形状測定点群から3次元CADデータを生成するリバースエンジニアリングにおいて，サーフェスを生成するためには全ての点群セグメントに対応するプリミティブ形状のクラス推定が必要であり，リバースエンジニアリングの工数増大の主因となっている．そこで本研究では深層学習により点群セグメントのクラス分類を行った．提案手法により，部分的なプリミティブ形状の点群データセットについて様々な点群サイズとデータセットサイズの組合せで学習を行い，90%を超える分類精度を達成した．実験結果はリバースエンジニアリングにおける点群セグメントのクラス分類は，人工的な小さなデータセットでの学習で十分に達成できる可能性を示している．