ジェイ・シャー氏はCaldoのリードハードウェアエンジニアで、ロボティクス、自動化、持続可能な食品技術を専門としている。
数十年にわたり、コンピュータ支援設計（CAD）は現代のエンジニアリングの基盤となってきた。しかし、そのワークフローの多くは依然として手作業による反復、硬直したプロセス、人間による解釈に依存している。エンジニアは制約の定義、スケッチの変換、図面の寸法設定、製造可能性の確保に無数の時間を費やしている。しかし、人工知能（AI）が登場することで、CADは単にコマンドに従うだけでなく、それを予測する、デジタル製図板から動的な設計協力者へと進化している。
反応型モデリングから予測型設計へ
従来のCADは常にルール駆動型だった。モデラーがすべてのエッジ、サーフェス、制約を定義する。しかしAIはそれを変えつつある。過去のプロジェクトから学び、パターンを認識し、反復作業を自動化する予測レイヤーを追加することで。モデルを開くと、ソフトウェアが過去の作業に基づいてフィレット、対称性の制約、コンポーネントの配置を即座に提案することを想像してみてほしい。それはもはや仮説ではない。
ジェネレーティブデザインは、CADにおけるAIの最も成熟した応用の一つであり、すでにエンジニアが重量削減、応力制限、材料コストなどのパフォーマンス目標を入力し、ソフトウェアが最適化された設計オプションを自動的に生成することを可能にしている。単一の設計を作成してテストするのではなく、AIは何千もの変形を探索し、最も性能の良いものを強調表示する。その結果：より速い反復、より少ない材料使用、そして人間の直感だけでは考え出せなかったかもしれないより効率的な部品が生まれる。
言語とスケッチによる設計
最も興味深いフロンティアの一つは、自然言語とスケッチからCADへのインターフェースの台頭だ。複雑なメニューをナビゲートする代わりに、ユーザーは今や必要なものを説明できる：「すべての内部エッジに3mmのフィレットを作成して」、あるいは「このスケッチを10mm押し出して」と言えば、AIがその操作を実行する。初期のシステムでは、ラフな手書きスケッチを編集可能な3Dモデルに変換することさえできる。これは初期段階のコンセプト作成を加速するだけでなく、デザイナー、機械エンジニア、非技術的なステークホルダー間のコラボレーションの障壁を下げる。
DraftAidやHestusなどのスタートアップはすでにこの機会を活かしている。DraftAidはCADで最も時間のかかるステップ、3Dモデルを2D製造図面に変換する作業を自動化し、何時間もかかる詳細作業を数秒に短縮する。一方、Hestusは簡単なプロンプトに基づいて自動的にアセンブリを生成し寸法を設定できるAI駆動のプラットフォームを構築しており、初期モデリング時間を劇的に短縮している。これらの例は、AIが未来的なビジョンだけでなく、今日の設計ワークフローを静かに再形成していることを示している。
よりスマートなコラボレーション、より少ないエラー
ジオメトリを分析し最適化するAIの能力は、個々のモデリングタスクをはるかに超えている。統合されたアルゴリズムは、部品が生産に入る前に、製造可能性の問題、薄壁、干渉を検出できるようになった。過去のプロジェクトやサプライヤーからのフィードバックから学ぶことで、これらのシステムは製造が困難または高コストになる設計を自動的にフラグ付けできる。これは、後期段階での再設計が少なくなり、コンセプトから生産への移行がよりスムーズになることを意味する。
コラボレーション環境では、AIはプロジェクト間での部品の再利用を提案したり、重複したジオメトリを特定したり、命名規則を標準化したりすることさえできる。これは冗長性を防ぐだけでなく、組織的な知識の保存にも役立ち、チームが一からやり直すのではなく、互いの仕事の上に構築できるようにする。
AutodeskのAutoCADの新機能「Smart Blocks」は、パターン認識を使用して一般的なブロックの置き換えや標準機能を自動的に提案することで、この未来を示唆している。同様に、SolidWorksやOnshapeは、コンテキストから設計意図を識別できるAIコパイロットを開発しており、コンセプトから反復までの時間を短縮している。
CAD作業をより生産的にする方法
これらの進歩を効果的に活用するために、エンジニアリングチームはワークフローを適応させる必要がある：
• 反復作業の自動化：繰り返しのモデリングやドキュメント作成タスクを特定し、それらを処理できるAIツールを試してみよう。単純な自動化でも、かなりの時間を節約できる。
• パラメトリック標準の採用：AIは構造化されたパラメトリックデータで力を発揮する。クリーンなモデルと一貫した命名規則により、アルゴリズムがより正確に学習し自動化できるようになる。
• 早期からのジェネレーティブツールの統合：設計サイクルの終わりまで待たないこと。コンセプト段階でAIを使用することで、より広範なソリューションが可能になる。
• フィードバックループの閉鎖：CADシステムを実際の製造データに接続し、AIがどの設計が実際に工場で良好に機能するかを学習できるようにする。
• データの保護：機密CADモデルや独自のIPが安全に保存されていることを確認する。多くのAIシステムはクラウド計算を必要とするため、データガバナンスが重要だ。
課題と今後の展望
急速な進歩にもかかわらず、いくつかの障壁が残っている。AIツールが制約を誤解したり設計意図を理解できなかったりすることがあり、エンジニアはジオメトリの正確さを再確認する必要がある。独自データの保護と異なるCADプラットフォーム間の相互運用性は継続的な懸念事項だ。それでも、生産性の向上は否定できず、それはさらに加速している。
今後10年間で、「コンピュータ支援設計」から「協調的に拡張された設計」へのシフトが見られるだろう。エンジニアはイノベーションと問題解決に集中し、AIがバックグラウンドで最適化、コンプライアンス、ドキュメント作成を処理する。次世代のCADは単に私たちが描くのを助けるだけでなく、考えるのを助けるだろう。
