リバースエンジニアリング支援のアポロ株式会社 - 既存製品から3DCAD化いたします。

リバースエンジニアリングとは

機設計から製造する一般の製造手順とは逆に、製品をスキャンしてデータをコンピュータに取込み形状、構造、仕組み、性能を調べ製品開発に取り入れる手法をリバースエンジニアリング技術といいます。

製品の構造解析や設計した製品のモデルを使って強度や製品の特性を計算する解析システムCAE での利用。

製品の先行イメージとして作られたクレイモデルや、既に現物がある製品形状をスキャンし、形状データをもとにCAD データを作成、金型製作などにリバースエンジニアリング技術が利用できます。

光学式3Dスキャン

三角測量の原理、幾何学を用いた測量
人が物を見る原理同様ステレオ法
縞模様の波面・歪み収差で値計算
光学的変換式に基づく3D座標取得
カメラチップ正弦曲線配光原理

Ｘ線を利用して物体を走査
Ｘ線の透過データを角度ごとに収集
投影像からの直接形状抽出
投影像からの断面像（ＣＴ）再構成
走査して得た画像をコンピュータ処理

実物の表面を3Dスキャン
点群（ポイント）データ採取
ポリゴンメッシュ作成
ライン・稜線等を抽出
ＣＡＤモデリングＣＡＤ出力

光学式スキャンの事例

CTスキャン／CADモデリング

実物の表面内面を3Dスキャン
点群（ポイント）データ採取
メッシュ編集ＳＴＬデータ
ライン・稜線等を抽出
ＣＡＤモデリングＣＡＤ出力

CTスキャンの事例

リバースエンジニアリングの利用

製品解析

製品設計

金型設計

美術・工芸

リバースエンジニアリングデータサービス

目的により機種選択 ⇒ 3Dスキャン ⇒ 点群編集 ⇒ ポリゴン編集 ⇒ 三次元CADモデリング

既存の製品や部品を分解・解析して、構造、機能、材料、寸法などを把握し、設計情報を再構築するサービスです。製造業、開発部門、保守・修理業などで広く活用されています。

🔧主な内容

項目	内容
対象物	機械部品、金型、電子機器、工業製品など
主な目的	図面がない部品の再製作、保守部品の確保、品質比較、新製品開発
主な手法	3Dスキャン、CTスキャン、手動計測、画像処理、CADモデリング
出力成果物	3D CADデータ（STEP、IGES、STLなど）、2D図面、材料レポート
利用分野	自動車、航空宇宙、医療機器、機械設備、金型、文化財など

🧭 一般的なサービスの流れ

1.ヒアリング・見積り

・対象物の仕様や目的を確認し、費用と納期を提示

2.スキャン・計測

・3DスキャナやCTスキャナなどで対象物の形状を高精度に取得

3.データ処理

・点群処理、ノイズ除去、サーフェス生成

4.モデリング

・取得データを元にCADソフトでモデリング（ソリッド化）

5.納品

・3D CADデータや図面データの提供、必要に応じてレポートも作成

3Dｽｷｬﾝ現物をｽｷｬﾆﾝｸﾞ	データ処理点群・ﾎﾟﾘｺﾞﾝ	3DCAD モデリング

📌 導入時のポイント

精度要件に応じてスキャン方式を選定（例：光学式 vs CT）
材質分析や内部構造まで知りたい場合はX線CTが有効
特許・知的財産に関する法的配慮も必要（再現の範囲によっては違法となる可能性）

バースエンジニアリングの法的、倫理的

逆向き設計は、既存の製品やシステムを分解してその構造や機能を理解するプロセスです。これは技術革新やトラブルシューティングのために用いられる一方で、法的・倫理的な側面が重要な検討事項となります。

法的側面

1.著作権法

・プログラムやソフトウェアのリバースエンジニアリングは、著作権保護の対象となる場合があります。特に、ソースコードのコピーや再利用は違法とされることがあります。

・特定の国では、相互運用性のために逆向き設計を許可する例外規定が存在します（例: 米国DMCAやEU指令）。

2.契約違反
ソフトウェアライセンス契約で逆向き設計を明示的に禁止している場合、その契約に違反する可能性があります。

3.特許法
特許で保護されている技術の特許権を侵害する場合、法的責任を負う可能性があります。

4.不正競争防止法

・商業秘密（トレードシークレット）をリバースエンジニアリングにより暴露した場合不正競争防止法に抵触する可能性があります。

著作権法著作権保護	契約違反ﾗｲｾﾝｽ契約	特許法法的責任

倫理的側面

1.知的財産権の尊重

・他者の知的財産を利用することは、倫理的に問題視されることがあります。特に、明確な許可なしに行う場合は要注意です。
2.透明性の確保

・研究目的やセキュリティ強化など、正当な理由で行う場合でも、透明性を持って活動を行うことが求められます。

3.目的の正当性

・技術の改善や教育目的での利用は許容される場合がありますが、違法コピーやクラック目的での行為は明らかに倫理違反です。

4.影響の考慮

・社会や業界にどのような影響を及ぼすかを考慮する必要があります。

法的・倫理的なリスクを回避するために

1.法律や規制をよく理解する（専門家に相談する）。

2.ライセンス契約を注意深く確認する。

3.目的を明確にし、正当性を担保する。

4.必要であれば、権利者の許可を取得する。

5.公共の利益に寄与する方法で成果を利用する。

これらを考慮すれば、法的・倫理的な問題を最小限に抑えながらリバースエンジニアリングを進めることが可能です。

知的財産権倫理的の問題	透明性確保研究目的等	目的正当性技術の改善

✨ 利用料金

スキャンのみ：相場、¥20,000〜¥35,000／点　サイズ別一律料金

データ処理：相場、¥30,000〜／基本　点群・IGES化等含む（ReBirth）

時間課金＋処理込み：相場、¥80,000〜170,000／件　高精度・詳細処理を含む

🔩工作機械・産業機械分野の利用例

装置例	リバース内容	活用目的
NC旋盤の部品	ギヤ、シャフト、カバーなどの形状スキャン→3Dデータ化	廃盤部品の再製造・保守対応
自動搬送装置	ローラー構造・フレーム寸法のCAD化	改造・増設計画用の設計資料
プレス機金型	金型形状の3D測定・摩耗解析	修理設計や再製作に活用

ｷﾞﾔ・ｶﾑｷﾞｱ	ｽｸﾘｭｼｬﾌﾄ	ﾌﾟﾚｽ金型

🏭製造ライン・プラント設備

装置例	リバース内容	活用目的
古い配管ユニット	配管径・継手構造をスキャン→配管図作成	配管改修工事の事前準備
薬品混合装置	攪拌羽根やシャフトの寸法・材質分析	設計改善・耐腐食対策
クリーンルーム機器	フード・フィルターケースの3Dデータ化	新規装置へのフィット確認

ﾌﾟﾗﾝﾄ設備部品	配管ﾊﾞﾙﾌﾞ	攪拌羽根車

🚑医療機器・精密機器

装置例	リバース内容	活用目的
内視鏡のパーツ	樹脂部品やレンズフレームの3D再現	代替品開発・高寿命化検討
点滴装置のセンサー	センサー形状・電気仕様の確認	互換性のある製品開発
医療用ロボットのアーム	関節機構のスキャン・可動範囲測定	動作再現モデルの構築

ﾚﾝｽﾞ部品	医療器具部品	人工関節

🚗自動車・輸送機器

装置例	リバース内容	活用目的
車両用ランプユニット	レンズ形状・配光構造の解析	社外品設計・機能比較
サスペンション部品	金属部品の寸法・材質評価	耐久解析・設計強化
計器パネル	配線構成と操作感の再構築	モデルチェンジ設計

車両部品	各種の解析用	金属部品

🧪その他の例

分野	リバース対象	活用例
建築	手すり、金具、照明装置	図面が無い装飾部材の復元
航空宇宙	小型機の補助翼部品	経年劣化対策のための再設計
アート・文化財	鋳物、彫刻、古文具など	修復や3Dアーカイブ用のスキャン

ｸﾚｲﾓﾃﾞﾙ	ﾛﾎﾞｯﾄ部品	航空宇宙部品

リバースエンジニアリングにおいて「3Dスキャン → CADモデリング」を完全自動化するのは、実務上きわめて困難です。
以下、その理由を工程別・技術的本質から整理します。

① 3Dスキャン自体は「自動化しやすい」が限界がある

ある程度まで自動化可能

ロボットアーム＋光学スキャナ
自動回転テーブル
AIによるスキャンパス最適化

しかし完全自動は不可

反射・透明・黒色素材（金型・鏡面部品）
死角・深穴・裏形状
スキャン対象ごとに
→ マットスプレー有無
→ 解像度・距離・角度
→ 治具・固定方法の判断が必要

👉 「どう測るか」の判断は人の知識が必須

② 点群 → メッシュ処理は「AI補助止まり」

AIで可能なこと

ノイズ除去
穴埋め
平滑化
自動リメッシュ

自動化が破綻するポイント

摩耗か設計形状かの判別
欠けを「元形状に戻す」のか「現状維持」か
パーティングラインや合わせ面の解釈

👉 「形状の意味」をAIは理解できない

③ メッシュ → CAD化が最大の壁

なぜ自動化できないのか？

CADは「形」ではなく 設計意図の集合体 だからです。

項目	自動化が難しい理由
平面・円筒・円錐	どこまでを「理想形状」とするか判断不可
フィレット	R値の設計基準が不明
対称性	意図的か偶然か分からない
公差	スキャンからは取得不可
基準面	組立・加工基準は人しか決められない

👉 「この面は基準」「ここは機能面」という判断が必須

④ CADが“使える設計データ”になるか問題

自動生成CADにありがちな問題：

面が細切れ（NURBSパッチ地獄）
フィーチャツリーが崩壊
再編集・設変不可
CAM・CAEでエラー多発

実務では必要：

押し出し・回転・フィレットなど意味のある履歴
加工・金型を考慮した構成

👉 「形が似ている」≠「使えるCAD」

⑤ 結論：完全自動化が困難な本質理由

技術的な限界ではなく…

「設計とは判断の連続」だから

機能をどう守るか
摩耗を戻すか残すか
量産・金型・加工をどう考えるか
JIS／ISO公差をどう与えるか

これらは
経験 × 業界知識 × 用途理解 が必要
→ 現在のAIでは代替不可

現実的な最適解（実務で有効）

💡 「完全自動」ではなく「人＋AIの協調」

工程	推奨
スキャン	半自動（ロボット＋人の判断）
点群処理	AI補助
メッシュ	自動＋人修正
CAD化	人主導（AI補助）
設計CAD	人のみ