Text-CAD：プロンプトからSTEP生成と3Dプリントまで全自動化

ハードウェアの試作といえば、SolidWorksを立ち上げてスケッチを引き、ノギスで寸法を測りながら部品ライブラリを探し回るのが通例でした。

Text-CADはその退屈な手作業を一新しようとしています。見栄えの良いポリゴンを表示するだけにとどまらず、プロンプトからSTEPファイルを生成し、スライサーを経て手元のBambu製3Dプリンタで出力するまでの全工程を結びつけました。

11のスキルで設計から製造までを一気通貫

Text-CADには、ハードウェア製造の主要工程を網羅する11のエンジニアリングスキルが組み込まれています。

自然言語や参考画像、2D図面を入力すると、製造現場で標準的なSTEP形式を出力し、STLや3MF、GLB形式にも変換できます。既製パーツが必要な場合は、1.6万点以上のオープンソース部品を揃えるstep.partsからネジやモーター、Raspberry Piなどのモデルを即座に引き出します。

モデル作成にとどまらず、SendCutSendのレーザー加工向けに2DのDXFを出力して寸法検証を行ったり、G-codeを生成して手元のBambu Labsプリンタで空運転確認をしてから本番プリントを走らせることも可能です。

ロボット工学向けにはURDFやSRDF、SDFの記述にも対応しており、MoveIt2での軌道計画やシミュレーション環境へそのまま引き渡せます。

形状データではなくPythonを書かせる賢さ

LLMにSTEPなどの3Dバイナリデータを直接生成させようとすると、破綻するケースがほとんどです。Text-CADの巧みな点は、モデルに幾何演算を直接させず、build123dというCAD用Pythonコードを出力させて中間処理を行わせる点にあります。

LLMが得意なテキスト生成に持ち込み、幾何学的な整合性を担保するハーネス構造をとっています。

専用の検査スクリプトが面や位置合わせ、測定値をチェックし、数値検証を通過しても必ずスナップショットによる画像確認を義務付けています。失敗した場合も全体を再生成するのではなく、問題のある最小限のコードブロックだけを特定して修正します。

制約もあります。軽量なラッパーと必要な参照資料だけを段階的に読み込む仕組みのため、モデルはあくまでオーケストレーターに過ぎず、表現力の上限はbuild123dやスライサー、OpenCASCADEといった背後のCLIツールに依存します。

なぜ重要か

Text-CADのアプローチは、生成AIを製造現場で実用化するための現実的な解を示していると考えます。従来のText-to-3Dモデルの多くはゲーム用のメッシュ生成に特化しており、実際の工作機械に持っていくと寸法破綻で使い物になりませんでした。パラメータ化されたコードを経由することで、製造可能な精度を確保しています。

個人開発者やハードウェア愛好家にとって、プロトタイピングの障壁は劇的に下がります。マイコンボードに合わせたケースやモーターブラケットが欲しいとき、プロンプトを投げるだけで部品調達と設計が終わり、すぐに3Dプリントを開始できます。

もっとも、基盤となる幾何カーネルが不得意な複雑曲面などを扱おうとすると、モデル側ではリカバリーできない限界は残ります。それでも、不確実なAI生成を確定的なエンジニアリング工程の中に組み入れた点において、極めて筋の良いアプローチです。