AI・CAD/CAMソフトウェア開発のポートフォリオ.

3Dモデルから加工フィーチャや家具パネルを認識するAIを研究し、その認識結果をFusion CAMの工程生成と家具の寸法変更計算につなげました。
家具設計から生産までをつなぐWedraw Proのチームで、製造データ出力と生産連携をリードしました。

01

AI · CAD/CAM · BlueChain アドイン

2025–2026

3Dモデルを読み、加工戦略まで設計するAI

形状解析 → AIによる加工フィーチャの認識 → 加工戦略の設計 → デジタルツインによる結果の可視化、という流れでFusion CAMを自動化します。

PythonOpenCascadeTensorFlowAutodesk Fusion APICAM

担当する役割

形状解析から加工戦略の設計、Fusionへの適用まで自ら研究開発しました。デジタルツインでは、シミュレーション結果の可視化のみを担当しました。デジタルツイン(MDT)のシミュレーションはが担当し、私は提供された結果を可視化しました。

結果

3Dモデルの加工フィーチャを認識し、Fusion CAMの加工工程を自動生成します

  • 9種 識別する加工フィーチャー · ストックを含む
  • ±0.15 mm 設計に対する公差・MDT事例における過剰切削の判定基準
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02

AI・家具・パラメトリック設計

2025–2026

家具パネルを認識し、サイズ変更を算出するAI

モデル解析 → AIによるパネル認識 → パラメータ関係の数式化 → 製造データの生成・確認

TensorFlowHierarchical CADNetベースグラフ入力線形回帰BOM・図面

担当する役割

チームプロジェクトでAI研究を担当しました。家具のルールはチームで整理し、製造データの生成機能も共同で開発しました。

結果

家具のサイズを変更すると、パネルがルールに従って連動して動きます

  • 15種 AIが認識するパネルの種類
  • 13個 家具ごとに設定される設計パラメータ
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03

製品 · SketchUp · 家具製造

2026 · 進行中

Wedraw Pro、家具設計から生産まで

デザイナーは「家具ビルダー(Furniture Builder)」で設計を行い、製造担当者はコネクタを介して生産データを受け取ります。

SketchUp Ruby APIJavaScriptPythonMPR·PGIネスティング

担当する役割

チームで開発している製品です。製造データの出力と生産導入、図面・発注機能の初期開発を主導しました。設計ツールの家具ビルダーはチームで共同開発しました。

結果

デザイナーの設計が、工場の加工データとなります。

  • 4種 BOM・ラベル・加工図面・加工コード出力
  • 2種 ネスティングマシン/Skipper(スキッパー)向け加工ファイル
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プロジェクト記録

主要プロジェクト以外で担当した開発をまとめました。

04

運用の自動化・サービスの安定性

2026

サーバーからユーザーのPCに至るまで、障害を捕捉する監視体制

サーバー・業務結果の監視 → API・PCアプリのエラー収集 → Slackでのアラート通知 → 管理コンソールでの原因追跡

PythonFastAPIRubyReactTypeScriptPostgreSQLSlack API

担当する役割

監視基準と通知フローを設計しました。監視プログラム、サーバー状態画面、業務結果の確認機能、APIエラーやPCアプリのエラー収集機能、そしてそれらを一元管理する管理者コンソールまで、すべて自社で開発しました。

結果

サーバーが正常であっても、数週間気づかれないまま放置されていたような業務上の失敗まで発見します。

  • 0.5秒→0.1秒 低速なクエリの改善直後における、注文サービスDBの平均応答時間
  • 6件 監視アラートによって発見し、原因を修正した運用上の問題
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05

データエンジニアリング・Web行動分析

2021.06–2022.01

Web行動分析サービスVODAのアーキテクチャ再設計

クリックとスクロールの収集 → SQSメッセージ処理 → Elasticsearchへの保存 → 定期集計 → ヒートマップとグラフ

PythonSeleniumDockerElasticsearchMySQLAWS SQS

担当する役割

クリック座標の収集を修正し、SQSメッセージをElasticsearchのドキュメントに変換する処理、集計結果を事前に作っておく精製器、ページ全体をキャプチャするクローラーを開発しました。

結果

集計を事前に済ませておくことで、分析画面のタイムアウトを解消しました

  • 5件 自ら解決した収集と集計の問題
  • 4つ 担当して開発した構成要素
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06

データエンジニアリング・レコメンドサービス設計

2021.03–2021.06

ショッピングモール向けパーソナライズドキュレーションサービスVORY-Q

VODAのページビューと購入履歴 → 顧客セグメント → 統計ベースのレコメンド → ヘッダースクリプトでモールに表示

PythonDjangoMySQLCeleryRabbitMQAWS SQSPandas

担当する役割

ソフトウェアアーキテクトとして、データの収集と分析、おすすめの表示方式、REST API、RDB、顧客セグメント、レコメンドアルゴリズムの構造を設計し、統計ベースのレコメンドアルゴリズムを開発しました。

結果

ヘッダーにスクリプトを入れるだけでおすすめ商品が表示される構成を設計しました

  • 6領域 データフローからレコメンドアルゴリズムの構造まで自ら設計
  • 3つ 自ら開発した統計ベースのレコメンドアルゴリズム
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07

デスクトップアプリ・映像処理

2020.11–2020.12

シーン切り替え位置を表示する動画プレーヤー

動画を開く → シーン分割を実行 → 再生バーに分割位置を表示 → プレビューとシーン移動 → 区間を保存

C#WPFOpenCvSharpFFMEffmpeg

担当する役割

シーン切り替え検出アルゴリズムを除くプレーヤー機能をすべて開発しました。再生バーの分割位置表示とプレビュー、タイムラインの拡大、シーン移動、分割位置の編集と保存、ffmpegによる区間保存、メディア情報ウィンドウを作りました。

結果

シーン切り替え位置を再生バー上で確認し、すぐに移動できるようにしました

  • 8つ 詳細パネルで扱う機能
  • 2つ プレーヤーに接続したシーン検出方式
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形状研究から生まれた特許およびプログラム

3D家具モデリング技術は共同発明で特許出願され、
加工フィーチャ認識用ラベリングプログラムの登録申請が受理されました。

特許出願・共同発明

家具構成要素の位相的な接続関係の分析を用いた3D家具モデリング装置、方法、および記録媒体

家具の構成要素間の接続関係を分析し、3D家具をモデリングする技術です。本発明に関連するパネル認識AIの研究を担当しました。

自身の貢献

AI研究開発担当・共同発明者
  • パネルと面の幾何学的情報、および接合関係の表現
  • 階層グラフに基づくパネル認識AIの研究
家具パネルを認識し、サイズ変更を算出するAI
プログラム登録申請の受付

加工形状および特徴認識AIの学習用ラベリングプログラム

CADモデルの面ごとに加工フィーチャを表示し、特徴認識AIの学習データを作成するツールです。

自身の貢献

プログラム全体の研究開発担当
  • 面単位の特徴表示および分類の編集
  • 形状とラベルの保存、サーバーへの送信
  • 形状グラフと学習データの構成
3Dモデルを読み、加工戦略まで設計するAI