SSII2026 [SS2] CADにおけるAI分野の動向と製造業 への実適⽤

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1. CADにおけるAI分野の動向と製造業 への実適⽤ SSII 2026 技術動向解説セッション キャディ株式会社 テクノロジー統括本部 Data Platform 本部⻑ 今井 武晃
2. © CADDi Inc. 今井 武晃 テクノロジー事業本部 Data Platform 本部⻑ NTT研究所に⼊社。研究者として機械学習の応⽤ 研究及びデータサイエンス業務に従事。 モデルの作成よりもデータを集めるプラット フォーム側を作りたいという気持ちから転職。 スタートアップのCTOに就任。製造業向け⽣産管 理IoTサービスの技術統括を務める。 2021年1⽉に、キャディに⼊社。現在はプロダク トデータ基盤とAI開発部⾨の統括を務める ⾃⼰紹介
3. © CADDi Inc. 会社紹介 3D CADと製造業の課題 3D CADの関連研究 ⽬次 1 2 3
4. © CADDi Inc. © CADDi Inc. モノづくり産業の ポテンシャルを解放する Unleash the potential of manufacturing MISSION - 企 業 理 念-
5. © CADDi Inc. 5 キャディが実現したいこと： 製造業をソフトウェア化し、イノベーションの速度を10倍に Manufacturing Software 1995 5yrs 30年前と⽐較して、モノづくりに かかる時間は変わっていない 2025 5yrs 1x 1995 2yrs 2025 7days 100x 製造業は世界最⼤の 市場（2,000兆円） でありながら、 イノベーションが 起きていない。 現状 両者とも「モノをつくる」と いう本質は同じ。しかし製造 業ならではの難しさがある。 30年前と⽐較して、ソフトウェア開発に かかる時間は100倍⾼速に 1x
6. © CADDi Inc. システムコンセプト 図⾯ 仕様書 発注⾦額 不良写真 3D CAD 不具合情報 ⾒積 やり取り記録 情報の 解析‧構造化 CADDi データ基盤 価値の源泉となるデータを提供するレイヤー。 製造業に眠る膨⼤な⾮構造化データを、解析フローの実⾏を 通じて資産へと変換。 図⾯やCAD、Document、受発注データなど、製造業のコア となるデータを、アプリケーションやソリューションが利⽤ 可能な状態で提供する。 受注最⼤化 原価最適化 リスク最⼩ 化 ⽣準 LT 短縮 設計 LT 短縮 商品⼒向上 Application Solution AI QCD 最適化 ⽣産性向上 属⼈性排除 製造業データ活⽤クラウド 製造業AI⾒積クラウド 製造業 AI データ プラットフォーム CADDi® 紙ファイル PLM / PDM ファイルサーバー ERP
7. © CADDi Inc. 7 製造業において最も重要なデータとされている「図⾯」。 図⾯をはじめとする、サプライチェーンの中で⽣まれるあらゆる データは、PDFや紙などの⾮構造的なデータとなり、その多くが活 ⽤できる状態にありません。 図⾯などのデータをただ貯めるのではなく、将来価値を⽣む「資 産」として活⽤する。貯めたものを引き出す、価値を⽣み出す。 そのためのアプリケーションが「CADDi Drawer」です。 Drawing Drawer : 図⾯ : 引き出し © CADDi Inc. アプリケーション①
8. © CADDi Inc. 8 原価が8割を占める製造業において、価格を決定する「⾒積業務」 は⾮常に重要です。しかしこれまで⼤きなイノベーションが起き ず、ベテラン社員への属⼈化や、メール‧FAXでの実施による業務 ⼯数の逼迫など多くの課題を抱えていました。 「CADDi Quote」は⾒積業務の体験を⼤きく改善し、⽇々の業務 が資産化されるサイクルを⽣み出します。 AI 見積クラウド © CADDi Inc. アプリケーション②
9. © CADDi Inc. 会社紹介 3D CADと製造業の課題 3D CADの関連研究 ⽬次 1 2 3
10. CAD (Computer Aided Design) 加工・製造 Virtual World Real World スキャン 精度が良ければこの世界でシミュレーションが可能≒ Digital Twin 製造業におけるCADの役割 • 不備の発⾒確率を前⼯程に持っていく • 現実とバーチャル世界をつなぐ
11. CADデータを通して製造、検査まで⾏えるのが理想
12. Front Loading & Concurrent Engineering
13. 数字で⾒るCADの普及と浸透のギャップ
14. Engineering Chain ⇔ Supply Chain   ↓ ここで情報が断絶
15. Geometry knows WHAT, not HOW
16. (参考) 図⾯に記載される情報と解析の難しさ 1 6 表⾯粗さ 出来上がりの表⾯のなめらかさ を指⽰。よりなめらかに仕上げ なければならないほどコストが かかる。 ⾯取り ⾓を削ったり、丸くなめらかにする指 ⽰。使う機械が変わるためコストや発 注先が変わることがある。 幾何公差 部品形状の精度と許容される 誤差。誤差が⼩さいほど難し く加⼯可能な業者が絞られ る。当然コストも⼤きく変わ る。記号が形状指⽰、数値が 誤差範囲を⽰す。 ⽳ (Φ) ⽳の⼤きさと数。加⼯ ⼯程が増えるため、コ ストがかかる。 表題欄 図⾯に紐づく様々な情報が記 載されている。キーとバ リューのペアで取得したい。 空⽩ 空⽩が多くスパースな ため、無駄な計算量が かかる。 ⼿書き⽂字 修正や⾒積もり結果を ⼿書きで書き込むこと がある。 回転⽂字 45°, 90°, 180°, …に 回 転している⽂字が存在 する。縦書きも。 ⼨法 mm と inch が併記され ていることもあるため単 位も読み取りが必要。 ⾒た⽬の類似だけでな く、モノの形状が同じか といった観点での類似具 合も反映。 類似 出来上がりイメージ 解像度 図⾯は解像度が⾼く、細 かい⽂字や記号も多い。 A0サイズの1万pixelを超 える図⾯もある。
17. © CADDi Inc. 3Dに加⼯情報を付与するPMI ref: What is PMI (Product Manufacturing Information)?
18. 製造業の課題とキャディのチャレンジ • 設計と製造の分離: 設計側から加⼯を特定できない • 製造サイドの受容: 3D Viewerを扱えない現場の存在 • 認知限界: 情報過多による⼈間の処理能⼒超過 下記のような理由から、業界には浸透していない PMIは技術としては正しいが、現実では下記理由で普及していない • ⼀対多問題: 形状→加⼯が⼀対多のため、CAD側で加⼯⽅法を⼀意に特定できない • 製造サイドの受容: CADのViewerを扱えない現場がある • 認知限界: 3D空間にアノテーションが重なると⼈間の処理能⼒を超える CADDiのチャレンジ 形状（WHAT）と製造（HOW）のギャップを埋める 1. Viewerの⺠主化: 3Dデータを閲覧‧活⽤できる環境を提供、より扱いやすく、⾒やすい形に 2. データの統合: 形状データ × 加⼯実績 × コスト × 品質データを紐付け 3. サイロを超えたデータ流通: 設計→調達→製造の⼀気通貫した情報連携 キャディのチャレンジ
19. © CADDi Inc. 会社紹介 製造業の課題と3D CAD 3D CADの関連研究 ⽬次 1 2 3
20. ⾔語偏重問題: 空間‧幾何認識タスクに弱いVLM
21. 2025年: 3D基盤モデルの登場
22. 製造業×3D CAD
23. 3D表現について
24. 3Dの研究トレンド CVPR2026のうち、公開されている論⽂で3D関連の約500論⽂を分析
25. Geometric系のCAD⽣成に関する2つのトレンド
26. CAD-as-Codeの代表研究 ⽣成プロセスの改善‧データスケーリングで発展
27. BRep表現関連の代表研究 不正トポロジーの解消。また、CAD as Codeの橋渡し的研究も⽣まれる
28. 製造業はサプライチェーンに多種多様なデータが存在
29. マルチモーダルの代表研究
30. © CADDi Inc. まとめ
31. © CADDi Inc.