結論から書く。2026年7月時点で、テキストからCADを自動生成するAIは「万能ではないが、寸法が明確な機能部品や治具なら実用に足るレベル」に入った。3Dプリンターを持っている人なら一度は考えたはずだ。「M8ボルトが通る穴と面取り付きのブラケット、寸法はこう」と入力するだけでSTLが出てこないか、と。

この1年で業界にはもう一つ地殻変動が起きている。Autodesk・PTC（Onshape）・Siemens・Dassault Systèmesという業界4大CADベンダーが、いずれも自社ソフトの内部に「AIコパイロット」を組み込み始めた。ただし、その中身は「モデルを生成する」ものと「操作を支援するだけ」のものに大きく二分される。この違いを理解しないままツールを選ぶと、期待外れに終わりやすい。

本稿では、text-to-CAD領域を「スタンドアロン生成型」（Webブラウザ単独で完結し、テキストや画像からジオメトリを直接生成するタイプ）と「既存CAD組み込み型」（Autodesk・PTC・Siemens・Dassaultが自社CADに載せたAIアシスタント）の2カテゴリーに分け、9つの主要ツールと周辺4ツールを横断的に比較する。

text-to-CADとは、自然言語のプロンプト（あるいは画像・3Dスキャンデータ）から、寸法や公差を持つパラメトリックな3D形状——STLやSTEPといったCAD互換形式のファイル——を自動生成する技術を指す。似た言葉に「メッシュ生成AI」があるが、これは別物だ。

Meshy・Tripo・Hunyuan3Dのようなメッシュ生成AIは、フィギュアやゲームアセットなど、サーフェスのディテールや色情報を重視する造形物向けに作られている。対してtext-to-CADは、穴・面取り・公差といった「嵌合する」「ネジが通る」精度を持つ機能部品・治具の生成を目的とする。この違いを取り違えると、ツール選びの時点でつまずく。

「モデル生成AI」と「操作支援AI」は別物

もう一つ、読者が最も誤解しやすい区分がある。Onshape AI Advisor・Siemens Design Copilot・Dassault Aura（2026年7月時点で一般提供されている機能の範囲）は、自然言語からモデルを生成する機能を持っていない。Onshapeの公式ページには次のように明記されている。

“Although it’s great for answering design questions and linking to helpful docs, it doesn’t create designs, spot real-time errors, or handle complex engineering choices.”
──Onshape公式「AI for Better CAD Design」より

つまりOnshape AI Advisorは、Onshapeの公式ドキュメントとチュートリアル動画を検索して回答する「チャット型アシスタント」であり、Adam（adam.new）やZoo Text-to-CADのように、プロンプトから実際にジオメトリを生成するツールとは目的が根本的に異なる。「AI」という言葉でひとくくりにせず、「生成」か「操作支援」かを最初に切り分けてから選ぶのが、失敗しないコツだ。

ChatGPTやClaudeで3Dモデルは作れない、という誤解

「AIで3Dモデル」と聞いて、多くの人がまず試すのがChatGPTやClaudeに直接プロンプトを投げる方法だ。しかし返ってくるのはPythonスクリプトの断片か、もっともらしい説明文だけで、STLもSTEPも降ってこない。これは当然で、現行の汎用LLMは3Dジオメトリを直接出力する訓練を受けていないためだ。LLMが出力できるのは、OpenSCADやCadQueryといったテキストベースの中間コードまでで、そこからCADカーネルでレンダリングしてSTL・STEPに変換する工程が別途必要になる。

ここに専用ツール群としての「text-to-CAD」が入る。設計思想は大きく2系統に分かれ、次章で扱う。

text-to-CADの内部アーキテクチャは、大きく2つに分類できる。

• コード生成型：LLMがOpenSCADやCadQueryといったスクリプト言語のコードを生成し、それをCADカーネルでレンダリングしてSTL等を出力する。PromptSCADやCADAMがこの方式を採る。
• ジオメトリ直接生成型：LLMとは別の学習済みモデルが、CADファイル（STEP/B-Rep）を直接出力する。Zoo Text-to-CADやBackflipがこちらに当たる。

この違いは、出力形式や編集可能性に直結する。Zoo社の公式ブログでは、この設計思想が明確に説明されている。

“We do not use point clouds, we generate B-Rep surfaces. So you can import a STEP file from Text-to-CAD into any existing CAD program and edit it.”
──Zoo公式ブログ「Introducing Text-to-CAD」より

点群やメッシュを生成するのではなく、境界表現（B-Rep）でソリッドを直接生成するからこそ、STEPファイルとして既存CADに読み込んで編集できる、という理屈だ。この設計はメッシュ生成AIとの決定的な違いであり、「機能部品向け」を名乗るツールの技術的な裏付けになっている。

寸法が明確なら強い、曖昧だと弱いという共通の癖

実際にツールを触ったユーザーレポートに共通するのは、「歯数20、ピッチ円直径100mm、厚み5mmのヘリカルギア」のように寸法と構造をCAD用語で明確に指定すると再現性が高く、「かっこいいベンチー（3Dプリント定番の検証モデル）を作って」のような曖昧な指示には弱い、という挙動だ。これは機械設計の素養がある人ほど使いこなせることを意味する。単一オブジェクトの生成には強いが、複数部品からなるアセンブリの自動生成は、2026年7月時点でもまだ多くのツールの弱点として残っている。

まず、スタンドアロン生成型を代表する3ツールを軸に、性格の違いを比較する。いずれも実際に触って寸法指定のプロンプトを試したユーザーレポート、および各社の公式ドキュメントに基づく。

既存CAD組み込み型4本の性格

業界4大CADベンダーのAIコパイロットは、性質が大きく異なる。この中で自然言語からのモデル生成に踏み込んでいるのはAutodeskのFusion Text to Commandのみで、残り3社は「操作支援・文書検索」が主目的だ。

なお、Dassault Systèmesは2026年2月の3DExperience World 2026で、Auraに加えて材料・化学分野向けの「Marie」、エンジニアリング・製造分野向けの「Leo」という新エージェントを発表している。この社内版「Leo」は2026年半ばのリリース予定で、後述する独立系スタートアップLeo AI（getleo.ai）とは無関係の別製品・別会社である点に注意したい。名称が同じため混同されやすいが、明確に別物として扱うべきだ。

ステップ1：目的に応じてツールを選ぶ

3Dプリント用の治具を個人で作りたいなら、無料で試せるCADAMかPromptSCADから。業務でSTEP出力が必須なら、Zoo Text-to-CADから始めるのが合理的だ。

ステップ2：生成モデルのメッシュ健全性を確認する

AI生成のSTLは、メッシュの穴・法線反転・自己交差を含むことがある。そのままスライサーに投入すると印刷失敗につながりやすい。Meshmixerなどでnon-manifold edgeやホールの有無を確認するのが安全だ。STEP形式であれば、FreeCADやOnshapeで開いて再エクスポートすることで安定させやすい。

ステップ3：スライサーに投入し、初回は小さめにテスト出力する

レイヤー高さ0.2mm、インフィル25〜40%を初期値の目安とし、最初の1個は小さめのテストプリントで寸法を確認してから本番に進む、という手順が実務上の失敗を減らす（編集部見解）。

ステップ4：嵌合公差は自分で明示する

シャフトと軸受けの隙間のような嵌合公差は、2026年7月時点のAIがプロンプトから自動算出してくれる段階にはない。「シャフト径8.0mm、穴径8.2mm」のように数値を明示し、材料収縮（PLAは一般に0.2〜0.5%程度）を踏まえて実機でクリアランスを詰める工程は、引き続き人間の仕事として残る。

ステップ5：商用利用前にライセンスと類似意匠を確認する

「無料だからそのまま業務に使える」と早合点せず、生成物の商用利用条件は各社の利用規約を必ず確認したい。ジオメトリ直接生成型のツールは学習データの痕跡が形状に残る可能性もゼロではないため、商品化や特許出願を視野に入れる場合は、既存の意匠・特許調査を別途行ってから量産に進むのが安全だ（編集部見解）。