機械製品開発において3次元（3D）CAD形状データは必須である．形状の類似性に基づき機械部品3D形状を検索し再利用することで開発効率の向上が期待できる．しかし，企業が持つ形状データの多くは，ラベルが付与されていないために検索の実施が難しい．本研究は無ラベル機械部品3D形状データセットを対象とした高精度な形状類似検索をねらう．高精度が期待できる半教師あり特徴学習を無ラベルデータセットに適用するため，本研究は潜在特徴分布を考慮したラベル付与対象の自動選択法を提案する．実験の結果，提案法が選択した少数個の有ラベル3D形状データを用いた半教師あり特徴学習が，検索精度の向上に有効であることが分かった．