3D形状の深生成モデルは、多くの研究者の関心を集めています。しかし、これらのモデルのほとんどは、ボクセル、ポイントクラウド、ポリゴンメッシュなどの離散的な形状表現を生成します。本稿では、従来とは大きく異なる形状表現であるCAD（コンピュータ支援設計）操作のシーケンスとして形状を記述する最初の3D生成モデルを提案します。メッシュやポイントクラウドと異なり、CADモデルは3D形状のユーザー作成プロセスを符号化し、多数の産業およびエンジニアリングデザインタスクで広く使用されています。しかし、CAD操作の順次的かつ不規則な構造は、既存の3D生成モデルにとって大きな課題となっています。自然言語とCAD操作との類似性に着目し、Transformerに基づいたCAD生成ネットワークを提案します。当該モデルの形状自動符号化およびランダム形状生成における性能を示しています。ネットワークの訓練のために、178,238個のモデルとそのCAD構築シーケンスからなる新しいCADデータセットを作成しました。このデータセットは公開されており、今後のこの分野での研究促進に貢献することを目指しています。