「また設計ミスで手戻りが発生してしまった。。」
「もっと作図時間を短縮できれば、新しいアイデアを試す時間も生まれるのに」
「ベテランのノウハウをどうやって若手に継承すればいいだろうか」
製造業の設計チームを率いるリーダーとして、このような課題に日々頭を悩ませている方もいらっしゃるのではないでしょうか。
この記事では、そうしたお悩みを解決する一手として注目されている『生成AI CAD』について、その可能性と具体的な活用法を掘り下げていき、生成AIがどうやって設計業務を効率化するのか、そして自社に最適なツールを選ぶための視点を分かりやすく解説します。
この記事を読み終える頃には、生成AI CADがもたらす未来を具体的にイメージし、自社の課題解決に向けた次の一歩を踏み出すためのヒントを得ていただけていると嬉しいです。
目次
そもそも生成AIとは？CADとの関係
「生成AI」という言葉をニュースなどで耳にする機会も増えましたが、具体的にどのようなものかご存知でしょうか。
生成AI（ジェネレーティブAI、GenAI）とは、まるで人間のように、新しいデータやコンテンツ（文章、画像、音楽など）を自ら「生成」することができるAIのことです。大量のデータからパターンや構造を学習し、人間が入力するプロンプト（指示）に基づいて新しい情報として出力することを特徴とします。
では、この生成AIが設計業務で使われる2D CADや3D CADと結びつくと、何が可能になるのでしょうか。
従来のCADは、設計者が一つひとつ手動で線を引き、形状を作成していくツールでした。しかし、生成AI CADでは、設計者が「この部品は、この部分とこの部分を繋ぎ、これくらいの荷重に耐えられるようにしてほしい」といった『要件』や『目的』をインプットするだけで、AIがその条件を満たす最適な形状の候補を複数、自動で生成してくれるのです。
これは、設計のプロセスが「独創」から「対話」へと変わる、大きな変革と言えるでしょう。
生成AIが3D CAD設計を革新する4つの理由
生成AI CADの連携は、単なる作業の自動化にとどまらず、設計業務そのものの質を向上させる可能性を秘めています。ここでは、具体的な4つのメリットをご紹介します。
1. 設計時間の大幅な短縮
従来、何時間もかけて行っていた初期設計や代替案の検討を、生成AIは数分から数十分で完了させることができます。設計者は、AIが提案した複数の設計案を比較検討し、より創造的な作業に集中できるようになります。これにより、開発サイクル全体のスピードアップが期待できます。
2. ヒューマンエラーの削減と品質向上
生成AIは、人間が設定した荷重や拘束条件といった物理的な制約を厳密に守りながら、最適な設計案を導き出します。これにより、勘や経験に頼ることで生じがちな設計ミスや見落としを防ぎます。また、人間では思いつかないような、軽量でありながら高い剛性を持つ構造などを発見することもあり、製品の品質向上にも直接的に貢献します。
3. 無数の設計パターン生成と構造の最適化
生成AIの最も優れた能力の一つが、与えられた条件下で考えうる無数の設計パターンを高速で生成し、その中から最適なものを提案してくれる「ジェネレーティブデザイン」という技術です。例えば、「最も軽量な形状」「強度が最大になる形状」といった目的に合わせて、材料の使用量を最小限に抑えた革新的なデザインを生み出すことができます。
4. 人手不足の補完と技術継承
熟練設計者の持つノウハウや思考プロセスの一部を、AIが代替・サポートしてくれるようになります。これにより、経験の浅い設計者でも一定レベル以上の設計案を迅速に得ることができ、教育期間の短縮や業務の標準化に繋がります。チーム全体の設計能力の底上げが図れるため、深刻化する人手不足への有効な対策となり得ます。
【目的別】代表的な生成AI CADツール4選
現在、多くのCADソフトウェアが生成AI（特にジェネレーティブデザイン）の機能を搭載し始めています。ここでは代表的な4つのツールを比較し、どのような目的を持つ企業に適しているかを見ていきましょう。
| ツール名 | 開発元 | 特徴 | こんな企業におすすめ |
|---|---|---|---|
| Autodesk Fusion | Autodesk | クラウドベースでデータ共有が容易。豊富な機能が統合されており、コストパフォーマンスに優れる。 | スタートアップや中小企業、部門間の連携を重視する企業 |
| Creo | PTC | ハイエンド3D CADの代表格。大規模で複雑なアセンブリ設計に強く、高度なシミュレーション機能も統合。 | 自動車や航空宇宙など、大規模で高性能が求められる製品を開発する企業 |
| Solid Edge | Siemens | 直感的な操作性が特徴。他のCADデータとの連携もスムーズで、既存の設計資産を有効活用しやすい。 | 既存の2D/3Dデータを活用しつつ、効率的に3D設計へ移行したい企業 |
| 3D Structure Creator | Solidworks | クラウドプラットフォーム「3DEXPERIENCE」上で動作。構造設計に特化しており、構想設計から詳細設計までをカバー。 | チームでのコラボレーションや、場所を選ばない設計環境を求める企業 |
生成AI CADツールの導入を成功させるには？
魅力的な生成AI搭載CADツールですが、ただ導入するだけでは期待した成果を得られないこともあります。成功のためには、自社の目的を明確にし、それに合ったツールと導入方法を選ぶことが不可欠です。
自社に合うツールの選び方
上記の比較表を参考にしつつ、「何をどう解決したいのか」という視点でツールを選びましょう。
ツール選びの例：
- コストを抑えつつ、設計から製造までを一気通貫で管理したい → Autodesk Fusion
- 極めて高い精度や性能が求められる複雑な製品を扱っている → Creo
- 既存の設計プロセスをスムーズに3D化・効率化したい → Solid Edge
- チームや拠点間でのシームレスな共同作業を実現したい → 3D Structure Creator
課題や目的に応じて「開発」するのも一つの手
既存のツールを導入するだけでなく、自社の特殊な設計プロセスや課題に合わせて、独自のAIツールを開発するという選択肢もあります。
「既存のツールでは機能が多すぎて使いこなせない」「自社独自のノウハウをAIに組み込みたい」といった場合には、オーダーメイドの開発が有効です。例えば、特定の製品群に特化したパラメータをAIに入力するだけで、自動で図面を生成するようなシステムも構築可能です。
弊社、株式会社EQUESは、AIを用いた「伴走型技術開発」を得意としています。お客様の課題を深くヒアリングし、本当に必要なAIソリューションを共に創り上げることで、導入後の成果を最大化するお手伝いをいたします。
【実例】AI 3D CADの導入成功事例に学ぶ
AIと3D CADの組み合わせは、すでに多くの企業で目覚ましい成果を上げています。ここでは、具体的な成功事例を2つご紹介します。自社の課題と照らし合わせながら、活用のヒントを見つけてみてください。
事例1：【自動車部品】AI 3D CADで設計開発期間を短縮、8つの部品を一つに（General Motors社）
世界的な自動車メーカーであるGeneral Motors（GM）は、次世代の電気自動車（EV）開発において、部品の軽量化と性能向上という課題に直面していました。特に、シートブラケットという部品は、乗員の安全を守る強度を保ちながら、可能な限り軽くする必要がありました。
そこで同社は、Autodeskのジェネレーティブデザイン技術を導入。設計要件（強度、材質、固定位置など）を入力し、AIに最適な形状を150パターン以上も提案させました。
- 課題: 安全性を維持しつつ、部品を極限まで軽量化したい。
- AIの活用: AIに最適な形状を複数提案させ、最適な設計を比較検討。
- 成果: 最終的に採用された設計は、元々8つの細かいパーツを溶接して組み合わせたものを一つの部品として扱った独創的なもので、従来の部品より40%軽く、20%高い強度を効率的に実現しました。
この事例は、生成AI 3D CADが大量のデータを用いて設計案を複数出してくれることで、開発の効率が飛躍的に上昇する可能性を示しています。(参照・写真引用元: Autodesk News – Driving a lighter, more efficient future of automotive part design)
事例2：【航空機産業】人工衛星の部品を20%軽量化（Airbus社）
航空産業では、燃料コストやCO2削減のために1mg単位での軽量化が常に求められます。航空機メーカーのAirbusは、航空機A320に搭載されるパーティション（間仕切り壁）の設計にジェネレーティブデザインを活用しました。
このパーティションは、客室乗務員の座席を支えつつ、緊急着陸時の衝撃にも耐える必要がある複雑な部品です。
- 課題: 燃料コストとCO2削減のため、強度を維持しながら部品を極限まで軽量化したい。
- AIの活用: 生物の骨格構造を参考にしたAI独自のアルゴリズムで、最適な構造を計算。
- 成果: AIが生成したデザインは、まるで植物の細胞や骨の構造を思わせる有機的な形状でした。このデザインを3Dプリンターで製造した結果、従来のパーティションと比較して重量を45%以上も削減することに成功しました。年間最大465,000トンのCO2排出量を削減できるとも見積もられています。
この事例は、AIと3Dプリンティング技術を組み合わせることで、従来工法では製造不可能だった革新的な設計が実現可能になることを示しています。（参照・写真引用元: Airbus – Pioneering bionic 3D printing）
【Q&A】生成AI×CAD導入についてよくある質問
新しい技術の導入には、期待と共に不安がつきものです。ここでは、皆様からよく寄せられる質問とその考え方についてお答えします。
Q1. AIが生成した設計は、本当に信頼できるのでしょうか？
A. とても大切な質問です。結論から言うと、AIはあくまで「優秀なアシスタント」であり、最終的な判断を下すのは設計者自身です。AIは、設定された条件に基づいて、人間では思いつかないような無数の選択肢を客観的に提示してくれますが、その設計案が本当に製品として適切かどうかを判断し、責任を持つのは人間の役割です。AIの計算能力と人間の経験知を組み合わせることで、これまで以上に信頼性の高い設計を目指すことができるのです。
Q2. 操作を覚えるのが大変そうで、現場のメンバーが使いこなせるか心配です。
A. ご安心ください。最近のツールは、誰でも直感的に操作できるよう、ユーザーインターフェースが非常に洗練されています。また、いきなり全ての機能を使いこなす必要はございません。まずは特定の部品の軽量化など、目的を絞って試してみるのが良いでしょう。小さな成功体験を積み重ねることで、チーム全体のスキルアップに繋がります。
弊社では、月額制でAI専門家集団にチャットで相談し放題の『AIDX寺子屋』といったサービスもご提供しており、導入後のつまずきを解消するサポートが可能です。 ご興味をお持ちの方はぜひお問い合わせください。
Q3. 導入コストが高いのではないでしょうか？
A. 確かに、高機能なソフトウェアには相応の費用がかかります。しかし、クラウドベースで提供されるツールも増えており、以前より初期投資を抑えて導入できるようになりました。大切なのは、単なる「費用」ではなく、設計時間短縮や試作品コストの削減、製品品質の向上によって得られる効果を含めた「投資対効果（ROI）」で判断することです。無料の体験版などを活用して、まずはその効果を実感してみることをお勧めします。
Q4. AIに仕事を奪われてしまうのではないかと不安です。
A. これは多くの方が抱く不安かもしれません。しかし、私たちは「仕事が奪われる」のではなく「仕事の内容が進化する」と考えています。生成AIは、時間のかかる繰り返し作業や詳細な計算といった業務を得意とします。そうした作業をAIに任せることで、人間である設計者は、より創造性が求められるコンセプトの創出や、お客様との対話、そして最終的な意思決定といった、人間にしかできない付加価値の高い仕事に集中できるようになるのです。AIとの働き方についてまとめた記事もございますので、詳しくはこちらをご覧ください。
まとめ
今回の記事では、生成AIとCADを連携させることで、いかに設計業務を効率化し、革新できるかについて解説しました。生成AIとCADの連携は、設計時間の短縮、品質向上、新たな設計パターンの創出、そして人手不足の解消といった多くのメリットをもたらし、企業の競争力を高める強力な一手となり得ます。
記事内容の要約:
- 生成AIは、要件を入力するだけで最適な形状を自動生成し、設計プロセスを変革する。
- 代表的なツールにはそれぞれ特徴があり、自社の目的や課題に合わせて選ぶことが重要。
- 既存ツールの導入だけでなく、自社の状況に合わせた「AIツールの開発」も有効な選択肢である。
製品設計の現場は、常に時間と品質、そしてコストとの戦いです。生成AIという新しいパートナーを得ることで、これまで乗り越えられなかった壁を突破できるかもしれません。
もし、「自社の場合、どんなツールが合うだろうか？」「AI開発に興味があるが、何から始めればいいか分からない」といったお悩みやご関心がございましたら、ぜひお気軽に弊社にご相談ください。東大出身のAI専門家集団が、皆様の挑戦を全力でサポートいたします。
