拓海先生、最近うちの若手が”AIで図面を自動で作れる”って言うんですが、本当に製造現場で使えるんですか？設計を丸投げして不良品が増えたら困ります。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まだ知らないだけです。今回の論文は視覚と言語を扱うVLMs（Vision-Language Models、視覚言語モデル）を使って、CAD（Computer-Aided Design、コンピュータ支援設計）のスクリプトコードを自動生成し、検証・改良まで回す手法を提案していますよ。
うーん、視覚と言語を同時に扱うって専門用語だけ聞くと怖い。でも要するに、写真や図を見せて文章で指示すると、設計スクリプトを出してくれるという理解でいいですか？
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。ただ、本論文の重要点は三つあります。まず一つ目、VLMが生成するCADスクリプトの正しさをコードだけで判断するのは難しい点。二つ目、自動生成後に実行して得られた3D形状を比較し、差があればスクリプトを改善する反復プロセスを導入している点。三つ目、実運用に近い指標で性能改善が確認できた点です。
それは良さそうだが、現場はコストに敏感です。これを導入して本当に投資対効果が出るか知りたい。設計の手戻りが減るとか、工程が早くなるとか、そういう数字は出ているのですか？
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。論文では評価指標として点群距離（Point Cloud distance）や成功率を使い、既存手法に対して平均で7.3%の距離削減、成功率を5.5%向上させています。これは設計の最終形状が意図に近づくということで、手戻り削減や試作回数減少に直結する可能性が高いです。
なるほど。でも現場で怖いのは”見えない不具合”です。コード上は問題なくても、出力された形が強度や組み立てに耐えられないことがありそう。どうやってそこを担保するのですか？
いい質問ですね。ここが論文の核心です。コードを実行して得た3D形状を点群などの形状比較で検証し、ユーザー要求とずれれば自動で修正プロンプトを生成してコードを改良します。要するに、書いたコードの”結果”を見て、結果が悪ければ修正を繰り返す仕組みです。
これって要するに、AIが設計図を書いて終わりではなく、出来上がった模型を見てまた直す職人のように繰り返すということ？
その理解で完全に合っていますよ。職人が試作と調整を繰り返すのと同じで、CADCodeVerifyという仕組みが自動で検証・改善サイクルを回すのです。要点を三つにまとめると、生成→実行→検証・改善のループ、実運用指標での改善、そして人の介在を減らして専門家の負担を下げる点です。
なるほど、それなら投資対効果が見えやすい。最後に私の言葉で整理します。AIが図面スクリプトを書いて、出来上がりを自動で精査して直す。要するに設計の試作と改善を自動化するということですね。
