AIBR プレミアム
拓海先生、最近部署で「設計にAIを使おう」って話が出ているんですが、テキストからそのまま図面が作れるって本当ですか。現場が混乱しないか心配でして。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫ですよ、CAD-Coderという研究は自然言語から直接CadQueryというスクリプトを生成して、実行して3Dモデルを作ることを目指しているんです。要点を3つでまとめると、テキスト→コード変換、コードの幾何学的検証、そして報酬設計で精度を上げる、という流れですよ。
テキスト→コード、ですか。CadQueryって聞き慣れませんが、それは要するに社内で使っている3D設計ツールのスクリプト言語という理解でよいですか。
はい、正しいです。CadQueryはPythonベースのパラメトリックCAD言語で、スクリプトを書けば確実に形が出るという強みがあります。現場で使うCADファイルに変換して動くかどうかを直接確かめられる点が重要なんです。
なるほど。で、間違ったコードを書かれたらどうするんですか。今のところ、うちの現場はコードが実行できないと困ります。
良い問いです。CAD-Coderは2段階の学習を使っています。まずは正しいテキストとCadQueryの対を教師あり学習で学び、次に実行して得られる幾何学的な誤差（Chamfer Distanceなど）を使って強化学習で細かく調整します。つまり実行できないコードは学習で減らしていけるんです。
報酬設計というのはよく聞きますが、幾何学的な誤差って具体的にどんな指標で見るんですか。これって要するに図面の形がどれだけ合っているかを数で見るということ？
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。彼らはChamfer Distance（CD、チャムファー距離）という形同士の距離を使います。要するに生成物と目標の3D点群を比較してズレを数値化するもので、数が小さいほど形が似ているということです。
それは現場に合いそうです。ただ、現場の設計者は細かい手直しをするはずで、AIが出した設計をそのまま流すわけにはいきません。導入でどんな利益が見込めますか。投資対効果の観点から教えてください。
良い視点です。要点を3つにまとめます。第一に、設計の初期案を自動化して検討時間を短縮できること、第二に、パラメータ化されたスクリプトが得られるため類似設計の再利用が容易になること、第三に、形式的に実行可能なスクリプトを生成するので手戻りが減ることです。各社の工程と比較して定量化すればROIが見えてきますよ。
具体的には、どれくらいのデータが必要なんですか。うちの会社は設計データがばらついていて、まとまったコーパスがありません。
いい質問ですね。研究では110Kのテキスト–CadQuery–3Dモデルの組を使っていて、さらに1.5KのChain-of-Thoughtサンプルを用意しています。ただ、現場での導入は段階的に行えます。まずは代表的なカテゴリを数百〜数千件集めて教師あり学習を行い、その後強化学習で微調整していく運用が現実的です。
よく分かりました。最後に確認ですが、要するにCAD-Coderは「自然言語の要求を受けて、実行可能なCADスクリプトを作り、形の正しさを数値で確かめながら学習していく仕組み」という理解で合っていますか。
その理解で完璧ですよ。特にChain-of-Thought（CoT、逐次思考）で計画してからコードを書く点と、幾何学的報酬で実際の形を評価する点がポイントです。大丈夫、一緒に段階的に進めれば必ずできますよ。
わかりました。自分の言葉で言うと、「CAD-Coderは言葉から実行できる設計スクリプトを作る技術で、形のズレを数学で見て直しながら精度を上げる。まずは小さなカテゴリで試して、設計者の手直しを減らすのが現実的」ということですね。ありがとうございます、安心しました。
1.概要と位置づけ
結論から述べると、この研究は自然言語から直接「実行可能な」CADスクリプトを生成し、生成物の幾何学的正確さを報酬で評価して学習する仕組みを提示した点で革新的である。従来のテキスト→図面研究は図の表現やレンダリングで終わることが多かったが、本研究はパラメトリックなCadQueryスクリプトを標的にすることで、設計が実際に動くかどうかを検証するレイヤーを導入した。これは設計実務に直結する価値を生むため、導入の現実味が高い。
背景として、CAD（Computer-Aided Design、コンピュータ支援設計）は製造業の中核であり、正確な3Dモデルが工程の上流から下流まで影響を及ぼす。ここに自然言語インタフェースを結びつけられれば、仕様から初期設計案を迅速に生成し、試作サイクルを短縮できる。研究はこの実利をターゲットにしている点で実務者に届く成果だ。
技術的な位置づけはテキスト生成とコード生成、そして幾何学的評価のクロスオーバーである。CadQueryというパラメトリック言語を選択したことで、生成物が単なる図形でなく再利用可能なスクリプトとなる。設計の資産化が可能になるという意味で、単なる自動化ではなく運用改善に直結する。
本研究の意義は、実行可能性を評価するフィードバックループを持つ点にある。単なる言語モデルの出力を評価するだけでなく、生成スクリプトを実行して得られるメッシュや点群と目標形状を比較し、幾何学的誤差に基づく報酬で強化学習を行う。このプロセスにより実務で重要な「動く設計」を学習させることが可能になる。
要点をまとめると、自然言語→CadQueryスクリプト→実行→幾何学的検証という一貫したワークフローを提示したことで、研究は設計自動化の実務寄りの道筋を明確にした。これが最も大きく変える点である。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究は大まかに分けて二つの流れがある。ひとつはテキストから2D/3Dのレンダリングや簡易なメッシュを生成する流れ。もうひとつはコード生成を通じてCAD操作を模倣する流れだ。しかし多くは生成物の幾何学的正しさを直接評価する仕組みや、生成したコードが確実に実行可能であることを保証するレイヤーを欠いていた。
本研究の差別化は三点ある。第一に、対象表現としてCadQueryスクリプトを選び、生成結果がそのまま実行可能であることを目指した点。第二に、Chamfer Distance（CD、チャムファー距離）を用いた幾何学的報酬を導入し形の忠実度を数値で評価した点。第三に、Chain-of-Thought（CoT、逐次思考）による計画プロセスを組み込み、モデルに「考えてから書かせる」ことで多様かつ正確なスクリプト生成を促した点である。
これらは単独では新規性が薄く見えるが、組み合わせることで実務的価値を持つシステムとなる。特にCadQueryの採用は、出力を設計資産として保存・改変する運用に直結するため、工場・設計部門での受け入れが進みやすい。
結局のところ、研究は単に性能指標を追うのではなく「実行可能性」と「幾何学的整合性」を同時に満たす点で先行研究と一線を画している。実務で使える自動化を目指すなら、この差は決定的である。
3.中核となる技術的要素
まずCadQuery（CadQuery）を目標表現とする設計スクリプト生成が基盤である。CadQueryはPythonベースのパラメトリックCAD言語で、スクリプトを書けば明確に形が再現される点が特徴だ。これにより生成物の実行性と再現性を担保できるため、学習の安定性と運用面での優位性が生じる。
次にChain-of-Thought（CoT、逐次思考）である。CoTは複雑な設計タスクを分解し、部品分割・座標計画・スケッチ作成・押し出しなどの手順を順に計画させる工夫だ。これにより結果的に生成されるコードの構造が明確になり、幾何学的な誤差の低減につながる。
三つ目はCAD固有の報酬関数だ。幾何学的報酬としてChamfer Distance（CD）を用い、生成メッシュと目標メッシュの差を評価する。形式的なフォーマット評価（フォーマット報酬）も併せて設計され、生成されたスクリプトの構文や推論過程の整合性も評価することで、生成が途中で実行不能になるリスクを減らす。
最後に学習パイプラインとしては二段階を採用している。第一段階は教師あり学習（Supervised Fine-Tuning、SFT）で対となるテキストとCadQueryを学習し、第二段階でGRPO（Group Reward Policy Optimization）という強化学習手法で幾何学的報酬を与えて微調整する。これにより実行可能性と幾何学的一致性を両立させている。
技術的な注意点として、複数の異なるCadQueryスクリプトが同一の幾何学成果を生成することがあり、SFTだけでは学習が難しい。この問題に対してCoTと報酬設計の組み合わせで対処している点が中核である。
4.有効性の検証方法と成果
検証は大規模データセットと自動化パイプラインに依る。研究チームは110Kのテキスト–CadQuery–3Dモデルの三つ組を構築し、さらに1.5Kの高品質なCoTサンプルを用意した。自動生成と検証の流れを整えることで、学習と評価をスケールさせている点が実験の前提である。
評価指標は生成コードの実行率、Chamfer Distanceによる形状一致度、そしてフォーマットの正当性である。実験ではSFT単独よりも、SFT＋GRPOの組み合わせが実行率と幾何学的一致度双方で優れることが示された。特に複雑形状に対してCoTが有効に働き、最終的な形状誤差を大きく低減している。
重要な発見は、報酬設計の堅牢性が学習安定性に直結することだ。誤ったコードで実行が止まると報酬が得られず学習が停滞するため、フォーマット報酬でコードの実行可能性を担保することが必須であることが分かった。つまり単なる幾何学的最適化だけでは不十分である。
また、生成結果の多様性も評価された。CoTを導入することで単一の決定解に偏らず、設計的に意味のある複数案を提示できるようになっている。これは実務での検討数を増やし、意思決定の質を高める利点となる。
総じて、研究は設計の自動化を単なる品質向上ではなく工程短縮と設計資産化の両面で有効であることを示した。実務導入に向けた現実的な示唆を与えている。
5.研究を巡る議論と課題
まずデータの偏りと品質の問題が残る。研究は大量の合成データと自動パイプラインに頼っており、実際の業務設計データの多様性やノイズに対する頑健性はさらに検証が必要である。設計様式が社内で異なる場合、転移学習や追加の教師データが不可欠になる。
次に安全性と解釈性の問題である。自動生成されたスクリプトに全幅の信頼を置けない現状では、設計者のレビューが必要であり、AIの役割は補助的である。どの段階で人のチェックを入れるか、社内プロセスの設計が導入の鍵となる。
さらに、Chamfer Distanceのような点群ベースの指標は形状の全ての差分を捉えられない場合がある。軽微な形状差が機能に重大な影響を与えるケースでは、より機能指向の評価が求められる。製造上の公差や組み立て条件を報酬に織り込む拡張が必要だ。
最後に実行可能性を確保するための報酬設計や強化学習の安定化は実務適用でのボトルネックになり得る。生成コードが途中で実行不能になると学習が停止するため、段階的な学習やヒューマンインザループの導入が現実的な解決策となる。
以上の課題を踏まえると、研究の方向性は明確だ。データの質向上、設計プロセスとの統合、そして評価指標の多様化が今後の焦点である。
6.今後の調査・学習の方向性
まず実務導入に向けたプロトタイピングが不可欠である。小さなカテゴリや代表的な部品群でPoC（Proof of Concept）を行い、実際の設計者によるレビューを重ねることでデータ品質と運用ルールを整備する。ここで得られたフィードバックがモデル改良とデータ蓄積に直結する。
次に報酬関数の拡張である。Chamfer Distanceに加えて製造許容差や機能要件を報酬に組み込むことで、形状の忠実度だけでなく機能的妥当性を評価できるようにする。これにより実用上の不具合を未然に防げる。
またヒューマンインザループを組み込む運用設計も重要だ。設計者がAIの生成案に対して容易に修正を加え、その修正を再び学習データとして取り込む仕組みを作れば、モデルは業務特有の設計様式に適応していく。これが運用での勝ち筋だ。
最後に技術面ではCoTの拡大とコード検証ツールの整備が求められる。CoTで計画段階を明示化すると、設計の説明可能性が上がり、レビュー工程が楽になる。並行して自動静的解析やサニティチェックを組み合わせ、実行前に問題を検出するツールチェーンを整備するべきである。
これらを段階的に進めることで、CAD-Coderの考え方は実務での効率化と品質向上に確実に寄与するであろう。
検索に使える英語キーワード: Text-to-CAD, CadQuery, Chain-of-Thought, Chamfer Distance, Reinforcement Learning, Code Generation, Geometric Reward
会議で使えるフレーズ集
「この手法は自然言語から実行可能なCadQueryスクリプトを生成する点で実務的価値が高いです。」
「導入は段階的に、小さなカテゴリでPoCを回してROIを検証することを提案します。」
「Chamfer Distanceを含む幾何学的報酬で形状の忠実度を定量化できますが、機能要件の報酬化も並行して検討すべきです。」
参考文献: CAD-Coder: Text-to-CAD Generation with Chain-of-Thought and Geometric Reward, Y. Guan et al., “CAD-Coder: Text-to-CAD Generation with Chain-of-Thought and Geometric Reward,” arXiv preprint arXiv:2505.19713v2, 2025.
