2026年7月7日、arXivに「ArtisanCAD: An Industrial-Level CAD Agent with Expert-Grounded Knowledge Distillation」と題する論文が提出された。著者はYunhan Xuを含む13名である。本論文は、既存のテキストtoCAD手法が曖昧、不完全、または高レベルの設計意図のみを記述したユーザープロンプトに対して苦戦している問題に対処するため、ArtisanCADと呼ばれる産業用CADエージェントを提案している。
ArtisanCADの中核はCAD中間表現（CAD-IR）である。これは、パラメータ、順序付けられた操作、MCPツールバインディング、依存関係、生成エンティティ、検証ルールを符号化する実行可能な手続き表現である。CAD-IRは二つの重要な役割を果たす：第一に、専門家のCAD手順を再利用可能なパラメータ化スキルに蒸留するためのキャリアとして機能する。第二に、曖昧または中間レベルのプロンプトを完全な実行可能なCAD操作に変換するための手続き的足場を提供する。この設計により、CATIA操作記録、マクロログ、図面注釈、エンジニアリング記述など、産業ワークフローに自然に存在する専門家知識を活用できるようになる。
ArtisanCADのワークフローは以下の通りである：専門家由来のスキルを検索し、CAD-IRをインスタンス化・修正し、専用のCATIA-MCPバックエンドを通じて生成された手順を実行し、マルチビューの視覚フィードバックを用いて反復的に洗練し、最終的に生産準備完了のB-Repモデルを生成する。このプロセスにより、ユーザーの意図から編集可能なパラメトリックモデルへのエンドツーエンドの変換が保証され、工業グレードの品質が実現される。
実験結果は、Text2CADベンチマークにおいて、CAD-IRが中間プロンプトからの生成を改善し、平均Chamfer距離を14.83から9.88に低減したことを示している。これは、曖昧なテキスト意図と実行可能なCAD構築の間のギャップを埋める能力を実証している。さらに、4つの複雑な自動車部品において、CAD-IRは専門家のCATIA記録を再利用可能なスキルに蒸留することを可能にし、ArtisanCADが新しいバリアント要求に対して編集可能なCATIAネイティブB-Repモデルを生成できることを確認した。本論文はcs.AIおよびcs.GRのサブジェクトに分類され、arXiv:2607.05750からアクセス可能である。