CadQuery 対 OpenSCAD:AIによるCAD作業のベンチマーク比較
Benchmark: CadQuery vs. OpenSCAD for agentic CAD work
ModelRiftは、AIエージェントがコードからCADモデルを生成する能力を評価するため、OpenSCADとPythonライブラリCadQueryの比較ベンチマークを実施した。3つのタスク(L字ブラケット、スナップフィットエンクロージャー、ねじ付きアダプター)で6つのAIエージェント(Claude Opus 5)を使用し、各ツールの失敗モード、生成されたSTLの検証、および生成プロセス全体を評価した。結果として、両ツールとも印刷可能な部品を生成できたが、失敗の性質が異なった。OpenSCADはより高速で、エラーが発生した場合も明示的であったが、サイレントなジオメトリエラーや不正確なエクスポート報告が見られた。CadQueryは、パラメータの連鎖による管理のしやすさや、アサーションによる早期のエラー検出能力に優れるが、ジオメトリ計算に時間がかかり、エラーメッセージが不十分な場合があった。特に、T3のねじ山生成では、CadQueryは接線によるジオメトリ消失を検知できず、体積測定によって初めて問題が発覚した。OpenSCADは、T2で多数の非多様体エッジを持つSTLを生成したにもかかわらず、エラーなしと報告した。最終的に、ModelRiftはOpenSCADを継続使用するが、CadQueryの検証能力を参考に、OpenSCADスキルに数値チェックとフィーチャーエッジレンダラーを追加する方針を示した。記事は、AIによる自動生成においては、視覚的なフィードバックだけでなく、壁厚、クリアランス、干渉体積などの数値的検証が不可欠であることを強調している。
- ModelRiftが、AIエージェントによるコードからのCADモデル生成能力を評価するため、OpenSCADとPythonライブラリCadQueryの比較ベンチマークを実施した。
- L字ブラケット、スナップフィットエンクロージャー、ねじ付きアダプターの3タスクで6つのAIエージェント(Claude Opus 5)を使用し、失敗モード・生成STLの検証・生成プロセス全体を評価した。
- 両ツールとも印刷可能な部品を生成できたが失敗の性質が異なり、OpenSCADは高速でエラーが明示的な一方、サイレントなジオメトリエラーや不正確なエクスポート報告が見られた。
- CadQueryはパラメータ連鎖による管理のしやすさとアサーションによる早期エラー検出に優れるが、ジオメトリ計算が遅くエラーメッセージが不十分な場合があった。
- ねじ山生成タスクではCadQueryが接線によるジオメトリ消失を検知できず、体積測定によって初めて問題が発覚した。OpenSCADは多数の非多様体エッジを持つSTLを生成したにもかかわらずエラーなしと報告した。
- ModelRiftはOpenSCADの継続使用を決めつつ、CadQueryの検証能力を参考にOpenSCADスキルへ数値チェックとフィーチャーエッジレンダラーを追加する方針を示した。
注目点は、AIエージェントによるCAD自動生成の実用性評価が「見た目の成功」ではなく数値検証で判定されたこと。ModelRiftのベンチマークではOpenSCADとCadQueryの双方が印刷可能な部品を作れたものの、OpenSCADは非多様体エッジを含むSTLをエラーなしと誤報告し、CadQueryはねじ山生成でジオメトリ消失を検知できず体積測定で初めて発覚するなど、サイレント故障が本番導入の最大リスクだと示された。生成AIを設計・製造ワークフローに組み込むツール/エージェント事業にとって、検証層(壁厚・クリアランス・干渉体積などの数値チェック)の有無が実用性と差別化を左右する証左であり、LLMベース設計自動化への投資判断ではモデル性能よりも検証パイプラインの有無を確認すべきだと読む。