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#60 AIでメカ設計は可能か?LLMを使ったCAD設計への挑戦とハードウェアの「ソフトウェア化」
2026-04-02 13:21

#60 AIでメカ設計は可能か?LLMを使ったCAD設計への挑戦とハードウェアの「ソフトウェア化」

AI企業で働きながらモノづくりを楽しむエンジニア「からあげ」が、AI(LLM)を使ったロボットのCAD設計に挑戦! 物理法則を理解しないAIの限界に直面しつつも、3Dプリンターや基板製造の進化によって進む「ハードウェアのソフトウェア化」と、その未来の可能性について語ります。


オープニング〜今日の収録環境(強風の公園から)

最近のモノづくり:マスコットロボット「スタックちゃん」に足をつけたい

メカ設計初心者の挑戦:AIにCAD設計を任せる2つのアプローチ

コミュニティメンバー(佐野さん、支部町さん)からのインスパイア

現状の課題:AIは「3次元の物理的関係」が理解できない?

AIとソフトウェアの相性の良さ(高速なフィードバックループ)

ハードウェア開発の「ソフトウェア化」(3Dプリンターと安価な基板製造)

驚異の開発スピードを誇るM5Stackと、ハードウェア×AIの未来

エンディング〜お便り募集のお知らせ


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からあげ帝国放送局、始まります。この配信では、AIの会社で働きながら、作家として本を書いたり、個人でメーカーとしてものづくりを楽しむ私からあげが技術の話であったり、個人のスモールビジネス、その他雑多なことをお話ししていく配信です。
今日もですね、いつものように公園を散歩しながら収録をしていますが、今日は結構風が強いですね。ノイズリダクションのレベルも一番強くしてやっていますが、少し風の音とかが入ったら申し訳ないです。
といったところでですね、機能というかですね、最近はAIを使っていろいろやってるんですけれども、今はですね、ロボットを少し作っています。ロボットといっても全然大げさなものではなくてですね、スタックちゃんという小型の机の上に乗るようなですね、本当に小さなマスコットキャラ的なロボットなんですけれども、
それのですね、スタックちゃんという足のついたやつもあるんですけれども、ハードウェアがですね、結構いろいろ種類があったりとか、ソフトウェアもバージョンがあったり、若干複雑なので、一旦ですね、私はその頭の部分だけ、M5スタックというケース入りのマイコンボードみたいなのがあるんですけれども、
それだけを使ってですね、顔を出したり喋らせたりするスタックちゃん頭っていうものを作ってですね、AIのコミュニケーションの何というんですかね、よりしろというかインターフェースとして使っているというところなんですけれども、やっぱりですね、ちょっと動けるとより可愛いかなということで、足をつけたいなと思って少し開発の方をしようとしてるんですけれども、
私ですね、ソフトウェアとかエレキですね、回路とか基板設計は経験あるんですけれども、やっぱりメーカーはですね、ほとんど経験がなくて、若干その箱的なものを、昔一応CADを使ってですね、設計したことあるんですけれども、やっぱりですね、あんまりメーカー的なセンスがないので、そのメーカー設計っていうのはほとんど素人に近いような状態です。
なのでやりたいけど、なかなかそこの設計のスキルがなくて難しいなというところでですね、今AIでできないかなというチャレンジをしています。
AIにですね、CAD設計をやらせるみたいなのは、前も何度かちょこちょことは試していてですね、大きく2つのアプローチがあるんですけれども、いわゆるですね、3DのCADソフトをLLMに操作させて作っていくっていうアプローチと、あとCADソフト自体がですね、プログラミングできるCADみたいなのがあってですね、CADクエリーとかいくつかソフトがあるんですけれども、
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そういったもので、プログラミング的にLLMでCADを作らせるっていうソフトですね。大きくこの二流派があるのかなと思ってまして、それぞれメリット、デメリットあるんですけれども、私はですね、やっぱりLLMはプログラムと相性がいいのかなってことで、
このプログラミング的にPythonというプログラムを使ってですね、CAD設計ができるですね、CADクエリーというものを使ってですね、CAD設計できないかなと思って試行錯誤しています。
ここら辺の情報はですね、唐揚げ帝国の佐野さんという方がですね、結構本当に本職的にですね、そのCAD設計であったり、あとはここら辺のPythonを使ったですね、CAD設計みたいなこともですね、いろいろ個人的にというか仕事も絡めて研究されていてですね、すごい詳しい方で、
確かPythonの、そうですね、PythonカンファレンスとかでそのCADクエリーとかもですね、佐野さんが発表していたのを参考にさせていただいてですね、私もトライできたかなというところで、とっても感謝しているというところですね。
あと加えて言うとですね、音声配信仲間のですね、渋長さんというですね、これまたメカ設計と、あとAIにも詳しい方がいるんですけど、その方もですね、やっぱりそのAIで、LNMでCADをすることの可能性みたいなことに、すごい音声の方で配信していてですね、
そこではですね、いろいろなCAD設計のルールとかをAIに覚えさせる、いわゆるフレームワークとかいろいろあるので、そういったものを覚え込ませたり、その変化の履歴を追うようにすると、設計のクオリティというか品質が上がるんじゃないかみたいな話をされていてですね、私はそこまでのレベルには全然至っていないので、
まず何でもいいからとりあえず作ってみるところかなと思いますが、そういうのもちょっとインスパイアというかですね、刺激を受けてトライしているというところですね。
現状の進捗を言いますとですね、あんまりうまくいってないですね。
簡単なものはですね、結構作れちゃうんですよね。本当に箱とかですね、そういったものだったら当然人間でも作れるよって話なんですけれども、AIでも結構作ってくれますが、ちょっとですね、穴を開けたいとかですね、このモーターに合わせて、例えば取り付けれるように考えてとかですね、
このM5スタックというマイコンですね、とかラズベリーパイというマイコンをちょっと搭載したいんだけど、固定できるようにしてって言うとですね、全然うまくいかないですね。
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穴の位置とかもですね、とんでもないところに空いていて、どう考えてもこれ物理的にですね、そもそも穴の上に部品があってですね、どう考えても物理的に成り立ってないとかですね。
ちょっと簡単な設計図を描かせると、組み付け図とかを描かせるとですね、ラズベリーパイの上にそのM5スタックを置いてくださいみたいなことを言うんですけど、それもどうやってみたいな。
だからやっぱり何て言うんですかね、物理法則というかですね、あんまりちゃんとその物理的な関係性とかを理解が弱いなというのは感じますね。
ただこれは当たり前で、AIって我々のように体を持ってなくて、本当に基本的には文字だけ。
あと最近ではやっぱり画像とかもですね、入力していわゆるマルチモーダルですかね、その画像とかですね、動画に対応しているとはいえですね、
そもそも私が使っているクロードコードとかクロードっていうメインで使っているモデルがですね、プログラミングコーディングを主目的で作られているってこともありますし、
一応マルチモーダルとして画像とかは入力できるんですけれども、その三次元的な関係みたいなものはなかなかですね、今のAIでもちゃんと理解してないなと。
逆にですね、その二次元の情報とか図面の情報とかで何とかガーッと作ってくれるっていうのは、そういう意味だと逆にすごいなと感じるぐらいですかね。
なのでここらへんはですね、実際に出来上がった図をですね、画像としていろんな方向からの三面図とかを再び入力にしてですね、フィードバックするとかで多少は改善しそうな気はしますけれど、
根本的にはですね、やっぱりまだまだこのCADに適したいろんなですね、学習であったり工夫っていうのが必要そうだなとは感じましたというところですね。
あとその物理的な関係以外でのネックというとですね、やはりこのハードウェアですね、メカでもエレキでもそうですけれども、作るのに時間がかかる。
その試行錯誤にですね、どうしても時間がかかってしまうというところはありますね。
ソフトウェアでも当然今のAIでもですね、たまにミスすることがあったり思い通りじゃなかったりすることっていうのは実際によくあるんですけれども、
ソフトの場合はですね、本当にすぐ作り上げてしまって、それこそAI自身で実際に動作確認までして、エラーがあったら自分で直すみたいなことができるので、
要はこの試行錯誤をすごい速さでフィードバックをループを回すことができるし、自分自身で勝手にですね、自動的にこう直していくことができるっていうところが非常に魅力的というかですね、
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加速的に作っていくことができる要因かなと思っています。
要は人間の手がほぼいらない、あってもちょっとで済むっていうところがやっぱりソフトウェアの開発の、今のAIとの相性の良さのポイントの一つかなと思っています。
それがハードウェアになるとどうしてもですね、例えば基板設計をして、実際に基板を作るのにもメカ設計をして、
そのメカを実際に作り出すのにも時間がかかってしまうし、AIだけでやるってことがなかなか今はまだ難しいっていうところですかね。
だからどちらかというとそこは人間がネックになってしまうっていう要因も一つ大きいのかなと感じていますね。
とはいえハードウェアもですね、どんどんソフトウェア化しているというかですね、
ハードウェアとソフトウェアの違いって、もちろんそのプログラミングできるとか目に見える、見えないとかもあると思うんですけれども、
やっぱりその変更の容易にできるか、いわゆる変更は柔らかいかってところにですね、重要な要素があると思ってまして、
ハードウェアもですね、それこそ昔とかは基盤とか作るのに数十万円とかかけてですね、
しかも1ヶ月その基盤が届くのにかかるとか、本当に早くて1週間、2週間とか、
そういったレベルだったのが今だと個人でも本当に数百円で、急げば本当に1週間もかからずに来るみたいな、
そんな世界観になってきていたり、あとはメカの方でもそうですよね。
昔はですね、それこそ子どもの段ボール工作から一歩出ようとすると、
すごい高いお金をかけて型作ってですね、時間もかけて作るっていうのが、
今ですね、3Dプリンターで、それこそ数時間かければですね、部品がどんどん出てくるみたいな世界観になってきています。
もちろんソフトウェアに比べると一瞬でコピーしたりとか、一瞬で作ったりみたいなところにはギャップがあったりはするんですけれども、
このスピードもですね、今後どんどん加速度的にサイクルが速くなっていくんだろうなとは感じたりしますね。
例えばM5スタックっていうですね、その冒頭に話したスタックちゃんの頭の部分にあるマイコンを作っているですね、
会社もですね、本当に毎週のように新製品を作ってリリースしているんですね。
これ本当に、私も昔組込みのハードウェアとかの会社にいたんですけれども、
驚異的な開発スピードで、本当にその1年とか2年かけて普通に新製品作るのにかかるのが、
ハードウェアだと当たり前の世界なんですよね。
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それがもう1週間とかで企画から設計、製造までのサイクルを回せてしまうというところで、
やっぱりそこら辺でハードウェアもものすごいソフトウェア化しているなというのを感じますし、
その分AIを活用することの相性の良さっていうので、
今はですね、ソフトウェア開発がAIによって大幅にですね、効率化というか加速できるような状態になってきているかなと感じるんですけれども、
ハードウェアには一方、まだまだAIの活用も一部かなというところなんですけれど、
このサイクルが速くなってですね、マルチモーダルというところが強くなってくると、
AIのですね、ハードウェア分野での開発の活用っていうのは今後どんどん進んでいくんじゃないかなと思ったりします。
といったところで、今日はですね、コメント返しは省略とします。
唐揚げ帝国放送局ではお便り大募集中です。
SNSのハッシュタグ、唐揚げ帝国放送局であったり、
無料のコミュニティ、唐揚げ帝国のお便りチャンネルでコメントをいただけたら、
この配信で積極的に取り上げていこうと思います。
といったところで、今日は以上です。それではまた。
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