「Autodesk FusionのAPIを使いたいけれど、実際に何ができるのか分かない」という方は少なくありません。
Autodesk FusionのAPIはモデリングの自動化やCAM工程の効率化、独自UIの拡張といった用途に活用でき、MCP（Model Context Protocol）を組み合わせれば、ChatGPTを通じて会話形式で操作できるワークフローを構築することも可能です。
そこで本記事では、Fusion APIで実現できることの概要から導入のために必要な準備、MCP連携による活用の流れやコツまでを、初心者にも分かりやすい手順で紹介します。
Autodesk FusionのAPIとは？
Autodesk FusionのAPIとは、機能をプログラムから操作・拡張するためのインターフェースです。ユーザーはAPIを利用してスクリプトやアドインを作成し、新しい機能を追加したり作業を自動化したりできます。
例えば、繰り返しのモデリング作業を自動化したり、外部システムと連携してデータをやり取りしたりと、使い方次第で様々なワークフローの効率化が可能です。
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Autodesk FusionのAPIでできることとは？
Autodesk Fusion APIを活用すると、さまざまな自動化やカスタマイズが実現できます。代表的な例として、以下の3つの分野が挙げられます。
- モデリング・製図の自動化
- CAM工程の自動化
- UI拡張とデータ入出力の効率化
①モデリング・製図の自動化
Autodesk Fusion APIを活用すれば、部品の寸法をパラメータで変更してサイズ違いのモデルを自動生成したり、複数バリエーションを一度に作成できるため、繰り返し手作業で行っていた時間のかかるモデリング作業を効率化できます。
さらに、生成したデータをPythonスクリプトでまとめてSTL形式に書き出し、3Dプリント用に一括準備することも可能。また、パラメトリックモデリングと組み合わせてパラメータを一括変更すれば、設計変更から図面の再出力までを自動で処理でき、短時間で高品質な成果物を得られる点がメリットです。
②CAM工程の自動化
Autodesk FusionのCAM機能もAPIで制御できるため、複数の加工セットアップやツールパスを一度にNCコードへ出力したり、条件ごとにまとめてポスト処理したりと、人手で繰り返す工程を省力化できます。例えば、同じ製造条件を持つ複数部品を順番に処理するスクリプトを組めば、設計ごとに操作する必要がなくなり、短時間で多くの加工データを準備可能です。
また、事前に用意した加工テンプレートを適用して、モデル形状に応じてツールパスを自動生成することもでき、定型的な穴あけ加工や2D切削を効率化できます。つまり、設定のし忘れや入力ミスを減らせるだけでなく、複数モデルを一括で加工準備できるため、製造現場全体の作業効率が向上するのです。
③UI拡張とデータ入出力の効率化
Autodesk Fusion APIの強みの一つは、ユーザーインターフェースを自由に拡張したり、外部データとの入出力をカスタマイズできる点です。
また、CSVやデータベースとの連携により、外部ファイルから寸法リストを読み込んでモデルに反映したり、設計情報を自動で部品表として出力したりすることも可能です。UIを拡張すれば、初心者でもワンクリックで必要な操作を実行できるアドインや、社内ルールに沿ったチェックを自動で行う検証ツールを作成でき、組織全体の作業効率と品質向上を実現できます。
以下の記事では、AutoCAD APIについても解説していますので、あわせてご覧ください。
Autodesk Fusion APIの準備するもの
Autodesk Fusion APIを実行するには、Fusionのアカウントだけでなく以下3つも用意しましょう。
- Python
- テスト用データ
- コードエディタ
①Python
前述のように、Autodesk Fusion APIを扱うにはPythonがおすすめです。内蔵のスクリプト機能でPythonが動作しますので、基本的には別途インストールしなくてもすぐ始められます。
ただし、外部エディタでの開発やMCPサーバーのような外部連携を行う場合には、PC上に最新のPythonをインストールしておくと良いでしょう。例えば、後述するMCP連携用のサーバーやクライアントプログラムはスタンドアロンのPythonスクリプトとして動作します。
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応用編では、pandasを使ったデータ分析や可視化、OpenCVによる画像処理、scikit-learnを活用した機械学習の入門、さらにExcelの自動化まで応用範囲を広げる内容です。
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②テスト用データ
APIの学習や検証には、何らかのテスト用のFusionデータがあると便利です。必ずしも特別なものではなく、サンプルの3Dモデルや簡単な形状でも構いません。例えば、立方体や円柱などシンプルなモデルを一つ用意しておき、そのモデルに対して寸法を変えるスクリプトを書いてみる、という風に使います。
または、自分でゼロからモデルを作成するスクリプトを書く場合でも、出来上がった形状を確認するために比較対象となる手動作成モデルがあると良いです。
③コードエディタ
プログラミングを行うには使い慣れたコードエディタを準備しましょう。WindowsやMacに標準付属のメモ帳でも編集自体はできますが、構文のハイライトや補完機能があるエディタを使うと効率が上がります。
代表的なものには以下が挙げられます。
- Visual Studio Code
- PyCharm
- Atom
- Notepad
Visual Studio CodeであればPython拡張機能を入れることでデバッグも容易になります。Autodesk Fusionの「スクリプトとアドイン」画面からエディタを起動させることもできますので、好みのエディタを既定に設定しておくとよいでしょう。
Autodesk Fusion APIをMCPでAIと連携させる手順
https://www.youtube.com/watch?v=Qn-Skeh3o2c
近年注目されているMCPという仕組みを使うと、ChatGPTのような対話型AIからAutodesk FusionのAPI操作を指示し、半自動的にCAD作業を行わせることができます。ここでは、MCPを通じてChatGPTから操作を行う手順を4つのステップに分けて説明します。
- Autodesk Fusion APIアドインを用意
- アドインに受け口を作る
- MCPサーバーでツール定義する
- ChatGPTなどのMCPクライアントと接続
①Autodesk Fusion APIアドインを用意
まず、Autodesk Fusionで外部から命令を受け取れるようにする「アドイン」を準備します。これはPythonで作るスクリプト拡張で、「スクリプトとアドイン」メニューから新規に作成できます。
アドインは外部とFusionをつなぐ窓口となる役割です。自作が難しい場合は、オープンソースの「Autodesk Fusion MCP Server」プロジェクトを利用すると便利で、公開されているアドインを導入するだけで外部サーバーとの連携が可能になります。
②アドインに受け口を作る
次に、アドインに外部からの指令を受け取る仕組みを実装します。オープンソースのFusion MCPアドインでは、起動すると「MCP Controls」パネルが表示され、ユーザーがホスト名やポートを指定して接続できます。
接続後はサーバーとのソケット通信が開始され、受け取ったJSONメッセージに応じてFusion APIの処理を自動実行します。自作する場合も同様で、以下のような流れを組み込みます。
# ソケット接続の初期化
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
sock.connect((server_host, server_port)) # MCPサーバーに接続
# メッセージ受信ループ（簡略化）
while True:
data = sock.recv(1024)
if not data:
break
message = json.loads(data.decode(‘utf-8’))
if message[‘type’] == ‘fusion_command’:
# 受け取ったコマンドに応じてFusion APIを実行
result = execute_fusion_command(message[‘name’], message.get(‘params’, {}))
sock.send(json.dumps({“type”: “command_result”, “result”: result}).encode(‘utf-8’))
実際にはバッファ処理やエラーハンドリングも必要ですが、要点は「外部からの命令をトリガーにFusion APIを呼び出す」という点です。これによりAutodesk Fusionは外部プログラムから自在に操作できるようになります。
③MCPサーバーでツール定義する
アドイン側の準備ができたら、次はMCPサーバーの設定です。MCPサーバーはAIとFusionを仲介するプログラムで、ここで「どんな操作ができるか」を定義します。
例えば「円を作成する」「モデル情報を取得する」といったツールを登録しておくと、AIがそのツールを呼び出したときに、サーバーがFusionアドインに対応する命令を送ります。これにより、AIからの自然な指示をFusionの具体的な操作に変換できるようになります。
④ChatGPTなどのMCPクライアントと接続
最後に、用意したMCPサーバーにChatGPTを接続します。標準機能では直接接続はできませんが、拡張機能を使うことで連携可能になります。
例えば「MCP SuperAssistant」というChrome拡張を利用すれば、ChatGPTの画面からMCPサーバーに接続できるようになります。接続後は「この部品の穴を10mm大きくして」と自然に指示すると、その内容がサーバー経由でFusionに伝わり、自動でモデルが変更されます。
重要なのは、ChatGPT自体がFusionの操作を知っているわけではなく、MCPサーバーが提供するツール一覧を使っているという点です。そのため、サーバー側で必要なツールをきちんと定義しておくことが大切です。
以下の記事では、MCPについて詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。
MCPでAutodesk Fusionを連携する際のコツ
MCPでAutodesk Fusionを連携する際は、いきなり全てを自動化するのではなく段階的に実施していく必要があります。連携のコツは主に以下の4つです。
| 小さく始めて段階的に拡張する | 「部品の作成」や「単純な寸法変更」など小さな処理から始め、安定して動作することを確認した上で範囲を広げていく |
|---|---|
| 安全対策と制限を設ける | ここで言う「制限」とは、AIが実行できる操作をあらかじめ限定すること。たとえば「ファイルの保存は許可しない」「削除コマンドは無効化する」など、誤った命令で設計データを壊さないようにルールを設定する |
| ログとデバッグを活用する | 実行結果が正しく反映されているかを確認するため、処理の履歴やエラーを必ず記録し、動作を逐一チェックする |
| プロンプト設計をする | MCPはAIに「どう返答するか」を指示できるので、余計な会話を挟ませずに済むように役割をはっきり定義しておく |
MCPを使う場合、AIは基本的にツール呼び出しという形で応答しますが、その前提となるプロンプトで余計なことを考えさせない工夫が必要です。例えば「これから指示する内容をAutodesk Fusionで実行してください。返答は実行結果のみを簡潔に答えてください。」といった役割や応答方針の指示を最初に与えることで、より安定した応答を引き出せます。
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Autodesk Fusion APIについてのまとめ
Autodesk Fusion APIは、モデリングやCAM工程、UI拡張といった幅広い自動化を可能にするだけでなく、MCPを組み合わせることでChatGPTを通じた会話型操作にも発展できる柔軟性を持っています。
導入にあたってはPython環境やテスト用データの準備が必要ですが、段階的に取り組むことで初心者でも着実に活用の幅を広げられます。Fusion APIを正しく理解して使いこなすことは、設計や製造のプロセスを効率化する方法と言えるでしょう。
