Hacadly AIエージェントはClaudeと比べてどうですか？

WOGOの図面23件のベンチマークで、Hacadly AIエージェントの再構築成功率は100%だった。ツール連携したClaudeベースシステムは23件中11件（47.8%）、ツール連携なしは23件中9件（39.1%）だった。いずれもClaude Opus 5.5を使用した。

Hacadly AIエージェントはCADデータから編集可能なフィーチャ履歴を再構築できますか？

はい。フィーチャ履歴のないSTEPデータから、スケッチ、押し出し、回転、穴を含むフィーチャ履歴を再構築する。編集評価では34件中33件（97.1%）が合格し、パラメータ変更で指定箇所を変更しつつ他の形状を保持できた。

各ユーザーの端末にインストールするソフトウェアとして提供される。企業向けには顧客自身のクラウド上の生成AI環境に接続でき、データがWOGOのサーバーを経由しない。

何が起きたか
WOGOは2026年11月5日にHacadly AIエージェントの提供を開始した。DXF/PDF図面を読み取りSTEP 3Dモデルを出力し、形状チェックはテスト図面23件すべてに合格。
なぜ重要か
既存の2D図面を手作業の再モデリングなしで編集可能な3Dモデルに変換でき、派生設計や寸法変更の工数を削減できる可能性がある。

誰に効くか旧来の2D図面の再利用やフィーチャ履歴のないCADモデルの編集を必要とする機械設計・CADエンジニアリングチームは、変換・再構築作業を自動化し、手作業の再モデリングを削減できる可能性がある。

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背景と解説

WOGOのAI支援機械設計への参入は、3D自動図面チェックや2D自動製図ツールを含む既存のHacadlyシリーズを土台とする。新エージェントはこれらの製品と連携する位置付けで、既存設計資産の再利用からモデル生成・変更・検証、最終的な図面作成までの一連のワークフローを支えることを狙う。

ベンチマーク結果は、汎用LLMとWOGO独自の2D図面／3D形状処理技術の組み合わせが、特にツール連携がない場合にClaudeベースシステム単体を上回り得ることを示す。基盤モデルが進化しても、領域特化の形状処理が差別化要因であり続けることを示唆する。

今後WOGOは対応する部品形状、アセンブリ、CAD環境の拡大と、他のHacadly製品との連携深化を計画する。課題選定、実データでの検証、CAD連携、社内生成AI環境の構築を含む導入支援も提供し、企業の導入障壁を下げる可能性がある。

よくある質問

Hacadly AIエージェントはClaudeと比べてどうですか？: WOGOの図面23件のベンチマークで、Hacadly AIエージェントの再構築成功率は100%だった。ツール連携したClaudeベースシステムは23件中11件（47.8%）、ツール連携なしは23件中9件（39.1%）だった。いずれもClaude Opus 5.5を使用した。
Hacadly AIエージェントはCADデータから編集可能なフィーチャ履歴を再構築できますか？: はい。フィーチャ履歴のないSTEPデータから、スケッチ、押し出し、回転、穴を含むフィーチャ履歴を再構築する。編集評価では34件中33件（97.1%）が合格し、パラメータ変更で指定箇所を変更しつつ他の形状を保持できた。
Hacadly AIエージェントの導入方法は？: 各ユーザーの端末にインストールするソフトウェアとして提供される。企業向けには顧客自身のクラウド上の生成AI環境に接続でき、データがWOGOのサーバーを経由しない。