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スペクトラルラボがSGS-1を発表：構造化CAD用の初の生成モデル

247日前原文(spectrallabs.ai)

概要

  • Spectral Labsが SGS-1 を発表、構造化CAD向け初の生成AIモデル。
  • 画像や3Dメッシュ から編集可能なパラメトリックB-Repを生成。
  • 既存手法より 複雑かつ多様なCAD形状 を正確に出力。
  • リバースエンジニアリングやSTL変換 など、実用的なエンジニアリング用途に対応。
  • 今後は マルチモーダル対応や物理シミュレーション連携 など、更なる進化を計画。

SGS-1: 構造化CAD向け初の生成AIモデル

  • Spectral Labsが SGS-1 をリリース、完全な製造可能・パラメトリックな3D形状生成モデル。
  • 画像や3Dメッシュを入力し、 STEP形式のCAD B-Rep部品 を出力可能。
  • 他の生成モデルと異なり、 高精度かつ伝統的なCADソフトで容易に編集 できる特長。
  • Fusion360 などのCADソフトで、設計者が寸法調整や再編集を簡単に実施可能。
  • 研究プレビュー版が オンラインで試用 可能。

SGS-1の性能と他モデル比較

  • SGS-1は従来の GPT-5やHoLa などの最先端モデルと比較し、 複雑で多様な形状生成 において圧倒的な成果。
  • 75種類の中～高難度CAD画像 を用いたベンチマークで、ほぼ全てのケースで有効なソリッド生成に成功。
  • GPT-5は 空間認識に課題 があり、実用的な形状生成が困難。
  • SGS-1は 正確な幾何特徴 を捉え、アセンブリ文脈でも即座に利用可能なパラメトリック出力。
  • GPT-5の出力は 編集・再利用が不可能 なため、設計者は一から作り直す必要。

アセンブリ文脈でのパラメトリック形状生成

  • SGS-1は 部分的なCADアセンブリ ＋テキスト説明や画像から、 文脈に合致した新規パーツ を自動生成。
    • 部分アセンブリをレンダリングし、追加したい部品の説明文を用意
    • SGS-1に入力し、 STEPファイル形式のパラメトリックB-Rep を出力
    • アセンブリにインポートし、寸法調整してフィットさせる
  • 多様な設計案 を短時間で生成し、設計検討の幅を拡大。

スケッチ・図面からのB-Rep変換

  • SGS-1は 手書きスケッチやエンジニアリング図面 から、編集可能な3D CADファイルを生成。
    • シンプルな手描きからでも高精度なパラメトリック形状へ変換
    • 構造化された製図にも対応し、設計ワークフローを効率化

リバースエンジニアリング・STL→STEP変換自動化

  • SGS-1は スキャンデータやSTL等のメッシュファイル を、 パラメトリックSTEPファイル へ自動変換。
  • 人手を介さずに リバースエンジニアリング作業を大幅効率化。

SGS-1の課題と今後の展望

  • SGS-1は エンジニアリング向けパラメトリック形状 に最適化され、 有機的な曲面や創造的資産 の生成は苦手。
  • 3D解像度や極薄構造物 の生成にも制約あり。
  • 一度に全アセンブリ生成は未対応、今後のモデルで改善予定。
  • 次世代モデルでは マルチモーダル対応・大規模空間文脈・高度な物理推論 を実現予定。
  • 物理シミュレーション連携による強化学習 で、より高度な設計支援AIを目指す。

研究・導入・採用案内

  • SGS-1の 導入や共同研究 に関心がある場合は、専用フォームから連絡を推奨。
  • Spectral Labsでは Autodesk Research, Samsung Research, CMU, Meta出身のAI研究者・エンジニア が在籍。
  • 採用も積極的に実施中、ミッションに共感する人材を歓迎。

Hackerたちの意見

エンジニアとして一言言いたいんだけど、このAIは実際に難しい部分じゃないデザインの部分を取り除いてくれるんだよね。難しいのは製造の部分で、実際の荷重に応じて、信頼できる荷重経路を考えたり、部品の形状を決めたりすることなんだ。

└

定型文を省いて、価値を生む部分に集中するのが、ソフトウェア開発におけるAIの使い方の哲学だから、他のところでも役立つかもしれないね。

└

エンジニアとして、このAI（もしうまく機能すれば）はプロトタイピングの段階を大幅に短縮して、コストを抑えつつより良い製品を生み出すことができると確信してるよ。> 実際の荷重に応じて信頼できる荷重経路を考えたり、部品の形状を決めたりすることにも役立つだろうね。

└

これもAI化されてるね: https://limitlesscnc.ai/

画像や3Dメッシュを与えると、SGS-1はSTEP形式のCAD B-Rep部品を生成できるんだ。他の既存の生成モデルとは違って、SGS-1の出力は正確で、従来のCADソフトウェアで簡単に編集できる。これはゲームチェンジャーだね。それ以前のメッシュ出力のモデルは、せいぜいおもちゃみたいなもんだった。これがどこまで進化するのか、すごく楽しみだよ。次のステップは、ステップからプロプライエタリフォーマット（SolidWorksやNXなど）に変換して、制約を推測できるモデルになるのかな。

└

同意だよ。たとえ3DスキャンメッシュからまともなSTEPジオメトリを作るだけでも、大きな勝利になると思う。

└

これありがとう！次のモデルで積極的に検討中です。具体的には何を考えてましたか？

理論的にはちょっと意味がわからないな。例えば、許容差とかも定義してるの？

└

いや？フィットのことを言ってるの？後から手動で寸法や許容差を定義しなきゃならないなら、それでもゼロからモデリングするよりはずっと楽だよ。

デモはクールだと思うけど、一番重要なのは、書かれた制約をデザインにどれだけうまく変換できるかってことだね。正しい機能を持つものをデザインするのは簡単だけど、製造可能で、割り当てられたスペースに収まり、望ましい機械的特性（例えば、剛性）を持ち、コストも抑えられるデザインを作るのが難しいんだ。例えば、3Dプリント用の部品にはさまざまなデザイン制約があって、サポート材を避けたり、特定の向きでプリントしたりしたいからね。AIモデルにこれらの制約を口頭で伝えられるようになったら、すごく便利だと思う。

└

こういうののトレーニングデータはどこから集めるんだろう？

3Dスキャナーのグーインポートを整理するAIの市場があると思うんだ。これがどれだけ役立つか想像してみてよ。それに、ポイントクラウドからクリーンな3Dメッシュを生成し、色や照明を使ってさまざまなオブジェクトを特定するのも面白いよね。世界やオブジェクトのメタデータを説明することもできるし。こういうのは、CADデザインの楽しさを奪うだけで、問題を解決するわけじゃないと思うから、AIはデザインよりも退屈な繰り返し作業に集中した方がいいんじゃないかな。投資家を驚かせるかもしれないし、プロの時間を節約するかもしれないけど、根本的な問題を解決するわけじゃないよね。

└

この業界の連中は、投資家を驚かせること以外には何も興味がないみたい。彼らは、知識労働者のプロフェッショナルな生活から喜びを奪い取って、MBAがその技術を使って人を解雇することを思いつけば、AIのプロセス監視者かトイレ掃除をさせることも厭わないんだろうね。私から見ると、これはいろんな分野で労働需要を殺して、以前は安定していた給料を下げ、節約した分をそのまま株主に渡すだけに見える。

└

みんながCADを楽しんでるわけじゃないよ。3Dプリント用のプロトタイピングをする時、私は「このコントローラーボード用のマウント、Xmmの間隔でN個の穴が必要」ってだけでいいんだ。ほとんどの作業にAIを使うのが完全に幸せだよ。「この2つのパーツをつなげて」、「ここにネジ穴を追加して」、「スナップフィットジョイントを作って」、「幅を8cmにして」、「この穴を反対側に移動して」っていうのが夢なんだ！

親記事を見るのは面白いね。ChatGPT4の初期の頃、LLMを使ったメカトロニクスデザインをサポートするオープンマークアップ標準を作らせたことがあるんだ。要するに、人間が読めるマークアップ言語が必要だと感じたから。LLNがたくさんの例で学べるようにするためにね（あるいは、想像上の高性能なLLMがマークアップ言語の論理を新たに吸収するために）。これを使って、ユーザーが提案するメカトロニクスデザインを迅速に反復できるようにするためのデモンストレーションだったんだ。他の人がそれを基にして作ったり、インスパイアされたりすることを期待してね。https://github.com/ricksher/ASimpleMechatronicMarkupLanguage いずれにせよ、将来の企業の知的財産を予測して、オープンソースハードウェアの改造者たちに自由に使えるようにすることを願ってるよ。

完全に[...] パラメトリックな3Dジオメトリを生成できる。これはテストなしで明らかに嘘だね。STEPファイルにはパラメトリック機能のサポートがないから。 > SGS-1の出力は正確で、従来のCADソフトウェアで簡単に編集できる。自分のデモファイルでテストして、正しく動作するチャンスを与えたけど、彼らの主張は完全な嘘だよ。比較のために、下に自分がモデリングした正しい部品とエラーのリストを添付したよ。これらは単なる寸法の間違いだけじゃなくて、編集が非常に難しい壊れた機能もあるんだ。なんでこんな嘘をつくのか、そして自分たちの入力ファイルで嘘を証明するデモを提供するのか理解できない。ニュースの見出しを取りたいの？それとも、何も知らない人に売りたいの？これは単にCSの人たちが問題を解決したと思い込んでいるだけなのかな？ - 修正した寸法以外は全て間違ってる（相対的に正しいものが見当たらないから、ランダムに一つ選んだ） - 一つの穴は貫通してない - 一番近い穴は丸くない（直径が少し異なる二つの穴が重なっていて、合計がどちらの穴よりも大きい） - フィレットはフィレットじゃない - 上の穴はオフセットしてる - 前の面取りはベースを越えて下がってる - フィレットじゃない部分は同じ半径じゃない - 上の二つの穴はZ方向でオフセットしてる - 前の面取りは円の両側で異なる方法で接続されてる（公平に言うと、ここは図面が意味不明だから、自分の部品の円に接触するようにした） - 他にも多くの見落としがあるかもね。[1]: https://files.catbox.moe/mzb9bb.png [2]: https://files.catbox.moe/5xkna1.png

└

これはテストなしで明らかに嘘だね。STEPファイルにはパラメトリック機能のサポートがない。 そう、これも全然理解できないよ。どうしてこんな主張ができるの？彼らはB-rep（境界表現）出力しか生成しないって明言してるのに、ローラーの例では「出力がパラメトリックだから、寸法を簡単に調整できる」と言ってる。え、違うよね？ステップファイルをいじるより、ちゃんとしたフィーチャーヒストリーツリーと制約を使ってもう一度モデリングしたいよ。

└

そう、これは一連の嘘だね。誰を騙そうとしてるんだろう？投資家かな？

└

STEPファイルがパラメトリックじゃないのには同意するよ。でも、それしかない場合は、Altair InspireがCADシステムで使うのに結構いいよ: https://altair.com/inspire ステップからでも機能を特定してくれるし。

└

あなたはこの分野についてよく知ってるみたいですね。私は全く無知なんですが、リード開発者の一人をフォローしているので、しばらく前からhttps://zoo.dev/design-studio（旧「kitty cad」）のことを聞いています。似たような機能を提供しているみたいです。詳しい人から比較を聞けたらすごく興味あります。

└

パラメトリックの意味は、パラメトリックワークフローに合ったFusion 360のソリッドを生成することだよ（メッシュとは違ってね）。

└

アデプトのこと覚えてる？

└

これらのフォーマットには詳しくないけど、STEPファイルの特徴は「B-rep」（境界表現）データを保存することだよね？STLファイルのポリゴンとは違って、表面間の幾何学的関係を持っていて、パラメトリックエディタで簡単に使えるんだ。彼らが言ってるのはその点だと思うけど、ポリゴンを出力する他の3D生成モデルとの違いだね。

└

AIニュースが実際の能力について嘘をついてる？ コメント欄で「自分にはうまくいってる」と言う人がいて、あいまいな詳細を提供するんだろうなって思います。

うわー！スケッチからCADへの変換は復元市場にとって大きな影響があるね！マジで！古い図面がたくさんあるけど、寸法が足りないとかそういうのが多いんだ。エンジニアは高さや全体の寸法を知っているから、それを使って簡単にボックスを作って、AIに「この部品を作って」って指示できる。これは全てを変えるよ。3Dプリント、復元、イマジニアリング、部品製造、CADが関わるところはどこでも…

競合製品の創業者として、こんなに多くの意見や関心があるのを見ると嬉しいです。これは何か大きなことに繋がっているってことですね。アイデアには完全に賛成なので、Pranavがこれを世に出すのをすごく楽しみにしています。ただ、現行のSGS-1モデルの出力は、使いやすさや製造性に関してはまだまだ改善の余地があります。サー・リアム・パウエルが説明したように、生成されたSTEPは確かにCAD（CATIAやNXなど）で読み込めるSTEPファイルですが、デザイナーやエンジニア、製造業者にとっては全然役に立たないし、工場や3Dプリンターにとっても同様です。最も重要な点は以下の通りです：

  • サーフェスがG1、G2、G0ですらない（CAE不可、製造不可）
  • 単純な形状が過剰に複雑化している（フィレットが10以上のサーフェスに分かれてしまう）
  • さらに残念なことに、生成した一部の出力は別々のSTEP子部品の集合体でした（つまり、インポートすると、単一の「部品」が実際には10000以上の子部品を含む製品になる） V2を楽しみにしています！ shameless plug: 私のキャリアはCADに特化していて、それがTransfigureを始めた理由です。自分のCADモンキーとしての仕事を排除して、エンジニアリングに専念したいと思っています。SGS-1が抱えている制限を予測して、TransfigureのAIアーキテクチャは、クリーンなデータを必要とする機械エンジニアの視点から問題にアプローチしています。もしSGS-1が生成したデータを私たちのファブショップに提出したら…クビになっちゃいますね。 yo@xfgr.ai
└

面白そうですね！ もっと情報を公開する予定はいつですか？

関連情報: すべてのLLMは、3Dプリント用のOpenSCADモデルを生成するのに苦労しています。XYZ空間や3D数学をうまく処理できないみたいです。これが私のLLMのパフォーマンステストになっています。幾何学的なプリミティブとして物事を説明することで、まあまあの成功を収めています。例えば、シンプルな電話スタンドを一発で作るのは難しいです。XYZの寸法で平面を作って、X度回転させて、三角関数を使って高さを計算し、その高さで別の平面を作って、X位置に移動させる、みたいな感じです。

└

私も同じような経験をしています。これがもっとトレーニングデータで改善されるのか、別の方法を導入する必要があるのか、ちょっと気になります。こういう風にコードでモデルを構築するのは本当にクールですね。例えば、「ギア」ライブラリをインポートして、複雑なベベルギアのセットアップのジオメトリを自動生成できるのは素晴らしいです。このアプローチはCADだけでなく、光電子ICをコードで構築するためのPythonライブラリ（GDSFactory）もありますし、他にもたくさんあると思います。このワークフローは、私のデータノートブックプロジェクト（https://mnty.sh/#serenity）にとって大きなモチベーションです。プロジェクトのすべてをコードで構築して、各コンポーネントのビジュアライザーを一つのノートブックに持ちたいと思っています。