CloudNC、精密加工向けAIツール拡大のために2,000万ドルの資金調達

CloudNCは、新たに2,000万ドルの資金を調達し、人工知能の活用を精密製造全体に拡大し、CNCプログラミングを超えて加工ワークフローの他の時間のかかる工程にも取り組もうとしています。

このラウンドは米国拠点のNimble Venturesが主導し、Calculus Venture Capital、Entrepreneur First、そしてLockheed Martinのベンチャー部門であるLM Venturesが参加しました。新たな資本は、CloudNCが提供する既存のCAM Assistプラットフォームの普及拡大、追加市場への進出、そしてQuote Agentと呼ばれるAI搭載見積もりシステムを含む新製品の開発を支援します。

この投資は、AIが製造における実験的な応用から、エンジニアリングや生産判断を直接支援できるソフトウェアへと移行し始めている時期に行われました。CloudNCにとっての機会は、従来は高度な熟練作業が必要とされてきた精密加工の一部を自動化することにあります。

AIがCNCプログラミングへさらに深く進出

CloudNCの主力製品であるCAM Assistは、コンピュータ支援製造（CAM）プログラミングに伴う手作業の量を削減することを目的としています。

コンピュータ数値制御（CNC）機械が新しい部品を切削できるようになる前に、プログラマは通常、部品の加工方法を決定し、適切な工具を選択し、加工工程を定義し、ツールパスを作成し、送り速度や切削速度といったパラメータを設定する必要があります。複雑な部品の場合、このプロセスは数時間、場合によってはそれ以上かかり、機械が実際に材料を切削し始めるまでに時間がかかります。

CAM Assistは、そのプロセスの大部分を自動化しようと試みます。ユーザーは自社の機械、材料、工具、治具に合わせてシステムを設定し、部品設計を提供します。ソフトウェアは部品を解析し、可能な加工戦略と工程を生成し、プログラマはそれらをレビューして修正したうえで、ツールパスを既存のCAMソフトウェアに取り込むことができます。

CloudNCによれば、適切な案件ではプラットフォームがCAMプログラミング工程の最大80％を完了できるとのことです。重要なのは、このシステムが自律的に職人を置き換えるのではなく、人間が介在するツールとして構築されている点です。生成された工程は、機械へコードが送られる前に検査、順序変更、調整、または拒否が可能です。

この区別は、精密製造において特に重要です。選択が不適切な工程は、高価な工具を損傷させたり、部品を廃棄させたり、最悪の場合機械自体を損傷させる恐れがあります。

AIと加工物理学の融合

CloudNCは、CAM Assistの技術的範囲を単なるツールパス生成にとどまらず拡大しています。

そのCutting Parameters AIシステムは、機械学習と物理ベースのモデリングを組み合わせ、個々の加工工程に対して最適な送り速度と切削速度を提案します。このシステムは、使用機械、工具形状、ワークピースおよび切削工具の材料、表面仕上げ要件、加工プロセスの特性などの要素を考慮します。

CAM Assistは現在、3軸および3+2軸加工の両方に対応し、Autodesk Fusion、Mastercam、Siemens NX CAM、GibbsCAM、SolidCAMといった既存のCAM環境と統合されています。さらに追加の統合も開発中です。CloudNCの最新アーキテクチャは、ツールパス生成前に加工適合性フィードバックを提供し、プログラマが自社の工場固有の工具や機械設定を保持できるようにしています。

このアプローチは、汎用AIモデルを製造指示に適用することとは異なります。根本的な問題は、ジオメトリ、材料特性、機械能力、工具、物理的限界といった要素で強く制約されるため、実際に部品を製造できるかどうかについて、領域固有の推論が必要となります。

Quote Agentが別の製造ボトルネックを狙う

CloudNCの戦略における次の大きなステップは、製造プログラミングから、仕事が工場フロアに到達する前に行われる商業プロセスへと上流にシフトすることです。

2026年後半にリリース予定のQuote Agentは、AIを活用して機械工場が受注案件を評価し、見積もりを作成するのを支援します。

精密製造における見積もりは意外に複雑です。メーカーは部品を検査し、利用可能な設備で製造可能かを判断し、加工・セットアップ時間を見積もり、材料と工具の必要量を算出し、最終的に十分な利益幅を確保できる価格を決定しなければなりません。

対応が遅れると顧客は他社に発注を切り替える可能性があります。製造要件の見積もりを誤ると、一見魅力的な契約でも生産開始後に採算が合わなくなることがあります。

CloudNCはすでにCAM Assistにサイクルタイム推定機能を組み込んでいるため、見積もりへの技術拡張はプラットフォームの論理的な拡大と言えます。機械のプログラミング時間を短縮するだけでなく、部品設計の受領から生産開始までのワークフロー全体を自動化しようとしています。

初期導入から1,000以上の機械工場へ

CloudNCによれば、同社のソフトウェアは現在、米国を含む全世界で1,000以上の機械工場で利用されており、その多くは米国内にあります。

同社はCAM Assist 2.0を導入したことにより、このマイルストーンを達成しました。CAM Assist 2.0は、単に結果を生成するだけでなく、AIプロセスの複数段階をプログラマに公開し、ユーザーが戦略をレビューし、工程がCAM環境に取り込まれる前に介入できるようにした、よりインタラクティブなワークフローへとシフトしました。

したがって、2,000万ドルの投資は、以前の資金調達ラウンドとは異なる段階でのCloudNCの成長に向けたものです。2022年には、Autodeskが主導し、Lockheed MartinとBritish Patient Capitalが既存投資家のAtomicoおよびEpisode 1 Venturesと共に参加した$45百万シリーズBを調達しています。当時は、基盤となる自律製造技術の開発と商業化が主な焦点でした。

最新のラウンドは、商業的な導入、拡大、そして技術を追加の製造ワークフローに適用することにより重点が置かれています。

規制対象製造への拡大

CloudNCは、Knox Systemsと協力してCAM AssistのFedRAMP認証取得に向けて取り組んでおり、米国政府機関や防衛産業が扱う機密性の高い作業負荷に対して、プラットフォームの利用可能性を高める可能性があります。

この取り組みは、既存のセキュリティ重視の姿勢を補完するものです。CloudNCはSOC 2 Type IIおよびCyber Essentials Plusの認証を取得しており、より厳格な要件を持つ顧客向けにAWS GovCloudオプションも提供しています。

最新の資金調達にLockheed Martinのベンチャー部門が関与していることは、航空宇宙や防衛製造におけるAI支援加工の潜在的な応用が期待できる点でも注目に値します。これらの分野では、複雑な部品、熟練労働者の不足、厳格な公差、サプライチェーンの回復力が常に課題となっています。

AIが工場フロアにますます近づく

現在のAI投資サイクルの多くは、ソフトウェア開発、知的業務、生成系アプリケーションに集中しています。製造は、AIが生成した判断が高価な物理機器や実世界の材料と最終的に相互作用するという点で、異なる課題を提示します。

そのため、精密加工は、より専門的な産業AIのテストケースとして興味深いものとなります。

CloudNCの軌跡は、近い将来の機会が完全に自律的な工場を必要としない可能性を示唆しています。むしろ、経験豊富なエンジニアや熟練工が最終決定を下す中で、個々のボトルネックを自動化することで大幅な生産性向上が期待できるでしょう。

CAM Assistがプログラミングと加工戦略に取り組み、Cutting Parameters AIが送り速度と切削速度を最適化し、Quote Agentが見積もりに進出することで、CloudNCは精密製造ワークフローのより大きな領域にわたってAI層を徐々に構築しています。

新たな2,000万ドルの資金調達は、このアプローチが現在の早期導入者層を超えて、機械工場が見積もり、プログラミング、精密部品の製造を行う際のより日常的な手段となり得るかどうかを試すものです。