renue、Drawing Agentを開発。2D図面からAIが3Dモデルを自律生成
株式会社renue
2D図面画像から3Dモデルを自律生成するWebアプリケーション「Drawing Agent」の開発を広報し、設計部門の業務変革とユーザー体験の価値を訴求する。
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株式会社renue（本社︓東京都港区、代表︓山本悠介）は、2D図面画像をアップロードするだけで 3Dモデルが自動生成されるWebアプリケーション「Drawing Agent」を開発しました。CADソフト ウェアの操作スキルがなくても、設計者自身が数分で2D図面を3Dデータ化できます。従来、CADオ ペレーターが数時間かけていた変換作業を、ファイルのアップロードだけで完結する体験に変えます。
Drawing Agentは、2D図面画像をアップロードするだけで3Dモデルが完成するWebアプリケーショ ンです。設計部門の担当者は、CADソフトウェアを起動する必要がありません。図面をドラッグ＆ド ロップで登録すれば、AIエージェントが図面を読み取り、3Dモデルを自動で生成します。
近年、テキストや画像から3Dモデルを直接生成するAI技術が注目を集めています。しかし、これら は「見た目がそれらしい3D形状」を生成する技術であり、製造業が求める⼨法精度を備えたCADデ ータは出力できません。Drawing Agentは、2D図面に記載された⼨法値・公差・形状指示を正確に 読み取り、CADコードを生成・実行するアプローチを採用しています。
生成過程はブラウザ上でリアルタイムに確認できます。AIが図面をどう解釈し、モデルをどう構築し ているかを逐次表示するため、処理がブラックボックスになりません。元の図面と照合して品質スコ アが基準値に達するまで自動で修正を繰り返し、⼨法的に正確な仕上がりを担保します。
完成した3Dモデルはブラウザ上の3Dビューアで自由に回転・拡大して確認できます。GLB・STL形 式でダウンロードし、後工程のCADソフトウェアや3Dプリンターに直接連携できます。
製造業の設計部門では、過去数十年にわたり蓄積された膨大な2D図面資産が存在します。部品図、 組立図、加工図など、紙やPDFで管理されている図面が日常業務の基盤です。
設計者やCADオペレーターの業務では、2D図面から3Dモデルを作成する作業が頻繁に発生します。 新規設計時の3Dモデリング、既存部品の3Dデータ化、取引先から受領した図面の3D変換など、用途 は多岐にわたります。
この変換作業の流れは次のとおりです。まずオペレーターが図面を目視で読み取ります。⼨法値、形 状の輪郭、断面構造、⽳の配置、面取りの指示など、図面上の情報を正確に把握します。次にCADソ フトウェア上で形状をモデリングし、⼨法を入力します。最後にモデルと図面の整合性を検証します。
一方、AI分野では画像やテキストから3Dメッシュを直接生成する技術が急速に発展しています。し かし、これらの技術が出力するのは「見た目の形状」です。⽳の直径が12.5mmであること、フラン ジの厚さが3.2mmであることといった⼨法の正確性は保証されません。製造業では0.1mm単位の⼨法精度が求められるため、直接3D生成AIの出力をそのまま製造工程に投入できません。
1件の図面あたり、手動の変換作業に数時間から1日以上を要します。月間数十件から数百件の変換需 要がある部門では、CADオペレーターの工数の大半がこの作業に費やされています。
Drawing Agentが実現するのは「図面をアップロードするだけで、⼨法的に正確な3Dモデルが手に
入る」という体験です。
設計者が3D化のためにCADソフトウェアの操作方法を習得する必要はありません。CADオペレータ
ーの空き状況を待つ必要もありません。図面画像を選択してアップロードボタンを押すだけで、数分
後には図面の⼨法情報を反映した3Dモデルが完成しています。
品質面では、オペレーターの経験や体調に依存しない安定した精度を実現します。AIエージェントが
元の図面と生成モデルを照合し、基準スコアに達するまで修正を繰り返します。「正解となる図面」
が存在するからこそ可能な、定量的な品質検証です。属人的な品質のばらつきを排除し、誰が・いつ
実行しても同等の結果を得られる状態を実現します。
設計者とCADオペレーターが3D変換の単純作業から解放され、設計レビューや製造性の検討など、
本来注力すべき創造的業務に時間を使える環境を提供します。
変換作業に費やされる膨大な工数
2D図面から3Dモデルを作成する作業は、1件あたり数時間を要します。⼨法の読み取り、形状の解 釈、CAD上でのモデリング、検証まで含めると、複雑な部品では1日以上かかります。設計変更が発 生するたびにモデルの修正が必要です。月間100件の変換需要がある部門では、約400時間がこの作 業に消費されています。
直接3D生成AIでは製造精度に届かない
テキストや画像から3Dメッシュを直接生成するAI技術は存在します。しかし、これらが出力するの
はポリゴンメッシュによる「近似形状」です。⽳の直径が図面指示どおり12.5mmになっているか、
フランジ間の距離が50.0mmであるかといった⼨法の保証がありません。
また、直接3D生成には「正解」が存在しません。入力がテキストや写真の場合、生成結果が正しい
かどうかを定量的に検証する基準がありません。製造業では図面が唯一の正解であり、図面との⼨法
一致が品質の判定基準です。正解なき生成では、品質検証の自動化も困難です。
CADスキルへの依存
3D化にはCADソフトウェアの操作スキルが必須です。設計者が自らモデリングするか、専門のCAD オペレーターに依頼するかの⼆択です。オペレーターの育成には数年の実務経験が必要です。退職や 異動による人員の入れ替わりで、部門の3D化能力が一時的に低下します。外部委託ではコストと納 期の問題が生じます。
品質のばらつきとレビュー負荷
手動モデリングでは、担当者によって品質にばらつきが出ます。⼨法の読み取りミス、⽳位置のず れ、面取りの省略など、ヒューマンエラーが避けられません。長時間の連続作業では後半ほどミスが 増加します。レビュー工程を設けると追加の工数が発生し、エラーが製造工程まで流出すると材料 費・加工費の損失に直結します。
図面の⼨法情報を活かしたCADコード生成
Drawing Agentが直接3D生成AIと根本的に異なるのは、「2D図面」を入力とし「CADコード」を出 力する点です。AIエージェントは図面画像から⼨法値・形状の輪郭・⽳の配置・面取り指示を読み取 り、その情報をもとにPythonのCADコード（trimesh/CadQuery）を自動生成・実行します。
メッシュを直接出力する方式では⼨法の制御ができません。一方、CADコード生成方式では「直径
12.5mmの⽳を座標(30, 50)に配置」といった⼨法指示がコードに明示的に記述されます。生成され
たコードは人間のエンジニアが読んで確認・編集できます。ブラックボックスではなく、透明性のあ
る3D生成を実現しています。
ユーザーの操作は図面画像のアップロードのみです。ブラウザで画面を開き、図面ファイルをドラッ
グ＆ドロップするだけで処理が開始します。CADソフトウェアのインストールも、操作方法の学習も
不要です。従来「CADオペレーターに依頼して数時間待つ」だった体験が「自分でアップロードして
数分待つ」に変わります。
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元図面との照合による定量的な品質検証
Drawing Agentのもう一つの強みは、元の2D図面という「正解」が存在することを活かした品質検
証です。生成された3Dモデルを複数の角度からレンダリングし、元の図面と照合します。⽳の位置
ずれ、面の⽋損、⼨法の誤差を検出した場合は、自動でコードを修正し再生成します。
この検証・修正サイクルを品質スコアが基準値に達するまで最大10回繰り返します。さらに別のAI
による第三者評価も組み合わせ、見落としやすい角度からの確認も自動で実施します。「正解がな
い」直接3D生成では不可能な、図面ベースの定量的品質保証です。
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https://prtimes.jp/api/file.php?c_id=91210&t=animationGifImage&f=76cfa77fc5cb7506de9dd7fa36f5325d.gif ]
処理過程をリアルタイムで確認できる安心感
AIエージェントの処理過程はブラウザ上でリアルタイムに表示されます。エージェントが図面のどの
部分を解析しているか、どのようにモデルを構築しているか、現在の品質スコアはいくつかが逐次更
新されます。
処理の各段階を目で追えるため、期待と異なる方向に進んでいないかを早期に把握できます。完成モ
デルはブラウザ上の3Dビューアでそのまま確認できます。マウス操作で自由に回転・拡大し、GLB
またはSTL形式でダウンロードして後工程に活用できます。
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https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/91210/25/91210-25-f4dc0de660f0a18f4d9ff9aad5c2d58b-1370x640.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
変換工数の削減
従来、1件あたり数時間を要していた2D→3D変換作業が、数分の待ち時間に短縮されます。月間100
件の図面を処理する部門では、約400時間の工数削減を見込んでいます。オペレーター約2.5名分の
リソースを他業務に振り向けられます。
担当者の業務は「CADソフトでモデリングする」から「図面をアップロードして結果を確認する」に
変わります。空いた時間を設計レビューや製造性の検討に充てられます。
⼨法精度を伴う品質の安定化
CADコード生成アプローチにより、直接3D生成AIでは得られない⼨法精度を実現します。さらにAI
の自律評価ループにより、担当者の経験値に依存しない均一な品質を確保します。ヒューマンエラー
による⼨法ミスや形状の⽋損を自動検出・修正するため、レビュー工程の負荷も軽減されます。
従来はレビューに追加で1～2時間を要していた工程が、最終確認のみで完了します。エラーの製造工
程への流出リスクも低減します。
CADスキル不要で誰でも3D化を実行
図面をアップロードするだけの操作のため、CADの操作スキルは不要です。設計者が自らの判断で即
座に3D化を実行できます。オペレーターの空き待ちや外部委託の手配が不要になり、3Dデータの取
得スピードが向上します。
今後はアセンブリ図面（組立図）への対応を予定しています。複数部品の位置関係や嵌合を考慮し、
組立状態の3Dモデルを一括生成できるようにします。部品単位だけでなく、製品全体の3D化をアッ
プロード操作だけで完結できる体験を目標としています。
⼨法公差や表面粗さなどの製造情報を3Dモデルに付与する機能も開発を進めています。3Dモデルを
製造現場でそのまま活用でき、図面の参照作業を削減します。
出力フォーマットはSTEP・IGESへの対応を計画しています。既存のCAD/CAMシステムとシームレ
スに連携でき、後工程でのデータ変換作業が不要になります。
renue社は、Drawing Agentを通じて「図面があれば誰でも⼨法的に正確な3Dモデルを手に入れら
れる」環境を製造業に提供していきます。
会社名︓株式会社renue
所在地︓〒105-7105 東京都港区東新橋1-5-2 汐留シティセンター 5階
代表者︓山本悠介
事業内容︓AIコンサルティング業
URL︓
https://renue.co.jp/
メール︓info@renue.co.jp
プレスリリース提供：PR TIMES
記事提供：PRTimes
