設計意図を壊さないAIへ──CADスケッチ制約生成の最新研究を徹底解説

# 設計意図を壊さないAIへ──CADスケッチ制約生成の最新研究を徹底解説
今回は、設計分野におけるAI活用のブレイクスルー「Aligning Constraint Generation with Design Intent in Parametric CAD」という論文をご紹介します。本研究は、**AIが生成するCADスケッチにおいて設計意図を保持させるという、設計自動化の根幹に踏み込む研究**であり、言語モデルアラインメントの技術をCAD設計へと移植する初の本格的な試みです。

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### 論文情報
- **タイトル**: Aligning Constraint Generation with Design Intent in Parametric CAD  
- **リンク**: [https://arxiv.org/abs/2504.13178](https://arxiv.org/abs/2504.13178)
- **発表日**: 2025年4月17日
- **著者**: Evan Casey, Tianyu Zhang, Shu Ishida, John R. Thompson, Amir Khasahmadi, Joseph G. Lambourne, Pradeep K. Jayaraman, Karl D.D. Willis  
- **DOI**: [arXiv:2504.13178](https://doi.org/10.48550/arXiv.2504.13178)

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## 背景と目的：設計意図 × AI = 新たなアラインメント問題

パラメトリックCADでは、スケッチを定義する**拘束（constraints）**と**寸法（dimensions）**によって、編集時の幾何構造の安定性と意味論的整合性（=設計意図）が担保されます。しかし、既存のAIモデルではこの意図が**構造的に失われる**ことが多く、例えば左右対称な図形が非対称に崩壊したり、過剰拘束によって編集不能になるといった問題が発生します。

これを解決するため、本研究では以下のような新しい視点を導入します：

- **設計意図の保持 = アラインメントの問題である**
- **制約ソルバー（Fusion） = AI学習における“環境”として活用可能**
- **報酬信号に基づいて拘束生成を最適化するRLベースの学習手法**

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## 技術概要：制約生成を系列予測として最適化する

### 問題設定

- **入力**: スケッチ内の幾何要素（点・線・円など）
- **出力**: 拘束と寸法の系列（例: `<COINCIDENT> <P1> <P2>`）

自然言語の系列生成と異なり、CADスケッチの出力は「幾何的に解ける構造」である必要があります。そのため、**評価は“文法”ではなく“拘束ソルバーの結果”に依存**します。

### モデルと学習戦略の概要

1. **Vitruvionベースモデル**をSFTで初期学習  
2. **制約ソルバー**を用いた評価フィードバックの活用  
3. 下記のようなAlignment技術で強化：

#### ① SFT（Supervised Fine-Tuning）

- SolvableかつFully-Constrainedなサンプルでの学習  
- 学習損失: クロスエントロピー  
- 限界: 元データのFC率が低く、学習バイアスが残る

#### ② DPO（Direct Preference Optimization）

- ロジスティック損失関数に基づき、好ましい出力を優先：

```math
\mathcal{L}_{\text{DPO}} = \log \sigma \left( \beta \cdot \left[ \log \frac{\pi_\theta(\tau_w)}{\pi_r(\tau_w)} - \log \frac{\pi_\theta(\tau_l)}{\pi_r(\tau_l)} \right] \right)
```


- 選好度の学習によってモデルをアラインメント

#### ③ RLOO / GRPO（Reinforcement Learning）

- REINFORCEベースで、各出力にスカラー報酬を付与：

```math
\nabla_\theta J(\theta) = \mathbb{E}_{\tau \sim \pi_\theta} \left[ (R(\tau) - b) \nabla_\theta \log \pi_\theta(\tau) \right]
```

- 報酬は、以下の要素で構成：

  - $r_{\text{curves}}$：FCな曲線の割合  
  - $r_{\text{points}}$：FCな点の割合  
  - $r_{\text{unstable}} = -0.25$  
  - $r_{\text{OC}} = -1.0$, $r_{\text{NS}} = -1.0$

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## 結果と比較：どのモデルが設計意図を保持できたのか？

### 評価指標

- **FC (Fully-Constrained)**: 意図を保持した理想形  
- **OC (Over-Constrained)**: 競合し編集不可能  
- **UC (Under-Constrained)**: 不安定で意図が崩壊  
- **Not Solvable**: 幾何的に解なし  
- **Stability**: 解が離散グリッド上で変化しない

### 実験結果（Pass@8）

| モデル | FC(↑) | OC(↓) | NS(↓) | Stability(↑) |
|--------|------|--------|--------|--------------|
| Base (Vitruvion) | 8.9% | 16.8% | 3.1% | 92.1% |
| SFT | 34.2% | 15.3% | 3.8% | 92.4% |
| Iterative DPO | 64.9% | 12.5% | 7.6% | 87.6% |
| Expert Iteration | 71.7% | 7.2% | 7.7% | 85.5% |
| **RLOO** | **93.1%** | **2.2%** | **1.3%** | **89.2%** |
| **GRPO** | 91.6% | 1.9% | 2.3% | 88.2% |

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## 他研究との比較とこの研究の位置づけ

| モデル/研究 | アプローチ | 設計意図の保持 | ソルバー活用 |
|-------------|------------|----------------|---------------|
| SketchGen (2021) | シーケンス生成 | ❌ | ❌ |
| GearFormer (2024) | 微分可能制約強化 | △ | ⭕（一部） |
| **本研究（2025）** | RL + ソルバー報酬 | **⭕** | **⭕ 完全統合** |

本研究は、**“設計意図の学習”を明示的にモデル内部で最適化した初の事例**であり、設計生成分野のRLHFといえるポジションを確立しました。

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## なぜ今この研究が必要か？

- **設計自動化の需要の爆発**：ミッドレンジCADからPLM統合設計までのAI適用が加速  
- **LLM技術の汎用展開期**：言語以外への「アラインメント」の適用例が求められていた  
- **構造保持の難しさの解消**：設計における“壊れない”スケッチを作れるモデルの必要性

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### 賛否両論

**賛成意見**

- 設計意図の保持＝人間の文脈理解をAIに持ち込んだ革新  
- RLHFの制約問題への応用は、**AI設計ツールの転換点**

**反対意見**

- Fusion依存のため汎用性に課題  
- 主観的設計意図（美しさ・使いやすさ）は未対応

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この記事が、皆さんの研究や実務に役立つことを願っています。ご質問・ご意見はぜひコメントでお寄せください。