機械設計がまたまた行き詰まった。

AIでCADモデルを生成したが、手にしたのはSTLメッシュで、穴の位置を変更できない。

データをSTEP形式にエクスポートして工場で使用するには、ジオメトリを再構築する必要がある。

ロボット記述ファイルには手動で大量のXMLタグを追加する必要があり、エラーが発生しやすい。

最近GitHubでtext-to-cadというプロジェクトを見つけた。これはワンクリックでCADソースコードとエンジニアリングファイルを生成できるもので、これでようやくこれらの問題に希望が見えた。

これはエージェント向けのCADスキルライブラリで、GitHubで7400以上のスターを獲得している。

一言でまとめると：

AIを使って編集可能なCADソースコードを書き、それをSTEP、URDFなどのエンジニアリングファイルにエクスポートする。

実際にデモを見せれば、これがどれほど便利かわかるだろう。

ロボットのシャーシを設計したい。

ClaudeCodeを開いて、「長方形のベース、4つの取り付け穴、2つのモーターブラケットを生成して」と一言言う。

すると、Build123dのPythonソースコードを書き始める。

各幾何学的特徴はコードで定義される：

穴の位置、ブラケットのサイズ、ベースの厚さ。

そして自動的にSTEPファイルをエクスポートする。

STEPはそのままSolidWorksにインポートして編集できる。

次にURDFロボット記述を生成する。

links、joints、座標系をXMLに書き込み、ROS MoveIt2が直接ロードできるようにする。

このプロセス全体で、私はその一言しか言っていない。

その後、CADモデリング、URDF生成、ファイルエクスポートの作業はすべて自動で行われた。

どうやって実現しているのか気になる人もいるだろう。

01 パラメトリックCADソースコード生成。

AIは神秘的なバイナリモデルを直接出力するわけではない。

Build123dのPythonソースコードを書き、各幾何学的特徴は@cad[feature_name]で参照マークされる。

穴の位置を変更するには、ソースコードのパラメータを変更するだけでよく、部品全体を再描画する必要はない。

生成されたSTEPファイルは、プロフェッショナルなCADソフトウェアに直接インポートしてさらに編集できる。

02 ロボット記述ファイルの自動生成。

URDFのlinks、joints、limitsなどエラーが発生しやすい部分は、自動的にXMLに書き込まれる。

関節リミット、座標系、慣性パラメータなどは正当性チェックが行われる。

CAD Viewerと連携して、複雑なXMLタグを手動で入力することなく、ローカルでロボット構造を確認できる。

03 標準部品ライブラリ内蔵。

step.partsカタログからネジ、ベアリング、モーターなどの一般的な標準部品を選択できる。

一般的なAIのように非標準のネジをでっち上げることはない。

アセンブリでは実際に購入可能な標準部品を使用するため、「設計したがネジが買えない」という問題を回避できる。

04 ローカルブラウザプレビューア。

WebGLレンダラーで、ブラウザネイティブで動作し、プロフェッショナルなCADソフトウェアのインストールは不要。

STEP、STL、URDFなどの形式をサポートし、軌道回転やコンポーネントツリーのブラウズなどの機能を提供。

スマートフォンで生成された部品を確認でき、SolidWorksを開かなくてもモデルをチェックできる。

@cad[...]参照をコピーして、特定の幾何学的位置に基づいて後続の編集が可能。曖昧な「左の穴」ではない。

正投影と透視投影の2つのモードをサポートし、さまざまな角度から観察できる。

GLSLレイマーチングレンダリングモードはまだ実験的だが、ブラウザネイティブプレビューは十分に便利。

05 DXF図面とGコードスライス。

3Dジオメトリ投影を使用して2D DXFファイルを生成し、レーザー切断や板金加工に使用。

レーザー切断サービスプロバイダーは生成されたDXFファイルを受け取ることができ、AutoCADで2D図面を描く必要はない。

板金展開、スペーサー、切断レイアウトは自動生成でき、手動で2D輪郭を描く手間を省ける。

テンプレート、スペーサー、切断レイアウトは自動生成でき、手動で2D輪郭を描く必要はない。

実際のスライサーCLIをサポートし、プリンター設定のGコードを生成、3DプリントはGコードから直接開始できる。

Bambu Labsプリンターに直接接続でき、検証済みのGコードから印刷ジョブを開始できる。

SendCutSend板金加工では、発注前のファイルチェックが可能で、フォーマットエラーやサイズ超過などの問題を防止。

製造プロセス全体がCADモデリングから切断・印刷まで自動化できる。興味があれば試してみてほしい。

試したい場合、インストールは簡単

Skills CLI インストール：

npx skills install earthtojake/text-to-cad

Claude Code プラグインインストール

claude plugin marketplace add earthtojake/text-to-cad

claude plugin install cad@text-to-cad

Python CAD 環境

python3.11 -m venv .venv

./.venv/bin/pip install -r requirements-cad.txt

Viewer フロントエンド

npm --prefix viewer install

npm --prefix viewer run dev

http://localhost:4178 を開くと、生成されたモデルが表示される。

インストール後、効果を確認したい場合は、直接試してみてほしい。

ここで限界についても触れておく

Implicit CADはまだ実験的な機能であり、不完全。

Viewerの開発にはNode環境が必要で、Pythonのみを使用する人にはハードルがある。

Git LFSアセットはデフォルトでプルされないため、手動で：

git lfs pull --include="benchmarks/**"

日本語のドキュメントはなく、READMEとSKILL.mdは英語。

複雑なアセンブリの生成効果は検証されておらず、現在は単一部品のベンチマークのみ。

OpenCascadeとstep.partsライブラリの商用ライセンスは自分で確認する必要がある。

text-to-CADのアプローチは正しいと思う。

AIに直接CADソースコードを生成させ、それをエンジニアリングファイルにエクスポートする。ブラックボックスモデルに隠すのではなく。

穴を修正するときに、部品全体を再描画する必要はない。

寸法、基準、アセンブリ関係はすべてコード内にあり、一目瞭然。

しかし、単にきれいな3D画像が必要なだけなら、これを使う必要はない。

その最大の価値は、「自然言語 → CAD → ロボット記述 → 製造ファイル」というチェーンを繋げたことにある。

必要な方は試してみてほしい。

プロジェクトはMITライセンスで公開されており、興味のある方はGitHubリポジトリでソースコードとドキュメントを確認できる。

オープンソースアドレス：

https://github.com/earthtojake/text-to-cad