設計図面検索AIは、図面の形状特徴や文字情報を解析し、過去の設計資産を最大限に活用する技術です。類似図面の流用により、設計の手戻りを防ぎ品質を向上させます。本記事では、最新の導入事例、設計工数削減などのメリット、そしてAIの精度を左右する「メタデータ」の重要性について詳しく解説します。
川崎重工業では、図面検索業務の非効率さを解消するため、AI図面活用プラットフォーム「CADDi Drawer」を導入しました。従来は図面を一つずつ開いて確認する必要がありましたが、システム導入により複数の図面を一覧表示で同時に確認できるようになりました。
特に効果を発揮しているのが、Excelの見積依頼リストから複数の品番を一括で検索できる機能です。1品番ごとに検索する手間を省き、発注先や価格、時期などの情報を瞬時に把握できるようになったことで、仕分け作業の大幅な効率化とスムーズな業務フローを実現しています。
参照元：AI market
https://ai-market.jp/purpose/image-recognition-drawing_search/#AI-3
日本シーム株式会社では、長年続いていた紙ベースの図面管理からの脱却を目指し、AI図面管理システム「図面バンク」を導入しました。従来は図面の保管場所や関連知識がベテラン社員の頭の中にしかなく、若手社員が図面を探すたびにベテランに尋ねる必要がありました。
図面や関連書類をクラウド上で一元管理することで、場所や人を問わずに必要な図面にアクセスできる環境を構築。現在、紙からデジタルへの完全移行を進めており、検索業務の効率化と社内ナレッジの共有化を推進しています。
参照元：AI market
https://ai-market.jp/purpose/image-recognition-drawing_search/#AI-3
株式会社今野製作所では、長年の経験が必要とされる見積業務の属人化が課題でした。特定のベテラン社員しか対応できず、業務が停滞するリスクがあったため、AI見積支援システム「匠フォース」を導入しました。
AIが過去の膨大な案件の中から「類似した図面」を見つけ出し、類似度順に提示します。過去の類似案件の仕様書や見積根拠を若手社員でも即座に参照できるようになったことで、経験や記憶に頼らない見積業務が可能となり、業務の標準化とスムーズな技能継承を実現しました。
参照元：AI market
https://ai-market.jp/purpose/image-recognition-drawing_search/#AI-3
設計者にとって、過去の図面や参考資料をフォルダ階層やファイル名、あるいは紙の束から手探りで探す時間は大きなロスです。AI検索を導入すれば、「この部品に似た図面」や「特定の仕様を含む図面」といった曖昧な条件でも、自然言語や形状特徴から即座に目的の図面を呼び出せます。
探索にかかる時間を劇的に短縮することで、設計、見積もり、レビューといった本来のクリエイティブな業務に集中でき、全体の生産性が向上します。
過去の図面には、設計変更の履歴や不具合の対策など、貴重なナレッジが詰まっています。AIによる類似検索を活用することで、ゼロから設計するのではなく、過去の成功事例や類似形状の図面を流用・参照して設計を進めることができます。
これにより、過去と同じミスや手戻りを防ぎ、設計品質を向上させるとともに、コストや納期の削減にもつながります。「なぜこの設計にしたか」という裏付けも容易に取れるようになります。
「あの図面はあの人のPCに入っている」「あの仕様の詳細はベテランしか知らない」といった情報の属人化は、組織のリスクです。図面検索AIによって、個人の経験や記憶に依存していた情報が可視化され、誰でも検索・アクセス可能になります。
ベテランの持つ暗黙知が形式知として共有されることで、若手への技術伝承がスムーズになり、組織全体の技術力底上げに寄与します。
AI検索システムの基盤となるのは、当然ながら図面データそのものです。DXFやDWGなどの「CADデータ」だけでなく、PDFや画像化された図面、さらには紙図面をスキャンしたデータも対象となります。
特に紙図面やラスター画像（画素データ）から、AIが形状や文字を認識（OCR）して検索可能にするプロセスが、過去資産活用の鍵となります。
図面ファイルがあるだけでは、高度な検索はできません。「図面番号」「部品名」「材質」「作成日」「作成者」といった属性情報（メタデータ）を正確に紐付ける必要があります。
さらに、図面内に記載された「寸法」「注記」「記号」や、AIが解析した「形状特徴（穴、溝、輪郭など）」をデータ化することで、「ファイル名」だけでなく「中身の形状や仕様」での検索が可能になります。
図面単体だけでなく、その図面が「どの製品に使われたか」「どのような不具合があったか」「いくらで見積もられたか」という関連データも重要です。仕様書、変更履歴、製造実績、見積データなどを図面とリンクさせることで、「過去にこの形状で作った時はコストが高かったから、今回は変更しよう」といった高度な判断をAIが支援できるようになります。
設計図面検索AIの開発を成功させるには、まず「どのような検索軸（形状で探したいのか、仕様で探したいのか）で、どのような業務課題（見積効率化か、設計品質向上か）を解決したいか」を明確にすることが重要です。目的に応じて、OCRの精度重視か、形状認識AIの導入か、アプローチが異なります。
その上で、社内に散在する図面データや紙資料をデジタル化し、AIが読み込める形に整備するプロセスが不可欠です。製造業の図面管理とAI技術の両方に精通し、データ整備から運用定着までを伴走できる開発パートナーと連携することが、現場で本当に使えるシステム構築への近道です。
設計図面検索AIの開発を成功させるには、導入前はもちろん、導入したあとも密にコミュニケーションを取れるベンダーに依頼するのがおすすめです。このサイトでは企業の課題解決に向き合う人材やサポート体制に力を入れているベンダーを紹介していますので、是非ご参照ください。
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AIRUCAの画像処理AI開発を紹介
おすすめの理由
※1 参照元：AIRUCA公式HP(https://airuca.com/top-message/)
転倒者検知システムAI開発
引用元：AIRUCA公式HP
(https://www.youtube.com/watch?v=KWbrr9Dhges)
ネットワークカメラの映像からAIが転倒者を自動検知し、設定時間経過後にアラート通知することで、人員コスト削減と警備強化を両立。スポーツジムや製造現場などで一人作業時の緊急事態に即座に対応できる、ディープラーニングによる精度向上が可能な転倒検知システムです。
不審者事前検知AI開発
引用元：AIRUCA公式HP
(https://www.youtube.com/watch?v=hr1KgQe_lz8)
10万人以上の人体実験データに基づく頭部振動解析により攻撃性・緊張・ストレスの高い人物をデータベース不要で2〜5秒で検知。既存IPカメラ（ONVIF対応）と一般的PC環境で省コスト導入でき、赤枠表示・ビープ音・画像キャプチャで不審者を発報する犯罪未然防止システムです。
異物検知AI開発
引用元：AIRUCA公式HP
(https://www.youtube.com/watch?v=MwsTMIuQIDo)
ラスパック内に混入した小エビを色・形状の差異から高精度に検知する様子を示したものです。外観検査における不良品や規格外品の異常検知にも幅広く応用可能です。
AIスマートパーキング
引用元：AIRUCA公式HP
(https://www.youtube.com/watch?v=4lMYyymqeI8)
AIエッジコンピュータとネットワークカメラによる画像解析で駐車場の空き状況・混雑状況をリアルタイムに把握し、出入ライン監視や車室ごとの「満・空・混」判定を行うことで、駐車までの時間短縮とストレス軽減します。
AIRUCAのAI受託開発の特徴
東大博士が率いる精鋭チームによるAI開発
東京大学卒の工学博士ら高学歴エンジニアによる自社開発体制が特徴のAI開発企業です。技術チームだけでなく営業やインフラの担当者も開発に関わることで、現場で本当に使えるシステムづくりを目指しています。提案から保守まで自社で完結するため、「やっぱりここを変えたい」といった要望にも柔軟に対応できます
幅広い業界・用途に対応したAI技術
得意分野は画像認識や異常検知で、製造業の品質管理から建設現場の安全対策まで幅広く対応。位置情報把握システムでは作業員の居場所をリアルタイムで把握し、危険エリアへの侵入を即座に検知します。踏切の人物検知システムは、高齢者が取り残されるケースが多い踏切事故への対策として開発されました。ドローンによる設備点検やChatGPTを活用した接客システムなど、新しい技術を取り入れた開発にも積極的です。
引用元：AIRUCA公式HPhttps://airuca.com/