【2026】AIで製図・設計データを作る方法と生成AI活用の全体像を解説

設計現場では今、生成AIを活用した製図・設計データ作成が注目されています。この記事では、AIが製図やCADデータを作る仕組みから、できること・できないことなど生成AIの具体的な使い方までを体系的に解説します。

さらに、設計者がAIを導入するメリットや注意点、今後求められるスキルの変化についてもわかりやすく紹介します。

製図・設計分野で注目される生成AIの役割とは

製図・設計分野における生成AIの役割は、従来の自動化を超え、設計者の意図を汲み取った「設計パートナー」へと進化しています。AIは膨大な過去の設計データを学習し、要件を入力するだけで最適な形状や構造を提案します。

これにより、ゼロから設計データを作成する手間が省け、ミスを減らしながら高品質な製図が可能になります。具体的にどのような変化が起きているのか見ていきましょう。

1. AIによる製図作成が普及し始めた背景
2. 製図作成や設計データ作成におけるAI活用の全体像
3. 従来CAD設計とAI活用設計の違い
4. 生成AIによるCADデータ作成が設計業務にもたらす変化

①AIによる製図作成が普及し始めた背景

AIによる製図作成が普及した背景には、熟練設計者の不足と、蓄積された設計データのデジタル化が進んだことがあります。従来のCAD操作は手動が基本でしたが、現在は膨大な過去のデータをAIが学習し、パターンを抽出することが可能になりました。

これにより、設計データから複雑な図面を自動生成する技術が現実味を帯び、短納期と高精度を両立する手段として期待が集まっています。

背景にある主要な要因を整理すると以下の通りです。

• 深刻な人手不足と技術承継の課題
• 3D CAD普及による設計データの蓄積
• 生成AIの画像認識・自然言語処理能力の向上

深刻な人手不足、3D CADデータの蓄積、そして生成AIの飛躍的な技術向上が製図の自動化を後押ししています。

②製図作成や設計データ作成におけるAI活用の全体像

AI活用の全体像は、単なる自動清書に留まらず、企画から詳細設計までを貫く一連のプロセスに及びます。AIは過去の設計データを教師データとして、最適な部材配置や強度計算を瞬時に行い、それに基づいた製図を自動で書き出します。

これにより、設計者はゼロからの作図作業から解放され、より創造的な検討に注力できる環境が整います。具体的な活用領域として、以下の3つのフェーズが現代の設計現場における中核を成しています。

• プロンプトや条件入力による設計データの自動生成
• AIによる図面チェックと検図作業の高度化
• 既存の設計データを基にしたバリエーション展開

AIによる設計データの自動生成、高度な検図、既存データの展開という3つのフェーズが活用の核となります。

③従来CAD設計とAI活用設計の違い

従来のCAD設計は、設計者が手作業で線を引いて設計データを作り上げる「ボトムアップ型」ですが、AI活用設計は条件を入力して最適な解を導き出す「ジェネレーティブ型」への転換を意味します。

AIは蓄積された膨大なデータを瞬時に解析し、人間では思いつかない軽量で高強度の形状を提案した上で、正確な製図まで一貫して行います。このプロセスが、設計の精度と速度を劇的に向上させる理由をまとめてみました。

④生成AIによるCADデータ作成が設計業務にもたらす変化

AIは蓄積された設計データを基に最適な形状を自動提案し、製図の工数を大幅に削減します。設計者は単純作業から解放され、より高度な判断に専念できる環境へ変化します。

AIで製図・設計データを作る仕組み

AIで製図や設計データを作る仕組みは、大量の既存データを深層学習によって解析し、設計の「パターン」や「ルール」を抽出することから始まります。

設計者が寸法や強度、用途などのパラメータを入力すると、AIは学習した相関関係を基に最適な形状を数学的に導き出します。単なる図面の模倣ではなく、物理演算と組み合わせることで整合性の取れた設計データを生成し、それをCAD形式へ変換する流れが一般的です。

自動生成プロセスを支える基盤技術を見ていきましょう。

1. AIが学習する設計データ・データセットとは
2. AIデータベース設計の考え方
3. AIによる2D・3D図面生成の流れ

①AIが学習する設計データ・データセットとは

AIは過去の図面や3Dモデルをデータセットとして学習し、寸法や構造の規則性を習得します。この設計データがAIの知能となり、高精度な製図を可能にします。学習の基盤となるデータの構成要素は以下の通りです。

• 過去の製図履歴と仕様書のテキストデータ
• 3D形状の幾何学的特徴と属性情報
• 業界標準や規格に準拠した設計ルール

AIは、過去の製図履歴、3D形状の特徴、業界規格といった多角的なデータを基盤に設計ルールを学習します。

下記の記事では、生成AIによるCAD利用のメリットについて紹介されているのでぜひ参考にしてください。

【2026】生成AIをCADに使う方法！図面作成や依頼する手順を紹介

②AIデータベース設計の考え方

AIが実用的な設計データを生成するには、過去の製図履歴や部品情報を正規化し、検索・抽出可能なデータベースとして整理することが不可欠です。精度の高いAIを構築するためのデータ構造のポイントは以下の通りです。

• 設計意図と形状情報を紐付けたメタデータ管理
• 部品間の接続関係を記述するトポロジーデータ
• 修正履歴から学習する設計変更プロセスの構造化

AIは、製図履歴や形状情報を正規化したデータベースから設計意図を学び、高精度な設計データを生成します。

③AIによる2D・3D図面生成の流れ

AIはテキストや条件データを読み解き、3Dモデルを自動生成した後に2D製図へと落とし込みます。過去の設計データを学習したAIが整合性を検証し、数分で完成度の高い成果物を出力する一連の流れは以下の通りです。

• 入力されたパラメータに基づく3D設計データのプレビュー
• 3Dモデルから整合性を保った2D図面の自動切り出し
• AIによる寸法線配置と注釈の自動生成

AIは、入力値から3Dデータを生成し、2D図面の切り出しや寸法・注釈の配置までを自動で行います。

製図・設計データ作成でAIができること・できないこと

AIは、蓄積された設計データを活用して定型的な製図作業や強度・コストの最適化を瞬時に行うことを得意としますが、前例のない革新的な設計コンセプトの立案や、現場特有の複雑なニュアンスを汲み取った微調整には限界があります。

整合性の確認やデータ生成のスピードは飛躍的に向上しますが、最終的な法的責任や安全性の判断は依然として人間が担う必要があります。AIに任せられる領域と人間が注力すべき領域を見ていきましょう。

1. AIで自動作成できる設計データの例
2. 生成AI図面作成が得意な作業領域
3. AIでは対応が難しい設計判断とは
4. 人間の設計スキルが必要な工程
5. AIと設計者の最適な役割分担

①AIで自動作成できる設計データの例

AIは、標準化された部品の設計データや、過去のデータを踏襲した派生図面の自動生成を得意とします。ボルトの配置や配線経路など、規則性のある製図作業を瞬時に完結させるAI活用の代表例は以下の通りです。

• 規格品や標準的な治具の3Dモデルと詳細図面
• 過去の設計データを基にした類似形状の自動展開
• 複数のパラメータに基づくバリエーション設計

AIは、標準部品や治具のデータ生成、類似形状の自動展開、変数を活かしたバリエーション設計を得意とします。

②生成AI図面作成が得意な作業領域

AIは、定型的な製図作業や膨大な過去の設計データに基づく類似形状の展開で真価を発揮します。計算負荷の高い構造最適化を瞬時に行い、整合性の取れた設計データを自動生成する、AIが得意とする具体的な領域をまとめてみました。

③AIでは対応が難しい設計判断とは

AIは既存データの解析に長けていますが、現場固有の制約や法的責任、斬新な意図の解釈には限界があります。整合性のある製図は可能でも、設計データの最終判断には人間の知見が不可欠です。

AIが苦手とする領域は以下の通りです。

• 過去のデータに存在しない革新的な構造の着想
• 安全性や製造物責任（PL法）に関わる最終決定
• 現場の施工性や保守運用を考慮した微細な調整

AIは、革新的な着想や安全性の最終判断、現場の運用に即した微細な調整といった高度な判断は不得意です。

④人間の設計スキルが必要な工程

AIはデータのパターン学習には長けていますが、初期の要件定義や、製図の背後にある設計意図の解釈は人間の専門スキルが必須です。AIが生成した設計データの妥当性を評価し、設計品質を確かなものにする工程は以下の通りです。

• クライアントの抽象的な要望を具体的なパラメータへ変換する工程
• 物理的制約や安全基準を超えた加工難易度の最終的な検証
• デザイン性と機能性を両立させるための感性に基づいた細部調整

AIは、抽象的な要望の数値化や加工の難易度判断、見た目と機能の細かな調整といった感性的な工程が苦手です。

⑤AIと設計者の最適な役割分担

AIは大量の設計データに基づいた定型的な製図や最適化計算を担い、設計者はそれらを統合して最終的な判断を下すのが理想的な分担です。両者の強みを掛け合わせることで、創造性と効率を両立した次世代の設計フローが実現します。

生成AIを使った図面作成の具体的方法

生成AIを活用した製図では、まず設計要件や寸法をテキストで入力し、図面を出力させます。さらに、過去の設計データを学習したAIに特定の形状パターンを指示すれば、複雑な計算を伴う図面も即座に提案されます。

実務での具体的な活用手順を見ていきましょう。

1. ChatGPTを活用した設計指示・プロンプト例
2. 生成AIでCADデータを作成する手順

①ChatGPTを活用した設計指示・プロンプト例

AIへの指示は、寸法や材質、規格などの詳細な設計データを具体的に盛り込むことが重要です。要件を明確に定義したプロンプトを与えることで、AIは製図に必要なスクリプトや構造案を正確に出力するようになります。

 ChatGPTを起動する

ChatGPTを起動し、参考となる図面を準備し、設計要件をテキスト入力します。参考と図面をAIに学習させることで、正確な図面出力に近づくためです。

ChatGPTを起動を起動します。

参考図面を準備し、ChatGPTに図面を読み込ませる。

設計要件をテキスト入力します。

図面が出力されます。

1回目で100%イメージ通りに図面が出力されないこともあります。その場合は、繰り返し設計要件を入力し修正を続けることでイメージ通りの図面に近づきます。

下記の記事では、無料で3Dモデルを生成できるAIツールを紹介されているので合わせて参考にしてください。

【2026】3DモデルのAI生成おすすめ5選！画像等から変換可能な無料・有料ツールや使い方を解説

②テキストの指示から設計データを作成する

テキストや自然言語の指示からCADデータを生成する（Text-to-CAD）サービスは、現在エンジニアリングや製造業の分野で急速に進化しています。

Text-to-CADサービスとは、自然言語（普通の文章）による指示を入力するだけで、AIが自動的にCADデータ（3Dモデルや2D図面）を生成してくれるツールのことです。

テキストから「編集可能なCADデータ」や「機械部品」を生成することに特化したツールをまとめてみました。

Zooによる設計データ作成手順

引用：Zoo

無料で使える（制限あり）ZooによるCADデータ作成手順を紹介していきます。Zooを起動します。

テキストを入力します。

設計データが作成されます。

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製図・設計データをAIでつくる方法まとめ

生成AIは、製図や設計データ作成の効率化と品質向上を支える重要な技術です。この記事では、AIが図面を作成する仕組みや活用できる業務範囲など生成AIの具体的な使い方を解説しました。

一方で、判断や責任を伴う工程では設計者の知識と経験が不可欠です。AIの特性を理解し、適切に使い分けることが、これからの設計者に求められます。