現在、二次元・三次元の図形を表す文字情報 (CADコード) からLLMにより図形の定性的・定量的な理解を目指す取り組みがなされている。現在のLLMでも、図形の相対的な位置関係といった情報にはある程度理解が可能な一方で、特定の辺の長さといった定量的な情報の読み取り精度には改善の余地がある。本研究では、CADコードとそれが表す二次元図形の画像データ、ならびにその図形に関する定量的・定性的な質問を含むデータセットを作成した。このデータセットを用いて、CADコードと質問のみで教師ありファイン・チューニング (SFT)されたLLMと、画像データ込みでSFTされたLLMを比較し、後者の画像データを用いたLLMの方がより高い性能を示す可能性を検討する。