「言葉」が「カタチ」になる革命。AutodeskのAI『Neural CAD』が設計の未来をどう変えるのか？

1. 40年来の設計思想を根底から覆す、ラディカルな再発明

設計と製造の世界が、過去40年間で最も大きな変革の瀬戸際に立たされています。コンピュータ支援設計（CAD）が登場して以来、私たちはソフトウェアに対して「指示」を与えてきました。点を打ち、線を引き、面を押し出し、数値を入力する。この緻密で、時に煩雑なステップバイステップのプロセスが、現代のあらゆる製品や建築物を形作ってきました。しかし、もしソフトウェアに「指示する」のではなく、「対話し、協力する」ことができたらどうでしょう？

この問いに対する一つの答えが、Autodesk University 2025で発表された新技術、『Neural CAD（ニューラルキャド）』です 1。これは単なる新機能の追加ではありません。1980年代から業界の標準であり続けた「パラメトリックCAD」という、ソフトウェアの心臓部であるエンジンそのものを、根本から再発明しようとする野心的な試みです 1。

その核心にある約束は、驚くほどシンプルです。テキストプロンプト（文章による指示）、ラフなスケッチ、あるいは話し言葉といった、人間の自然な表現方法から、複雑で編集可能な3Dモデルを直接生成すること 2。これは、設計者とコンピュータの関係性を「命令者と実行者」から「創造的なパートナー」へと変える、パラダイムシフトの始まりを告げるものです。この記事では、Neural CADが一体何であり、なぜそれが革命的なのか、そして私たちの仕事や創造性をどのように変えていくのかを、深く掘り下げていきます。

2. Neural CADとは何か？ ヒント：エンジニア向けChatGPTではない

Neural CADを理解するためには、まずそれが「何ではないか」を知る必要があります。これは、ChatGPTやGeminiのような汎用的な大規模言語モデル（LLM）を、既存のCADソフトウェアに後付けしたものでは断じてありません 2。Neural CADは、設計とエンジニアリングという特定の目的のために、ゼロから構築された新しいクラスのAI、「基盤モデル（Foundation Model）」なのです 1。

その最大の違いは、学習するデータとその結果生まれる「能力」にあります。汎用LLMがインターネット上の膨大なテキストデータを学習し、言語を操る能力を獲得するのに対し、Neural CADは専門的な設計データを学習します。具体的には、何百万もの3Dジオメトリ、エンジニアが頻繁に作成する形状、一般的に使用される部品、建築における典型的なパターンなどです 4。

この専門特化された学習により、Neural CADは単に言葉を解釈するだけでなく、CADオブジェクト、工業プロセス、物理的なシステムについて「論理的に推論する（reasoning）」能力を持ちます 1。例えば、「効率的な工作機械のツールパス」や「標準的な建物の間取り」といった、単なる形状を超えた、機能的・文脈的な意味を理解できるのです 4。汎用LLMがギアの「説明文」を生成できるとしたら、Neural CADはエンジニアリングの文脈におけるギアの機能的・幾何学的な関係性を理解した上で「ギアそのもの」を生成します。いわば、物理的な直感が組み込まれているのです。

この技術は、一夜にして生まれたものではありません。AutodeskがAI研究所を設立した2018年にまで遡る、長年の研究開発の集大成です 2。これは、AIブームに後乗りした反応的な動きではなく、設計業界特有の困難な課題を解決するための、意図的かつ戦略的な研究の成果と言えるでしょう。

3. 真の革命を支える技術：なぜ「B-Repジオメトリ」がゲームチェンジャーなのか

この発表における数々の技術的な詳細の中で、最も重要かつ革命的な一点を挙げるとすれば、それはNeural CADがB-Rep（Boundary Representation：境界表現）ジオメトリを生成するという事実です。専門用語に聞こえるかもしれませんが、この点が、Neural CADを単なる面白いおもちゃから、プロフェッショナルが現場で使える本物のツールへと昇華させているのです。

この概念を理解するために、身近なアナロジーを使いましょう。グラフィックデザインの世界には、「ベクター画像」と「ラスター（ビットマップ）画像」があります。

• ラスター画像（例：写真、Photoshopで描いた絵）は、色のついた点の集まり（ピクセル）で構成されています。拡大するとギザギザになり、一度描いた線の太さを後から正確に変えるのは困難です。
• ベクター画像（例：ロゴ、Illustratorで描いた図形）は、点とそれを結ぶ数式（曲線や直線）で定義されています。どれだけ拡大しても滑らかで、「線の太さを0.5mmから0.7mmに変える」といった精密な編集が可能です。

CADの世界では、この関係が「メッシュ」と「B-Rep」に相当します。

特徴	B-Rep (境界表現)	メッシュ (ポリゴンメッシュ)
アナロジー	ベクターグラフィックス (例: Adobe Illustrator)	ラスター/ビットマップグラフィックス (例: Photoshop)
データ	数学的定義 (曲線、曲面)	点 (頂点) と平らな面 (ポリゴン) の集合
精度	正確で、無限にスケーラブル	サーフェスの近似表現
編集性	容易に編集可能 (例: 角の丸みの半径を変更)	精密な編集は困難。「ダイレクトモデリング」が主
主な用途	製造、エンジニアリング、製品設計	3Dプリンティング、アニメーション、ゲーム、VR
Neural CADの出力	はい (これがゲームチェンジャー)	いいえ (より価値の高いB-Repを生成)

従来の多くの「Text-to-3D」技術は、メッシュデータ（STLファイルなど）を生成します 6。これは3Dプリンティングやゲームには十分かもしれませんが、製造業では大きな問題となります。メッシュはあくまで形状の「近似値」であり、そこから精密な図面を作成したり、シミュレーションを行ったり、金型を設計したりするためには、正確な数学的定義を持つB-Repに変換する必要があります。しかし、このメッシュからB-Repへの変換は非常に難しく、多くの場合、クリーンなデータを生成できずに失敗します 6。

Neural CADの真に画期的な点は、この最も困難なステップを完全にバイパスすることです。AIが最初から、製造業の標準フォーマットであるネイティブなB-Repジオメトリを直接生成するのです 1。これは、AIが物体の「絵」を描いているのではなく、その「設計図のソースコード」を直接書き出しているようなものです。

これにより、AIが生み出したモデルは、行き止まりのデータにはなりません。エンジニアは、AIが生成した部品をFusionで開き、特定の角を選択して丸みをつけたり（フィレット）、穴の直径をパラメトリックに変更したりといった、従来のCADワークフローと全く同じ操作が可能です 9。この既存のツールチェーンへのシームレスな統合こそが、プロフェッショナルな現場での採用を決定づける最も重要な要素なのです。

4. Neural CADの実践：FusionとFormaで再創造されるワークフロー

この技術は単なる理論ではありません。Autodeskは、製造業と建築業という二つの異なる分野で、Neural CADが日々の業務をどのように変革するかを示す、具体的な実装を発表しました。この二つの応用例は、Neural CADの基盤となるAI技術が、特定の分野に限定されない高い適応性を持つことを戦略的に示しています。

製造業向け (Autodesk Fusion内): "neural CAD for geometry"

製造業や製品設計の分野では、Fusionに統合される「ジオメトリ向けNeural CAD」が活躍します。これにより、設計者は言語、スケッチ、画像といった直感的な入力から、製造プロセスに直接利用できる高品質なB-Repモデルを生成できます 4。

例えば、あるデモンストレーションでは、「外科用ドリルガイド、150mmのハンドル、直径2mmと3.2mmのビット、回転グリップ付きのツインビットマウント」といった具体的なテキストプロンプトから、複雑な医療器具の3Dモデルが生成されました 8。生成されたモデルは単なる形状ではなく、すぐにでも寸法修正やシミュレーション、そして最終的な製造工程へと進むことができる、編集可能なB-Repデータです 4。これにより、アイデアの着想から最初のプロトタイプ作成までの時間が劇的に短縮されます。

建築業向け (Autodesk Forma内): "neural CAD for buildings"

建築・建設・エンジニアリング（AEC）業界向けには、Formaに「建築物向けNeural CAD」が搭載されます。これは、建築家が初期のコンセプトデザインから詳細なレイアウトへと迅速に移行するのを支援します 1。

このAIの特筆すべき能力は、設計における反復的な作業を「オートコンプリート（自動補完）」する点です。例えば、建築家が建物の外形を少し変更したとします。従来であれば、それに伴い内部の壁、柱、コア、グリッド線などを一つ一つ手作業で修正する必要がありました。しかし、Neural CADは変更の意図を理解し、これらの内部構造すべてを瞬時に再計算・再配置します 4。

このコンセプトをさらに推し進めたのが、研究プロジェクト「Project Think Aloud」です 4。これは、設計者が電子ペンでスケッチをしながら、同時に「ここにリビングを配置して、窓は南向きに大きく取りたい」といったように、考えていることを声に出して話すだけで、AIがスケッチと言葉の両方を解釈し、Forma上に直接建物を生成していくというものです 5。これは、人間の思考プロセスそのものを設計ツールに取り込む試みであり、まさに未来の設計ワークフローを垣間見せてくれます 10。

5. より大きな全体像：Autodeskユニバースに広がるAIという「思考のパートナー」

Neural CADは今回の発表の主役ですが、それはAutodeskが構築している、より広大で一貫性のあるAIエコシステムの一部に過ぎません。最終的な目標は、設計から製造までのあらゆる段階に、知的な「アシスタント」を組み込むことです。

その中核をなすのが、Autodesk Assistantです。これは単なるヘルプボットではなく、「思考のパートナー」あるいは「エージェント型AIパートナー」と位置づけられています 1。Fusion、Vault（データ管理）、Revit（BIM）、AutoCADなど、Autodeskの製品群全体にわたって展開され、ユーザーの意図を汲み取って能動的にタスクを実行します 1。例えば、スケッチの拘束条件を自動で設定したり、製造用のツールパスを提案したりといった作業を自動化できます 13。

さらに、Microsoftとの協業により、このエコシステムは外部の世界とも連携します 1。Fusionユーザーは、Microsoft AzureのAIサービスを利用して、設計中のモデルからフォトリアルなレンダリング画像を生成したり、そのデザインを直接Microsoft PowerPointのプレゼンテーションに変換したりできるようになります 1。これは、エンジニアリング部門とマーケティングや経営といった他の部署との間の壁を取り払い、設計データをビジネス全体でシームレスに活用する未来を示唆しています。

Autodeskの戦略は、自社のソフトウェアポートフォリオ全体に対して、統一された対話型のインターフェースを提供することにあります。将来的には、形状を生成するNeural CAD、ワークフローを自動化するAssistantといった異なるAIエージェントが互いに連携し、より複雑なタスクを実行するようになるでしょう。例えば、プロジェクトマネージャーが平易な言葉で「最新のサスペンション設計をマーケティングチーム向けにレンダリングして、Vaultにチェックインして」と指示するだけで、AIがFusion、Azure、Vaultにまたがる一連の操作を協調して実行する。これは、個々のタスクレベルのAIから、ビジネスプロセス全体を理解するワークフローレベルのAIへの進化を意味しています。

6. あなたにとっての意味：設計者の仕事の未来

「このような技術は、設計者の仕事を奪うのではないか？」という懸念は当然のものです。しかし、Autodeskが描く未来は、代替ではなく「拡張」です。Neural CADは、設計者が行う典型的な作業のうち、反復的で退屈な部分の「80%から90%を自動化できる」とされています 4。これにより、人間はより高レベルな問題解決、戦略立案、そして真に創造的なイノベーションに集中できるようになる、というのがその狙いです。

この変革の鍵を握るのが、将来的に提供される**「顧客自身のデータによる基盤モデルのファインチューニング（微調整）」**機能です 2。これは、企業が持続的な競争優位性を築く上で極めて重要な意味を持ちます。

考えてみてください。ある自動車メーカーが、自社の過去数十年分のシャシー設計データをすべてAIに学習させたとします。その結果生まれるのは、その企業独自の設計思想やエンジニアリング基準を深く理解し、「その会社らしい」設計を提案できる、世界で唯一のカスタムAIアシスタントです。

汎用的なAIツールが誰にでも同じ能力を提供するのに対し、このカスタマイズ機能は、企業が長年蓄積してきた設計ノウハウという無形の資産を、AIという形で具現化し、競争力の源泉に変えることを可能にします。現在、ベテランエンジニアの頭の中や無数のファイルサーバーに眠っている暗黙知が、企業の「集合的記憶」として機能するAIへとエンコードされるのです。

これは、設計組織内に新たな役割を生み出す可能性も秘めています。自社のカスタムAIモデルを管理・育成し、その性能を最大限に引き出す「AIモデルキュレーター」や「デザインシステムトレーナー」といった専門職が、将来のエンジニアリングチームの中核を担うことになるかもしれません。

7. 競合他社との比較：Autodeskはどこが違うのか？

AI開発競争において、Autodeskは孤軍奮闘しているわけではありません。Dassault Systèmes（SOLIDWORKS/CATIA）、PTC（Creo）、Siemens（Solid Edge）といった競合他社も、AIやジェネレーティブデザインへの投資を積極的に行っています 14。しかし、B-Repを直接生成する基盤モデルというAutodeskのアプローチは、他社とは一線を画す、戦略的な差別化要因となる可能性があります。

• Dassault Systèmes (SOLIDWORKS/CATIA): SOLIDWORKSもまた、テキストプロンプトからの3Dモデル生成機能を「開発中」としていますが、これはより広範な「設計支援AI」戦略の一部として位置づけられています 16。CATIAは、ノーコードでアルゴリズミックな設計を可能にする「Visual Scripting」や、性能主導のジェネレーティブデザイン（トポロジー最適化）といった強力なAI駆動機能を提供しています 17。
• その他の競合: PTC CreoやSiemens Solid Edgeなども、同様にAIを活用した機能強化を進めています 15。

ここに見られる戦略的な違いは、AIをワークフローの「どの段階」に適用するかという思想の違いにあります。多くの競合他社が提供するAI機能は、既存のパラメトリックなワークフローを「支援・強化」することに主眼を置いています。例えば、人間がモデリングした設計をAIが最適化したり、繰り返し作業を自動化したりする、といった具合です。

一方で、AutodeskのNeural CADが狙うのは、ワークフローの**「出発点」**そのものを変革することです。何もない「白紙の状態」から、人間の純粋な「意図」を直接、編集可能なB-Repモデルに変換することを目指しています 2。

これは、根本的なアプローチの違いです。一方が熟練ユーザーをさらに強力にすることを目指しているのに対し、もう一方は、アイデアを形にするプロセスそのものを、より直感的でアクセスしやすいものにしようとしています。もしAutodeskのアプローチが成功すれば、設計プロセスの初期段階であるコンセプトフェーズでユーザーを捉え、アイデアから実用的なモデルへの変換という、これまで常に存在した大きなボトルネックを解消する可能性があります。

8. 信頼、データ、そして未来への道

これほど強力なAIの導入は、「信頼」なくしては成り立ちません。特に、企業の生命線である設計データや知的財産をAIに委ねることには、大きな懸念が伴います。公衆のAIモデルに自社のデータをアップロードすれば、それがどのように使われるかコントロールできなくなるリスクがあります 19。

Autodeskはこの課題に正面から向き合い、「Trusted AI（信頼できるAI）」というフレームワークを構築しています。これは、「責任」「透明性」「説明責任」「信頼性」「安全性とセキュリティ」という5つの基本原則に基づいています 20。同社は、顧客データと知的財産の保護を最優先事項とし、最高信頼責任者（Chief Trust Officer）が主導する厳格なガバナンス体制を敷いています 20。

さらに、米国立標準技術研究所（NIST）のAI安全研究所コンソーシアムのような外部機関とも連携し、責任あるAIのための業界標準の形成にも積極的に関与しています 20。

これらは、企業が生成AIを導入する上で最大の障壁となる「IP（知的財産）の漏洩」や「データセキュリティ」に対する恐怖に、先手を打って応えようとするものです。企業法務部やIT部門が抱くであろう厳しい問いに対して、明確な答えを用意すること。これは単なる広報活動ではなく、Neural CADのような革新的技術がエンタープライズ市場で受け入れられるための、極めて重要なビジネス要件なのです。

9. 結論：あなたの新しい同僚はAI

Neural CADは、単なる一つの機能ではありません。それは、設計者とコンピュータの関係を再定義する、基盤的な地殻変動です。私たちが目の当たりにしているのは、ステップバイステップの指示から、意図に基づいた協創へと移行する未来です。

この変革の核心をまとめると、以下のようになります。

• パラダイムシフト: 設計プロセスは、厳密な命令から、人間とAIの対話によるコラボレーションへと進化します。
• B-Repというブレークスルー: AIの出力が、現実世界の製造業で直接使えるプロフェッショナルグレードのデータであること。これが決定的な違いを生みます。
• エコシステムへの統合: Neural CADは、Autodeskプラットフォーム全体にAIを浸透させるという、より大きな戦略の一部です。
• 代替ではなく拡張: その目的は、設計における退屈な作業を自動化することで、人間の創造性を解放し、増幅させることにあります。

未来の設計現場では、人間のエンジニアが創造的なビジョンを示し、AIという「思考のパートナー」がその意図を汲み取って無数の可能性を瞬時に提示し、共に最適な解を探求していく。そんな、かつてないほど創造的で効率的な「共創」の時代が、もうすぐそこまで来ています。

10. よくある質問 (Q&A)

1. AutodeskのNeural CADとは何ですか？

Neural CADは、テキストプロンプト（文章）、スケッチ、画像などから、編集可能な3DのCADオブジェクトを直接生成する、Autodeskの新しいAI技術です。これは、40年以上続いた従来のパラメトリックCADエンジンを根本から再考するものです 1。

2. Neural CADはChatGPTのようなAIとどう違うのですか？

ChatGPTのような汎用AIが広範なテキストデータを学習するのに対し、Neural CADは3Dジオメトリや工業製品の設計パターンといった専門的なデータを学習しています。これにより、単に言葉を理解するだけでなく、物理的な形状や工業プロセスについて「論理的に推論する」能力を持ちます 2。

3. 最初にNeural CAD技術が搭載される製品は何ですか？

製造業向けのAutodesk Fusionと、建築業向けのAutodesk Formaの2つの製品に、それぞれ「ジオメトリ向けNeural CAD」と「建築物向けNeural CAD」として最初に導入されることが発表されています 1。

4. B-Repジオメトリとは何ですか？ なぜNeural CADにとって重要なのですか？

B-Repは、数学的な数式（曲線や曲面）で形状を正確に定義するデータ形式で、製造業やエンジニアリングの標準です。Neural CADがB-Repを直接生成できるため、その出力は単なる絵ではなく、すぐに編集、シミュレーション、製造に使える「プロ品質の設計データ」となります。これが他の多くの3D生成AIとの決定的な違いです 1。

5. Neural CADは製造業と建築業の両方で使えるのですか？

はい。Fusion向けの「ジオメトリ向けNeural CAD」は精密な部品設計に、Forma向けの「建築物向けNeural CAD」は建物のレイアウト設計にと、異なる分野のニーズに対応するバージョンが発表されており、その適応性の高さを示しています 4。

6. Neural CADは設計者やエンジニアの仕事をどう変えますか？

仕事を奪うのではなく、拡張することを目的としています。反復的で時間のかかる作業（推定80-90%）を自動化することで、人間がより創造的で戦略的な、付加価値の高い業務に集中できるよう支援します 4。

7. 「Autodesk Assistant」とは何ですか？

Autodesk Assistantは、FusionやRevitなどAutodesk製品群全体に組み込まれる、対話型のAIパートナーです。単なるヘルプ機能ではなく、ユーザーの意図を理解して、スケッチの拘束設定やツールパスの生成といったタスクを能動的に実行します 1。

8. 企業は自社のデータを使ってNeural CADをトレーニングできますか？

はい。将来的には、企業が自社独自の設計データやプロセスを用いてNeural CADの基盤モデルをファインチューニング（微調整）できるようになる予定です。これにより、各企業の設計思想を反映したカスタムAIを構築できます 2。

9. AutodeskはAI、データプライバシー、知的財産に関する懸念にどう対応していますか？

Autodeskは「Trusted AI（信頼できるAI）」という厳格なフレームワークを設けており、「責任」「透明性」「安全性」などの原則に基づき、顧客データと知的財産の保護を最優先しています。企業の懸念にこたえるための専門組織も設置しています 20。

10. Neural CADはいつから利用できますか？

Autodesk University 2025で「間もなく商用提供が開始される」と発表されました。具体的な日付は明示されていませんが、「すぐに利用可能になり、その後も迅速な改善が続く」とされています 2。

引用文献

1. Autodesk introduces “neural CAD” at AU 2025 - Engineering.com, 9月 19, 2025にアクセス、 https://www.engineering.com/autodesk-introduces-neural-cad-at-au-2025/
2. Autodesk's New AI-driven Neural CAD "Completely Reimagines" 3D Design | All3DP, 9月 19, 2025にアクセス、 https://all3dp.com/4/autodesks-new-ai-driven-neural-cad-completely-reimagines-3d-design/
3. Upcoming 3D generative AI foundation models for Autodesk Fusion and Forma, 9月 19, 2025にアクセス、 https://adsknews.autodesk.com/en/news/upcoming-3d-generative-ai-foundation-models/
4. Autodesk unleashes neural CAD - AEC Magazine, 9月 19, 2025にアクセス、 https://aecmag.com/ai/autodesk-unleashes-neural-cad/
5. Autodesk unleashes Neural CAD 3D generative AI foundation models - DEVELOP3D, 9月 19, 2025にアクセス、 https://develop3d.com/cad/autodesk-unleashes-neural-cad-3d-generative-ai-foundation-models/
6. BREPs vs Meshes vs Implicit Geometry - Ursula Ackah - WordPress.com, 9月 19, 2025にアクセス、 https://uackahmsc.wordpress.com/2021/01/15/breps-vs-meshes-vs-implicit-geometry/
7. Does Text-to-CAD Model Generation Really Work? We Tested CADscribe - All3DP, 9月 19, 2025にアクセス、 https://all3dp.com/2/ai-cad-model-generator-cadscribe/
8. ML CAD Model Generator | Create CAD Files With Text | Zoo - Zoo Design Studio, 9月 19, 2025にアクセス、 https://zoo.dev/text-to-cad
9. Understanding Output: BREP vs MESH | Zoo Design Studio - YouTube, 9月 19, 2025にアクセス、 https://www.youtube.com/watch?v=IMqfWpmHMdM
10. Think-Aloud Computing: Supporting Rich and Low-Effort Knowledge Capture, 9月 19, 2025にアクセス、 https://www.research.autodesk.com/publications/think-aloud-computing-supporting-rich-and-low-effort-knowledge-capture/
11. Think-Aloud Computing: Supporting Rich and Low-Effort Knowledge Capture, 9月 19, 2025にアクセス、 https://from.so/static/c2bd7780e65fc2d2c92aaa0c2788f5fc/think_aloud_computing_20b20cdef3.pdf
12. Autodesk Unveils AI Assistant Built on Eight Years of Research | Geo Week News, 9月 19, 2025にアクセス、 https://www.geoweeknews.com/news/autodesk-unveils-ai-assistant-built-on-eight-years-of-research
13. AU 2025: AI at the Forefront of Industry Transformation - Autodesk Research, 9月 19, 2025にアクセス、 https://www.research.autodesk.com/blog/ai-and-industry-transformation-at-au-2025/
14. Top 10 SOLIDWORKS Alternatives & Competitors in 2025 - G2, 9月 19, 2025にアクセス、 https://www.g2.com/products/solidworks/competitors/alternatives
15. Top 10 Solidworks Alternatives and Competitors in 2025 - PG Tech Solutions, 9月 19, 2025にアクセス、 https://pgtechsolutions.com/top-solidworks-alternatives/
16. How AI Is Augmenting CAD Tools for Better Product Design ..., 9月 19, 2025にアクセス、 https://www.solidworks.com/solution/how-ai-is-augmenting-cad-tools-better-product-design
17. AI for Engineering Design | CATIA - Dassault Systèmes, 9月 19, 2025にアクセス、 https://www.3ds.com/products/catia/ai-driven-generative-experiences
18. What Is Generative Design to the SOLIDWORKS CAD User? - GoEngineer, 9月 19, 2025にアクセス、 https://www.goengineer.com/blog/what-is-generative-design-to-the-solidworks-cad-user
19. Making AI Work for You: A Legal Perspective | Autodesk University, 9月 19, 2025にアクセス、 https://www.autodesk.com/autodesk-university/article/making-ai-work-for-you-a-legal-perspective-2023
20. Trusted AI | Autodesk Trust Center, 9月 19, 2025にアクセス、 https://www.autodesk.com/trust/trusted-ai
21. The technological foundations of CAD software - Shapr3D, 9月 19, 2025にアクセス、 https://www.shapr3d.com/blog/what-is-cad-the-technological-foundations-of-cad-software