AIによる3Dプリント用ジェネレーティブデザイン

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Lisa Ernst · 21.11.2025 · テクノロジー · 9 min

私たちのワークショップで誰かが壊れたホルダーを手に持って現れるとき、私たちはよく同じセリフを聞きます。「 "まさにこの部品が必要なんだ – ただ、もっと丈夫で、できれば明日の朝までに。"以前は、これはCADでの何時間もの作業、複数回のテストプリント、そして結局部品が間違った場所で壊れてしまうといういくつかのフラストレーションの瞬間を意味していました。今日では、AIに最初のドラフトを作成させ、ジェネレーティブデザインには明確な境界条件を与え、最良のバリアントのみをプリンターに送ります。. 33d.chチームの視点から、AIを活用したジェネレーティブデザインと3Dプリントをどのように組み合わせることができるか – テキスト入力から最適化されたSTLまで – をご紹介します。その過程で、実践的な設定、私たちの日常からの典型的な落とし穴、そして私たちのエラー率を大幅に削減できたいくつかのトリックを学ぶことができます。

独自の表現

はじめに & 基本

AI、ジェネレーティブデザイン、3Dプリントについて話すとき、それはほぼ常に同じチェーンに基づいています。まず、形状のアイデア（例えば、AIを使ってテキストや画像から）が生まれ、次にアルゴリズムが重量、剛性、材料消費などの目標に向けてジオメトリを最適化し、最後にプリンターがすべてを一層ずつ積み重ねていきます。 Neural Concept は、このようなAIワークフローが積層造形をどのように変えるかをよく示しています。

実践では、お客様から同様のアプリケーションを繰り返し目にします。電子機器用の軽量ホルダー、機械工学におけるクランプとアダプター、複雑な通気・冷却ダクト（入り組んだ内部構造を持つもの）、あるいは体にきれいにフィットするスポーツ/整形外科用の特殊部品などです。 Altair は、ラティス構造がどのように利用されるかを示しています。

ほとんどすべてのプロジェクトで、3つの中心的な用語に遭遇します。

3Dプリント市場は世界中で大きく成長しており、AIベースのデザインおよび最適化プロセスは直接的に恩恵を受けています。さまざまな市場レポートでは、今後数年間で、一般的な3Dプリントと積層造形におけるAIの使用の両方で、二桁成長率が頻繁に予測されています。 PR Newswire と Market.us はその数字を提供しています。

準備 & ツール

AIジェネレーティブデザイン3Dプリントにクリーンに参入するために、ハイエンドラボは必要ありませんが、合理的な基本装備は必要です。私たちのワークショップと顧客プロジェクトでうまくいったもの：

ジェネレーティブデザインに関連する材料の選択についての感覚を得るために、私たちはしばしば次の簡単な概要を参考にします。

素材 典型的な用途 ジェネレーティブデザインのためのヒント
PLA プロトタイプ、形状スタディ、装飾品 最初のドラフトには適していますが、高負荷のラティス構造には限定的な適用性しかありません.
PETG 日常の機能部品、軽量ホルダー 強度とプリント可能性の良好なバランス、多くのジェネレーティブデザインに最適.
Nylon / 複合素材 高負荷部品、機械工学 非常に堅牢ですが、プリントがより困難です。軽量で高負荷のジオメトリに価値があります.

したがって、私たちの内部チェックリストは、開始前にしばしば次のように聞こえます。第一に、大まかな寸法と負荷を持つ明確なターゲット部品を定義します。第二に、どのAIツールがモデルを生成し、どのCADが後処理を担当するかを決定します。第三に、選択したプリンターがビルドボリューム、材料、精度を実際に提供できるかどうかを冷静に確認します。 Neural Concept も、そのような明確な目標の重要性を強調しています。

ステップバイステップガイド

アイデアからプリントされた部品までの道は、いくつかのステップにうまく分けることができます。33d.chでは、顧客プロジェクトもこのように構築しています。

ステップ1: 目標と境界条件の定義

まず、部品が日常で実際に何を達成する必要があるかを考えてください。ケーブルクランプは数本のケーブルを束ねるだけでよいですか、それともカバーは数キログラムの負荷に耐える必要がありますか。機能、環境（室内、ワークショップ、熱、湿気）、安全クリアランス、および固定点（例えば、特定のピッチの2つのネジ穴）を記録してください。高負荷の部品の場合、力を大まかに推定し、PETGやナイロンのような材料候補を直接検討することが役立ちます。 3erp.com はこちらのヒントを提供しています。

簡単なチェックとして、部品を1つの文で明確に説明できる場合、次のステップに進むのに十分明確であることがほとんどです。

ステップ2: 大まかなジオメトリの決定

AIを呼び出す前に、外殻形状または参照ボリュームを作成します。そうしないと、最悪の場合、どこにも合わない美しいモデルが生成されてしまい、イライラします。〇〇または〇〇での切り欠きがある単純な立方体で十分な場合が多いです。後での固定面、穴、および制限寸法が重要です。 Fusion 360 または FreeCAD 。

この時点での成功確認：必要であれば、外殻形状のみを数レイヤーでプリントし、オブジェクト上で寸法とインストールスペースが合っているか確認してください。

ステップ3: テキストから3DへのAIで最初のモデルを生成

さあ、核心部分です。〇〇または〇〇のようなテキスト3Dツール。部品をできるだけ具体的に記述してください。例：「4mmケーブル用の2つのチャンネルを備えた機械式ケーブルクランプ、2つのネジ穴があるフラットな支持面、極端に細かいディテールなしのFDM 3Dプリント用」。これらのツールの多くは複数のバリアントを提供します。総シルエットが最もよく合うものを選び、STLまたはOBJをエクスポートしてください。 Meshy AI, 3D AI Studio, Sloyd, Hyper3D または HexaGen. 。〇〇は、例えばTencentのオープン3Dモデルについて報告しています。 Reuters 33d.chでは、初期段階で「ケーブル用ホルダー」のように一般的すぎる表現をよく使っていました。結果は見た目は良かったのですが、ほとんど使えませんでした。プロンプトにノズル幅、おおよその壁厚、および取り付け状況を直接言及するようになってから、はるかにプリント可能なドラフトが生成されるようになりました。

ステップ4: モデルの確認、クリーニング、寸法調整

AIモデルが直接プリンターに送られたことは一度もありません。メッシュをCADまたはメッシュツールで開き、モデルが閉じているか、分離したフラグメントがないか、壁厚とディテールがプリント可能であるかを確認してください。0.4mmノズルでは、サポート壁は少なくとも1.2mm、繊細なディテールは0.6～0.8mm以上が実証されています。

は、同様のガイドラインを示しています。 3erp.com 穴の直径、溝の幅、または接触面のような重要な寸法をターゲットを絞って調整してください。多くのプロジェクトでは、機能領域をパラメトリックにモデリングし、「有機的」な領域のみをAIから生成するように実装しています。

は、機能面とより自由な構造のこの組み合わせを説明しています。 Formlabs ここに、迅速な「低インフィル・テストプリント」がチェックとして役立ちます。数個のパーメーター、粗いレイヤーの高さ、部品が機械的にすべてうまくフィットするかを確認するためだけです。

ステップ5: ジェネレーティブデザインまたはラティス最適化の適用

ジェネレーティブデザインは、荷重と境界条件を考慮して部品を最適化するためにアルゴリズムを使用します。

ジェネレーティブデザインは、荷重と境界条件を考慮して部品を最適化するためにアルゴリズムを使用します。

Quelle: amfg.ai

部品が単純なカバー以上のものである場合、次のステップは価値があります。〇〇では、固定面を「保存（Preserve）」ゾーンとして定義し、障害領域をマークし、負荷ケースを設定し、製造方法として「積層（Additive）」を選択します。システムは、材料を節約しながらも安定したジオメトリを提案します。しばしば、分岐した格子状の形状になります。

〇〇はこのプロセスを説明しています。 Fusion 360 内部構造には、荷重経路とセルタイプに基づいて格子ジオメトリを自動生成するラティスツールが適しています。最新のジェネレーティブAIは、定義された剛性、エネルギー吸収、または熱特性の目標値を達成するようにラティスを最適化できます。 Formlabs と

typische Beispiele zeigen. accscience.com 成功確認として、単純なFEMチェック、または少なくとも「常識チェック」をよく使用します。力の流れはどこを走っているか、端が壊れる可能性のある場所はどこか、どこにもっと素材が必要か。 Altair は典型的な例を示しています。

ステップ6: スライスとプリント

最適化されたモデルをSTLとしてエクスポートし、スライサーにインポートします。重要な面がプリントベッドに安定して配置され、オーバーハングが可能な限り小さい向きを選択してください。機能部品の場合、通常0.2mmのレイヤーの厚さ、3〜4の外壁、および30〜40％のインフィル（例：ジャイロイド）を使用します。ラティス構造の場合、格子自体が支持構造を形成しているため、スライサーは通常、従来のインフィルなしで動作します。

はこちらの実用的なヒントを提供しています。 3erp.com 適切な温度、ファン設定、および合理的なプリント速度に注意してください。特にジェネレーティブ軽量部品の場合、最大速度にしない価値があります – 破断したラティスはフィラメントを節約しますが、あなたの神経は節約しません。

は、安定したプロセスの役割を強調しています。 Market.us ステップ7: テスト、学習、反復

プリント後には実践テストが続きます。部品はタスクを達成していますか、それとも間違った場所で曲がっていますか。組み立ては合っていますか、何かに衝突しませんか、部品はきれいに収まりますか。何かが間違っている場合、ステップ4または5に戻り、重要な領域を強化し、ラティスを調整し、またはジェネレーティブデザインでの境界条件をシャープにします。

は、AIがまさにこれらの反復でどのように時間を節約するかを説明しています。 Neural Concept 私たちのワークショップでは、これは日常になりました。機械工学分野の顧客が重すぎるホルダーを持ってきます。私たちは1〜2回のループでより軽量なジェネレーティブデザインを作成し、最終的にはしばしば30〜50％の重量を節約するバリアントをプリントしますが、テストではそれでも持ちこたえます。

AI生成デザインは、3Dプリント用の複雑で最適化された3Dモデルの作成を可能にします。

AI生成デザインは、3Dプリント用の複雑で最適化された3Dモデルの作成を可能にします。

Quelle: 3dnatives.com

よくある間違い & ソリューション

AIジェネレーティブデザイン3Dプリントの典型的な間違いを事前に把握することで、多くの時間を節約できるようになりました。実務からの例をいくつか示します。

「芸術的」すぎるAIモデル

説明されたワークフローは固定されたレシピではありません。33d.chのワークショップでは、プロジェクトに応じてわずかに調整しています。

装飾品またはフィギュア

〇〇 Neural Concept ここでは、金属部品のような精密な格子構造が、AI生成デザインと3Dプリントのマークとなっています。

ここでは、金属部品のような精密な格子構造が、AI生成デザインと3Dプリントのマークとなっています。

Quelle: 3dprintingindustry.com

将来に目を向けるのも興味深いです。5軸プリントの開発、例えばGenerative MachineまたはAi Buildによるものは、ほぼサポートなしのプリントを可能にし、オーバーハングやラティスの計画方法を変えています。GenerationOneは、そのフレーム自体がジェネレーティブに設計された5軸プリンターの例です。

、 Tom's Hardware, All3DP, Autodesk 、「〇〇」 GitHub は、コンセプトを紹介しています。

テキスト3Dワークフローをライブで見たい場合は、短いビデオが10枚のスクリーンショットよりも役立つことがあります。

Quelle: YouTube

このビデオは、Meshy AIを使用してテキストの説明からモデルを生成し、3Dプリント用に準備する方法を示しています。

FAQ: 私たちのワークショップからのよくある質問

AIジェネレーティブデザイン3Dプリントに関するインテリジェントなメーカー、中小企業、学校との会話では、常に同様の質問に遭遇します。ここではそのいくつかを取り上げます。

質問1: 安全関連部品にAI生成デザインを使用できますか？

安全クリティカルな部品、例えば支持コンポーネント、安全関連の機械部品、または航空宇宙分野の部品には、AIデザインだけでは不十分です。ここには、広範な証明、テスト、および必要に応じて認定が必要です。AIとジェネレーティブデザインは、バリアント発見のための強力なツールですが、最終的な設計は常に古典的なシミュレーション、テストラン、および基準によって承認されるべきです。 Neural Concept と類似のプロバイダーは、まさにこの点に焦点を当てています。

質問2: AIジェネレーティブデザイン3Dプリントを開始するために高価なプロソフトウェアが必要ですか？

最初のプロジェクトについては、私たちの経験は明確です：いいえ。多くのテキスト3Dプラットフォームには無料レベルがあり、〇〇のようなCADプログラム、 FreeCAD または Blender は、いずれにしても無料です。〇〇のジェネレーティブデザイン機能、 Fusion 360 または〇〇のラティスツール Altair ほとんどの場合ライセンスが必要ですが、それにより深い制御と快適なワークフローが提供されます。私たちはしばしば推奨します：まず、無料で利用可能なツールで原則を学び、必要に応じてプロソフトウェアにアップグレードします。

質問3: AI生成3Dモデルの使用権はどうなりますか？

使用権はサービスごとに異なります。一部のプラットフォームでは、結果を商業的に利用できます。他のプラットフォームは、特定の権利を保持するか、帰属を要求します。オープンソースモデルは、MIT、Apache、またはCreative Commonsのようなライセンスをよく使用します。例は、〇〇や〇〇でのプロジェクトなどで見つけることができます。モデルを商業的に使用したい場合は、常に利用規約とライセンステキストを注意深く確認してください。 Hyper3D, HexaGen と GitHub. 確認してください。

質問4: AIなしの従来のCADと比較して、実用的な利点はどれくらいですか？

多くのバリアントが求められる場合、軽量ホルダー、代替冷却チャネルジオメトリ、同じ境界条件での異なるトポロジなど、最も大きな違いに気づきます。AI支援ジェネレーティブアプローチは、人間が容易に数日または数週間かかるバリアントを数分から数時間で提供します。 Neural Concept と Formlabs はこの利点を強調しています。カバープレートやスペーサーのような単純な部品の場合、従来のCADが依然としてより迅速なオプションであることがよくあります。

質問5: CADの知識なしで、テキストから直接3Dプリント可能なファイルを生成できますか？

はい、それは現在驚くほどうまくいっています。〇〇のようなプロバイダー、 HP, Meshy, Sloyd, Hyper3D, 3D AI Studio または〇〇によって公開された3Dモデル Tencent は、テキストと画像から直接オブジェクトを生成し、しばしば数回の調整でプリントできます。それでも、寸法、公差、およびプリント制限についての基本的な理解を持っているべきです – そうしないと、モデルは良く見えても機能しません。

短い結論: 今学ぶことができること

最後に、最も重要なポイントをコンパクトにまとめます – 新しいプロジェクトを開始する前に、内部でもこのように作業しています。

より複雑なプロジェクトを計画しており、ジェネレーティブデザインが本当にプリント可能かどうか確信が持てない場合は、外部からのセカンドオピニオンがしばしば価値があります。33d.chのワークショップでは、ホビーメーカーから中小企業まで、非常に多様な業界の顧客のために、このような部品を定期的にチェックしています。

Quelle: YouTube

このビデオは、Fusion 360でのジェネレーティブデザインワークフローを示しており、理論から実践的なワークフローへの移行を具体的に示しています。

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これらの構成要素を自身のプロジェクトにステップバイステップで適用すれば、AIジェネレーティブデザイン3Dプリントを試みるだけでなく、日常生活で実際に活用するための堅牢な基盤ができます。

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