2D図面をAIで3Dモデル化、編集可能なフィーチャー履歴も再構築：メカ設計ニュース

WOGOは、機械設計における図面や3D CAD作業を自律実行する「Hacadly AIエージェント」の提供を開始した。大規模言語モデルと独自の図面／3D形状処理技術を組み合わせ、2D図面からの3Dモデル生成や、履歴のないCADデータからのフィーチャー再構築などを支援する。

[MONOist]

　WOGOは2026年11月5日、機械設計における図面や3D CAD作業を自律実行する「Hacadly AIエージェント」の提供を開始したと発表した。

　同製品は、大規模言語モデル（LLM）と、同社独自の2D図面処理／3D形状処理技術を組み合わせた設計支援サービスだ。会話による指示を基に、図面やCADデータの読み取りから、モデルの生成、照合、修正までを実行できる。主な用途として、「2D図面からの3Dモデル生成」と「履歴のないCADデータからのフィーチャー再構築」を想定している。

WOGOが提供を開始した「Hacadly AIエージェント」［クリックで拡大］ 出所：WOGO

2D図面からの3Dモデル生成

　2D図面からの3Dモデル生成では、DXF／PDF形式の図面をアップロードすると、複数の投影図に記載された形状や寸法、注釈などを読み取り、STEP形式の3Dモデルを生成／出力する。PDF形式はベクトル形式を推奨しており、ねじ属性など、フィーチャーに付随する属性情報の復元にも対応する。

動画　部品データの2D図面から3Dモデルを生成 出所：WOGO

　WOGOが実施した自社ベンチマークでは、PDFとDXFの図面を含む板金9件、切削10件、製缶4件の計23件を対象に評価を行った。図面に示された外形、寸法、穴、曲げなどに形状の不一致が認められないことを復元成功の条件とした結果、23件全てで形状評価を通過し、復元成功率100％となった。なお、ねじ属性などの属性情報の復元は、今回の評価対象に含まれていない。

　比較対象の「Claude」を使用したシステムでは、ツール連携ありが23件中11件（47.8％）、ツール連携なしが23件中9件（39.1％）の復元に成功した。Hacadly AIエージェントの復元成功率は、それぞれ約2.1倍、約2.6倍となった。いずれの比較も生成AI（人工知能）モデルには「Claude Opus 5.5」を使用しており、モデル単体ではなく、形状処理システムを含めたシステム全体での性能評価となる。

ベンチマーク結果（1）［クリックで拡大］ 出所：WOGO

履歴のないCADデータからのフィーチャー再構築

　履歴のないCADデータからのフィーチャー再構築では、STEPデータなど、フィーチャー履歴を持たない3Dモデルから、スケッチ、押し出し、回転、穴などを備えたCADの単品モデルを再構築する。

履歴のないCADデータから、編集可能なフィーチャーを再構築［クリックで拡大］ 出所：WOGO

　入力形状から読み取れる寸法や幾何学的な関係を基に履歴を構成し、板厚や曲げ半径、穴径、段の寸法などを変更できるモデルの生成を支援する。元の設計者が作成した操作履歴そのものを特定／再現するのではなく、板金や切削などの加工形状に関する知識も活用し、寸法変更や流用がしやすい新たなフィーチャー構成を生成する仕組みだ。受領した部品の寸法変更や、既存部品を基にした派生設計などでの活用を想定している。

　WOGOが板金10件、切削10件の計20部品を対象に実施した自社ベンチマークでは、履歴の有効性と形状の再現性について20部品全てが評価を通過した。比較対象のClaude（ツール連携あり）も20部品全てで形状の完全再現に成功した一方、Claude（ツール連携なし）は20部品中13部品だった。

　さらに、再構築した履歴を用いた編集評価では、Hacadly AIエージェントは34件中33件が合格し、合格率は97.1％となった。編集評価では、フィーチャーの追加やスケッチの描き直しを行わず、既存の履歴のパラメーター値を変更するだけで、指定箇所を変更し、それ以外の形状を維持できることを合格条件とした。比較対象のClaude（ツール連携あり）は34件中28件（82.4％）、Claude（ツール連携なし）は34件中20件（58.8％）が合格している。

　なお、フィーチャー再構築に関する評価は「FreeCAD」を対象に実施したもので、実際の提供では、対応するパラメトリックCADへのアドイン連携など、利用環境に応じた導入に対応する。CADごとの対応範囲については、個別に案内するという。

ベンチマーク結果（2）［クリックで拡大］ 出所：WOGO

提供形態と今後の展開

　Hacadly AIエージェントは、各ユーザーの端末に導入するソフトウェアとして提供される。企業向けには、顧客企業が管理するクラウド内の生成AI環境へ接続する構成も可能で、その場合、データはWOGOのサーバを経由しない。導入に当たっては、対象業務の選定や実データによる検証、CAD連携、社内生成AI環境の構築なども支援する。

　WOGOは今後、対応する部品形状やアセンブリ、CAD環境を拡充するとともに、「Hacadly 3D自動検図」「Hacadly 2D自動製図」などとの連携も進める考えだ。これにより、既存の設計資産の再利用から、モデルの生成／修正／検証、図面作成まで、一連の設計業務を支援することを目指す。

※本記事は制作段階で生成系AIを利用していますが文責は編集部に帰属します（ITmedia AI倫理ポリシー）。

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