Katherine Brown-Siebenaler is the Marketing Content Manager for PTC's CAD team. Based in Austin, TX, Katherine is responsible for editing the Creo and Mathcad blogs. She has six years' experience as a content creator for various corporate marketing teams, primarily in SaaS environments. Katherine holds two degrees from the University of Florida, a BS in Journalism and an MA in Mass Communication. She enjoys learning how PTC customers bring software to life in real-world applications every day, leading innovation in their various industries.
2025年、機械設計の現場において ChatGPT などの生成 AI は無視できない存在となりました。多くの設計者がその可能性を模索していますが、一方で実務への適用において「どこまで任せて良いのか」という判断に悩むケースも増えています。
汎用 AI は確かに強力ですが、設計の根幹に関わる部分では特有の「限界」も存在します。本記事では、ChatGPT の現状を整理した上で、3DCAD ソフトウェア「Creo」に搭載されている、CAD 専用 AI 機能の「ジェネレーティブデザイン」とこの機能が機械設計や製品開発に適している理由をご紹介します。
汎用 AI と設計専用 AI、それぞれの特性をどう使い分けるべきか。次世代の設計プロセスのヒントを詳しくご紹介しますので、ぜひご一読ください。
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機械設計における ChatGPT（生成 AI）活用の現状とメリット
現在、機械設計者が ChatGPT を実務に活用する際、特に大きなメリットを享受しているのは「情報の言語化」と「定型作業の自動化」の領域です。
例えば、過去の膨大な技術資料からの特定情報の要約、設計自動化のためのPython や VBA マクロのコード生成、あるいは海外取引先向けの仕様書作成といった業務では、AI 活用によって工数を大幅に削減できます。
このように、思考の壁打ちやドラフト作成の「副操縦士」として活用することで、設計者はより本質的なクリエイティブワークに集中できるようになります。しかし、こうした利便性の裏には、設計実務特有の「注意すべき限界」が隠れています。
設計実務で直面する ChatGPT の「3つの限界」
1. 学習データの偏りとコンテキストの限界
ChatGPT の限界は、学習したデータの質によって決まります。ChatGPT は膨大な量のテキストデータを使って学習します。
しかし、このデータは必ずしも実世界で使われている言語の代表的なサンプルというわけではなく、特定のトピックや属性に偏っている可能性があります。そのため、それ以外のコンテキストを理解する能力に限界が生じます。
さらに、データには不正確な情報や矛盾する情報が含まれていることもあり、このような情報によって性能が損なわれる可能性もあります。
2. 言語の複雑性と「工学的正解」への理解不足
ChatGPT の限界は言語の複雑性によっても生じます。ChatGPT は幅広い質問やプロンプトに対する回答を生成できますが、使われる言語のニュアンスや、その背景にある「工学的な正解（物理法則）」をすべて理解しているわけではありません。そのため、解釈の間違いや不完全な回答を生成する場合があります。
たとえば、ChatGPT にダクタイル材料の破壊理論で最適なものは何かと尋ねると、フォン・ミーゼスの降伏条件に関する詳細な説明が回答として返ってきます。しかし「特定の条件下でビームの慣性モーメントを計算するように」と指示しても、物理定数や JIS 規格の確立された値と一致しない回答をしてしまうことがあります。
これは、ChatGPT の回答が過去の学習データに基づいた「確率的なテキスト生成」であり、物理的な根拠に基づいた「厳密な演算」ではないために起こる限界です。人間の設計者が培ってきた経験や直感、問題解決能力に取って代わることはできません。
設計の実務においては、AI の回答をそのまま鵜呑みにせず、設計者が事実確認を行うことが不可欠です。ChatGPT を使ったとしても業界やエンドユーザーの要件や基準、期待を満たす最終製品を提供するには、設計者が引き続き設計プロセスに携わる必要があるのです。
3. セキュリティと機密情報（知的財産）の保護
機械設計において、図面や 3D モデリングデータは企業競争力の源泉である知的財産 (IP) そのものです。しかし、一般的な ChatGPT などの汎用 AI ツールでは、入力したデータが AI の学習に利用される可能性があり、機密情報の意図しない流出リスクを否定できません。
特にバリューチェーン全体で外部パートナーと共同作業を行う場合、データの「公開範囲」と「権限」の厳格な管理が不可欠です。設計データというデジタル資産を保護しながら、安全にコラボレーションを実現するための高度なセキュリティ機能については、以下の詳細ページをご覧ください。
製品および製造設計データ（デジタル資産）の IP セキュリティ
汎用 AI の利便性を享受しつつ、設計の根幹を守るためには、こうした専用のセキュリティ基盤（PLM 等）を併用した、安全な運用プロセスの確立が求められています。
汎用 AI ツールでは代用できない機械設計者のスキルと専門性
機械設計とは、特定の質問への回答や情報提供を行うだけでなく、データの分析、試作品の開発やテスト、さらには技術的、経済的、環境的、社会的配慮などを伴う複雑な意思決定のプロセスです。
このようなスキルは機械設計者が培ってきた技術的な知識、批判的思考、創造性が不可欠であり、生成 AI ツールでは代用不可能です。
特に、以下のような活動は人間の設計者ならではの価値と言えます。
- 多角的なトレードオフの評価：
性能、コスト、製造性、環境負荷など、複雑に絡み合う要因を統合して判断する能力。 - 設計意図の構築と責任：
「なぜその形状にしたのか」という明確な意図を持ち、最終的な品質に対して責任を持つこと。 - 未知の課題に対する創造的な解決：
過去の学習データにはない、全く新しいコンセプトやイノベーションの創出
ChatGPT は設計者の作業を支援できる貴重なツールですが、人間の設計者の代わりにはなれません。今後、設計者は AI ツールの力を賢く活用しながら、イノベーターとして独自の価値をさらに高めていくことが求められています。
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設計支援ツールの選択において、汎用 AI よりもCreo のような設計専用ツールを選ぶことが、設計の質と効率を高める近道です。
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3D CAD Creo：AI 設計（ジェネレーティブデザイン）を実現
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CAD 専用 AI 搭載「Creo」のジェネレーティブデザインが実現する次世代の機械設計支援
Creo のジェネレーティブデザイン (AI) と ChatGPT との違い
3DCAD ソフトウェア「Creo」のジェネレーティブデザインは、AI の力を活用し、設計プロセスに変革をもたらします。ChatGPT は「過去のデータから確率的に言葉を選ぶ」AI ですが、ジェネレーティブデザインは「物理法則と製造要件に基づいて最適解を演算する」という設計に特化した AI アルゴリズムを用いて設計オプションを生成し、評価します。これにより、設計者は従来の設計方法よりも短時間で、より革新的で効率的な製品を開発できます。
ChatGPT は質問に対して適切な形式で回答することで、コミュニケーションの障壁を軽減または除去します。同じように、ジェネレーティブデザインでは日常的な試行錯誤のテストから設計者を解放することで、設計者がより高度な設計目標に注力できるようになります。
比較表：汎用AI vs CAD専用AI
| 項目 | ChatGPT（汎用 AI） | Creo ジェネレーティブデザイン（CAD 専用AI） |
| 得意分野 | リサーチ、要約、マクロ作成 | 形状最適化、軽量化、強度確保 |
| 判断基準 | 学習データの統計的推論 | 物理シミュレーション・製造制約 |
| 成果物 | テキスト、コード | 編集可能な 3D CAD データ (B-Rep) |
Creo のジェネレーティブデザインのメリット
Creo のジェネレーティブデザインは、単なる軽量化ツールではありません。活用することで、設計者には以下の3つの大きなメリットがあります。
数千の設計オプションを一度に素早く検討・評価できる
設計における一連の拘束と目的を定義することで、AI アルゴリズムを使用して、特定の基準に応じて最適化された数百から数千もの設計ソリューションの候補を生成できます。さらにCreo のジェネレーティブデザインではこの中から最適なオプションを特定し評価や比較ができるため、設計者は最も有力なオプションを絞り込んだうえで繰り返し検討できます。
特定の製造プロセスや材料に応じて設計を最適化できる
材料特性や、製造上の拘束、コストなどを考慮することで、効率的で機能的なだけでなく実用的でコスト効率の良い設計を実現できます。
従来の固定観念を打破する革新的な設計
ジェネレーティブデザインによって、従来の設計方法では不可能だった、あるいは非現実的と思われていた新たな設計コンセプトや可能性を追求可能です。Creo は従来の設計アプローチに生じていた拘束を解消することで、真に革新的で創造的な製品設計を支援します。
ジェネレーティブデザイン の導入メリットや障壁、成功事例、ツールの選び方については下記より詳しくご覧いただけます。
ジェネレーティブデザインの導入メリットと成功事例、導入時の注意点を詳しく解説
用途に応じた2つの最適化：GTO と BMX
Creo の強みは、AI を使った「形の自動生成（トポロジー最適化：GTO）」だけでなく、寸法やパラメーターを厳密に追い込む「数値最適化 (BMX)」を組み合わせられる点にあります。
「どこに肉を付けるべきか」というアイデアを AI (GTO) から得て、その後に「重心位置や最大応力」を数値 (BMX) で精密に微調整する。この段階的なアプローチこそが、汎用 AI では到達できない、プロフェッショナルな設計品質を実現します。
詳しくは下記ページよりご覧いただけます。
ジェネレーティブデザインと AI の融合 – 生成 AI を活用した最適設計の可能性を探る
Creo が機械設計プロセスで実現する AI の未来
ChatGPT に代表される汎用 AI ツールは便利ですが、物理的な精度や製造制約が求められる製品開発プロセスにおいては、製品開発に必要な高度な判断や専門的な設計最適化という面で限界があります。学習データに依存する汎用 AI では、設計者の創造力や経験を代替することはできません。
一方、Creo のジェネレーティブデザインは、機械設計プロセスに特化したCAD 専用 AI として、効率的かつ革新的な製品開発を強力に支援します。多くの設計案を短時間で評価し最適な選択肢を導き出すことで、設計者の意思決定を加速させます。
設計支援ツールの選択において、汎用 AI よりもCreo のような設計専用ツールを選ぶことが、設計の質と効率を高める近道です。
ジェネレーティブデザインの基本から導入メリットまで詳しく知りたい方はこちら
ジェネレーティブデザインの基本から Creo での活用方法、得られるメリット、導入事例まで詳しく解説します。
ジェネレーティブデザイン：生成AI搭載CAD Creo
Creo お客様導入事例
以下に Creo を活用して設計業務を最適化した企業の導入事例を紹介しますので、こちらもぜひご覧ください。
【導入事例】
Creo のジェネレーティブデザイン（AI 設計）を活用してみませんか？
Creo の最新機能や詳細情報を知りたい方はこちら
記事でご紹介した AI 設計（ジェネレーティブデザイン）をはじめ、設計変更をリアルタイムに解析するシミュレーション機能、製造の最適化など、3D CAD「Creo」が提供する最新の設計ソリューションの全貌を製品ページでご確認いただけます。
世界中のエンジニアが Creo を選ぶ理由や、業務効率を劇的に高めるための具体的な機能一覧なども詳しくご紹介しています。次世代の設計環境が、貴社の製品開発をどのように変革するのか、まずは製品ページで詳細をご覧ください。
Creo：3D CAD ソフトウェア
設計期間の短縮・コストダウンが可能な PTC の 3D CAD ソフトウェアです。
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