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AIは、3Dプリンティングを主にプロトタイプ作成のためのツールから、よりスマートな製造システムへと変革させています。WAIC 2026では、3D設計、エンジニアリングシミュレーション、印刷プロセス制御、工場自動化など、積層造形のあらゆる段階に人工知能がどのように浸透しているかが示されました。次世代の3Dプリンティングは、AIモデル、産業用ソフトウェア、高度なコンピューティング、そしてロボット工学を組み合わせたものとなるでしょう。
概要
- AIを活用した3Dモデルは、デジタルデザインをより速く、より簡単にし、ユーザーがテキストや画像から印刷可能なモデルを作成できるようにしている。
- 新しいAIコンピューティングシステムは、エンジニアが金属3Dプリンティングのための複雑なシミュレーションを実行するのに役立っている。
- AIエージェントは、製造業者が印刷パラメータを改善し、生産ミスを減らすのに役立っている。
- ロボットや身体化されたAIは、将来の3Dプリンティング工場にさらなる自動化をもたらす可能性がある。
- 3Dプリンティングは、高度な冷却構造や軽量ロボット部品などを通じて、AI産業も支援している。
WAIC 2026はなぜ3Dプリンティング業界にとって重要なのか？
WAIC 2026は、人工知能がソフトウェアアプリケーションから実際の製造現場へと移行しつつあることを示した。
このイベントは2026年7月17日から20日まで上海で開催され、10万平方メートルを超える敷地に1,100社以上の企業が出展しました。会議期間中には300以上の製品が世界に向けて発表されました。
この展示会では、AI技術のサプライチェーン全体を網羅した。
- AIコンピューティングインフラストラクチャ
- 大規模AIモデル
- 産業用AIエージェント
- 身体化された知能とロボット
3Dプリンティング業界にとって、これは明確なつながりを生み出した。
AIはもはや、人々がデジタルコンテンツを作成するのを支援するだけにとどまらない。物理的な製品の設計、テスト、製造、改良の方法にも影響を与え始めている。
で Forgecise私たちはこれを重要な変化と捉えています。積層造形の未来は、より高性能なプリンターだけにかかっているわけではありません。人々がより良い部品を設計・製造するのに役立つ、よりスマートなシステムにかかっているのです。
AIを活用した3Dモデルは、3Dプリンティングのデザインをどのように変えているのか？
AIによる3Dモデル生成は、印刷可能なオブジェクトを作成する際のハードルを下げています。高度なCADスキルを必要とする従来の方式とは異なり、将来のワークフローでは、テキストによる指示、画像、または自然言語による会話を通してモデルを作成できるようになる可能性があります。
基本的な考え方はシンプルです。
より良いモデル作成方法が開発されれば、3Dプリンティングの機会も増える。
モノづくりからデジタル世界の創造へ
ここ数年、テキストから3Dモデルを作成するツールや画像から3Dモデルを作成するツールは、主に個々のモデルの生成に重点を置いてきた。
WAIC 2026では、複数の企業がAI 3Dシステムが以下の方向に向かっていることを示しました。
- 高解像度モデル
- 編集可能なデジタルアセット
- インタラクティブな環境
- 完全な3Dシーン
この変化が重要なのは、3Dプリンティングにおける最大の課題が常にコンテンツ制作であったからだ。
プリンターはほぼ何でも印刷できるが、そのためにはまず適切なデジタルモデルを作成する必要がある。
AIは、より多くの人が印刷可能なデザインを作成できるようにすることで、この制約を軽減する可能性がある。
Hyper3D Rodin Gen-2.5：より高速な高解像度3D生成
Shadow Technology社は、WAIC 2026において、最新のAI 3DモデルであるHyper3D Rodin Gen-2.5を発表した。
このシステムは、大規模言語モデルと同様のプロセスを採用しており、最終結果を生成する前に分析を行います。
展示会情報によると、このモデルは以下のことが可能です。
- 約4秒で100万個の顔の3Dモデルを作成
- 超高モードで数千万ポリゴンレベルのアセットを生成します
- 12KネイティブPBRテクスチャを生成する
- 彫刻レベルのモデルに匹敵する、非常に精緻な表面を復元します。
この技術は、ByteDance、Unity、NetEaseといった企業を顧客に引き付けている。
シャドウテクノロジー社は、3Dプリンティングを同社の重要な応用分野の一つとして挙げている。
積層造形業界にとって、これは以下のような新たな可能性を開く可能性がある。
- カスタム製品
- デジタルコレクターズアイテム
- クリエイティブな製造
- 迅速な製品開発
V2Fun：AIを活用した3D制作ワークフローの構築
V2Fun（Jiding Digital Creation）は、WAIC 2026において、完全なAI 3Dコンテンツワークフローを実演した。
同社は以下を導入した。
- 8KネイティブPBRテクスチャ生成
- 複数人によるAIモーションキャプチャ
そのワークフローは以下と連携します。
AI画像生成 → AIモデリング → AIテクスチャ生成 → AIリギング → AIアニメーション
展示会では、CEOのジ・パン氏が、画像生成から3Dプリント用に準備可能な完全な3Dモデルの作成までのプロセスを実演した。
これは、AIが個々のモデルを作成するだけではないことを示しています。
同社は完全なデジタル制作パイプラインを構築している。
Tripo AIプロジェクトEden：モデルから3D世界へ
VAST（Tripo AI）は、WAIC 2026でプロジェクト・エデンを発表しました。
このプロジェクトは、単一のオブジェクトを生成する段階から、インタラクティブな3D環境を作成する段階への移行を示すものです。
システムは以下をサポートします。
- 複数のユーザーが同じシーンに入場
- 物体の動きと変化
- 時間の経過に伴う変化を記録し、再現する
これは変化を表しています。
3Dオブジェクトの作成から
完全なデジタル世界を創造するために。
このシステムは3Dプリンティングに限定されるものではないが、こうしたAI生成環境は将来的に物理的な製品を生み出す源となる可能性がある。
Suochen Technology：アイデアと製造を結びつけるAIデザインエージェント
Suochen Technologyは産業用途に特化している。
同社は、ボディシェイピングデバイスを例として、エンドツーエンドの設計インテリジェントエージェントを実証した。
ワークフローには以下が含まれていました。
- 人体3Dスキャン
- 自然言語設計に関する要望
- AIによって最適化された構造
- 積層造形モデルの出力
- 3Dプリンティング機器との接続
- 身体検査
このソリューションは、設計精度と製造品質が極めて重要な業界を対象としています。
- 航空宇宙
- 医療機器
- 高度な機器
これは重要な方向性を示している。
AIは、画像やモデルの生成から、エンジニアリングワークフローへと移行しつつある。
MuXi AIクリエイティブワークステーション：AIコンテンツとコンシューマー向け3Dプリンティングの融合
MuXiは消費者向けアプリケーションも実演した。
展示会では、来場者はプロンプトを入力して以下のような体験をすることができました。
AI画像生成 → 3D作成 → 3Dプリント
このシステムは、WAICの限定版カスタムクリエイティブ製品を製造した。
この例は、AIがデジタル創造性と物理的な製造を結びつけ、一般ユーザーにとって有益なものにする方法を示している。
AIのコンピューティング能力は、産業用3Dプリンティングをどのように向上させるのか？
産業用3Dプリンティングには高度なコンピューティング技術が不可欠である。なぜなら、多くの製造上の意思決定はシミュレーションに基づいて行われるからである。
金属3Dプリントには、多くの場合、以下のものが必要です。
- ストレス分析
- 熱変形シミュレーション
- 材料の最適化
個々の部品によっては、長時間のシミュレーションが必要となる場合がある。
新しいAIコンピューティングシステムは、このプロセスを短縮し、エンジニアがより多くの設計オプションをテストできるようにするのに役立つ可能性がある。
Sugon Dawning 8000：AIと産業シミュレーションをサポート
WAIC 2026における主要な技術展示の一つは、Sugon Dawning 8000であった。
このシステムは、国内にある10万枚のカードからなるAIスーパークラスターである。
それは以下を組み合わせたものです。
- 科学計算
- AIコンピューティング
- 大規模モデルトレーニング
- 産業シミュレーション
本システムはFP64からINT8までの演算精度をサポートしています。
また、国内のスーパーコンピューティングインターネットに接続し、以下の分野を含む300以上のアプリケーションの最適化を完了しました。
- AIモデル
- ロボット工学
- 新素材
- 天文学
- 気象科学
3Dプリンティングにおいては、より強力なコンピューティングインフラストラクチャが、より高速なシミュレーションと最適化を可能にする。
ファーウェイ Ascend 950 SuperPod：大規模AIインフラストラクチャ
ファーウェイはWAIC 2026でAscend 950 SuperPodシステムを発表した。
このシステムは以下の機能を提供します。
- 1 EFLOPSのFP8演算能力
- 最大1,024枚のカードに対応
- 霊曲相互接続技術
ファーウェイはまた、Ascend 384 SuperPodシステムが750以上の商業施設に導入されていると報告した。
用途例：
- インターネットサービス
- 電気通信
- ファイナンス
- 教育
- 健康管理
- 交通機関
- 製造業
積層造形において、この種のコンピューティング能力は、産業用AIアプリケーションに新たな可能性をもたらす。
AIエージェントは3Dプリンティング製造をどのように改善しているのか？
AIエージェントは、産業企業にとって重要なツールになりつつある。
単純なソフトウェアツールとは異なり、AIエージェントは情報を分析し、意思決定を支援し、製造作業の完了を手助けすることができる。
3Dプリンティングにおいては、多くの生産上の決定が依然として経験豊富なエンジニアに依存しているため、これは重要な点である。
Raycus社の金属3Dプリンティング向けレーザーおよびAIエージェント
Raycus Laser社は、AIエージェントが産業製造をどのように支援できるかを示した。
業界レポートによると、Raycus LaserはAlibaba Qwen AIと協力して、以下の分野を網羅する13のAIエージェントを開発した。
- 研究開発
- 製造業
- サプライチェーン
- 顧客サービス
- スマートオフィス
- データアプリケーション
Raycus Laserは、金属3Dプリンティングシステムで使用される高出力シングルモードファイバーレーザー技術でも知られています。
同社のレーザー技術は、以下の機器に組み込まれています。
- 6つのレーザーシステム
- 8つのレーザーシステム
AIエージェントは、以下の最適化に役立つ可能性があります。
- レーザー出力
- 印刷速度
- スキャン戦略
- プロセスの一貫性
未来の工場は、個々の経験への依存度を減らし、共有された製造ノウハウへの依存度を高めるかもしれない。
ロボットは未来の3Dプリンティング工場を建設できるのか？
WAIC 2026は、身体を持つAIとヒューマノイドロボットに強い関心を示した。
この展示会には200社以上の企業と300体以上のヒューマノイドロボットが出展された。
業界は、2026年がロボットが実際の作業環境に参入する上で重要な年になる可能性があると考えている。
しかし、完全自動化された3Dプリンティング工場は、さらなる開発が必要である。
マトリックス3と物理AI
マトリックス・スーパー・インテリジェンス社は、第3世代ヒューマノイドロボット「MATRIX-3」を発表した。
このロボットは、WAVE物理世界基盤モデルと「脳・小脳」構造を採用している。
システムは以下を分離します。
脳
- 環境を理解する
- 計画タスク
小脳
- 動きを制御する
- 身体活動の管理
MATRIX-3には以下が含まれます。
- 高さ1.70メートル
- 65キログラムの重量
- 27自由度腱駆動式ハンド
- 4時間の稼働時間
実演内容は以下のとおりです。
- コーヒーの準備
- オブジェクトのソート
- 人間のような握手動作
提示された開始価格は58万元だった。
志遠ロボティクスおよび産業応用
智源ロボティクスは、産業用ヒューマノイドロボットの生産台数が1万5000台に達したと発表した。
同社は、3C精密製造検査において99.99%の安定稼働率を達成したと報告した。
3Dプリンティング工場では、ロボットは最終的に以下のような機能をサポートする可能性がある。
- 機械への積載
- 粉末洗浄
- 後処理
- 品質検査
しかし、課題は依然として残っている。
3Dプリント環境には以下が含まれます。
- 微粉末
- 粉塵対策の要件
- 複雑な清掃作業
ロボットには、より優れた保護システムと専用ツールが依然として必要である。
3DプリンティングはAI開発をどのように支援するのか？
AIと3Dプリンティングの関係は、双方向的なものである。
AIが3Dプリンティングの性能を向上させる。
しかし、3DプリンティングはAI産業にも役立つ。
AIチップ向け高度冷却技術
AIサーバーには強力な冷却システムが必要です。
従来の製造方法では、複雑な内部流路を構築することは困難な場合が多い。
金属3Dプリンティング、特に銅合金のプリンティングでは、以下のようなものを作成できます。
- 内部冷却チャネル
- 複雑な流体構造
- 統合型熱管理設計
ロボット用軽量構造体
人型ロボットには、丈夫でありながら軽量な部品が必要だ。
3Dプリンティングで製造されたチタン格子構造は、強度を維持しながら軽量化を実現できる。
これにより、以下の点が改善される可能性があります。
- エネルギー効率
- バッテリー寿命
- ロボットのパフォーマンス
WAIC 2026以降、AIと3Dプリンティングにおける3つの主要なトレンドとは？
1. AIが3Dデザイン制作を変革する
AIは、印刷可能なモデルを作成する際の難易度を軽減するだろう。
今後のワークフロー：
アイデア → AI生成 → 最適化 → 印刷
2．3Dプリンティングはデータ駆動型になる
製造拠点は以下から移転します。
経験に基づく意思決定
に：
AIを活用した最適化。
3．スマートファクトリーはAIとロボットを組み合わせる
将来の工場は統合される可能性がある。
- AIモデル
- 産業用ロボット
- 3Dプリンティングシステム
自動化された製造への道筋は、より明確になりつつある。
3DプリンティングにおけるAIの普及を阻む課題とは？
限られたトレーニングデータ
高品質な産業用AIモデルには、大規模なデータセットが必要です。
多くの金属材料や特殊合金は、依然として十分な加工データが不足している。
業界標準の欠如
機器メーカーによって使用するシステムは異なります。
機械間でのデータ共有は依然として困難である。
ロボットの信頼性
人型ロボットは、実際の製造環境におけるさらなる試験が必要である。
限定的な大規模協力
多くのAIおよび3Dプリンティング関連プロジェクトは、依然として試験段階にある。
大規模な商業提携はまだ発展途上にある。
最後に
WAIC 2026は、AIと3Dプリンティングがますます接近していることを示している。
未来は単にプリンターの速度向上だけの話ではないだろう。
それは、よりスマートな製造業に関するものとなるでしょう。
AI 3Dモデルはデザインを向上させることができる。
AIコンピューティングはシミュレーションを高速化できる。
AIエージェントは生産上の意思決定を支援できる。
ロボットは工場における自動化をさらに促進することができる。
同時に、3DプリンティングはAI産業がより優れた冷却システムや軽量なロボット構造を構築するのに役立つ可能性がある。
次世代の製造業において、勝者となるのはおそらく以下の要素を兼ね備えた企業だろう。
AIインテリジェンス＋先進的な製造技術＋物理的な自動化。
よくある質問
3Dプリンティングにおいて、AIはどのように活用されているのか？
簡潔な答え： AIは、3Dプリンティング企業がモデルをより迅速に作成し、製造環境を改善し、問題を予測し、生産を自動化するのに役立ちます。
AIは、設計生成、エンジニアリングシミュレーション、印刷パラメータ最適化、品質管理、工場自動化などに活用されています。新しいAIシステムは、デジタル設計と物理的な生産を連携させることができます。
AIは3Dプリンティング用のモデルを作成できるのか？
簡潔な答え： はい。AIは、テキストによる指示、画像、設計要件から詳細な3Dモデルを生成できます。
最新のAI 3Dシステムは、数百万ポリゴンの高解像度アセットを作成できる。これらのツールは、デザイナーや製造業者が印刷可能なモデルをより迅速に作成するのに役立つ可能性がある。
AIは3Dプリンティングのエンジニアに取って代わるだろうか？
簡潔な答え： いいえ。AIは主に反復作業を減らすことでエンジニアを支援するでしょう。
工学的な知識、材料に関する理解、そして製造経験は依然として重要です。AIは情報の分析や解決策の提案に役立ちますが、人間の判断は依然として必要です。
積層造形におけるAIの未来はどうなるのか？
簡潔な答え： 未来には、よりスマートな設計、より高度なシミュレーション、AI制御のプロセス、そして自動化された工場が含まれるだろう。
AIは、デジタル設計、製造装置、産業用ロボットを結びつける重要な技術となる可能性が高い。
AIを活用した3Dプリンティングにおける最大の課題は何ですか？
簡潔な答え： 最大の課題は、データ品質、機器規格、材料の複雑さ、そして工場の信頼性である。
企業がAI主導の製造を本格的に普及させるには、より多くの産業データセット、より優れたソフトウェア連携、そしてより多くの実地試験が必要となる。
著者について
フェリックス・リー
CEO Forgecise
フェリックス・リーは、積層造形、デジタル生産システム、AI駆動型産業技術に重点を置いています。 Forgecise彼は、新興技術が製品開発、製造工程、そして将来の産業システムをどのように改善できるかを理解することに取り組んでいる。
編集レビュー：
レビュー担当者 Forgecise 産業技術チーム
ソースノート：
この記事は、WAIC 2026の公開展示会情報、参加企業の発表、および業界分析に基づいています。将来の技術応用は業界の見解に基づくものであり、商業的な成果を保証するものではありません。