図面情報の抽出
寸法、記号、部材名、数量、注記などを読み取り、表形式やJSONへ構造化します。
図面AI・図面解析
図面を、目視で確認する資料から、検索・照合・計算できるデータへ。
OVERVIEW
業務に組み込める形まで、
図面に含まれる寸法、記号、部材、注記、形状をAIで読み取り、後工程で使える構造化データに変換します。Vision AI、OCR、ルール判定を組み合わせ、精度だけでなく「どこを、なぜ検出したか」を人が確認できる業務画面まで設計します。
CHALLENGES
こんな課題に。
- 01検図が熟練者の目視に依存している
- 02過去図面を探すのに時間がかかる
- 03図面と仕様書の転記・照合が多い
- 04積算・見積の拾い作業を効率化したい
WHAT WE BUILD
提供する機能。
検図・差分検出
正解図面や改訂前後を比較し、寸法漏れ、重複、表記差異などの候補を提示します。
類似図面検索
文字情報と形状特徴を組み合わせ、過去案件から近い図面を探せるようにします。
積算・見積支援
対象領域や部材を検出し、数量拾いから計算、確認までの流れにつなげます。
IMPLEMENTATION
導入の進め方。
- 01
対象業務を観察
図面の種類、確認項目、例外、判断基準を整理します。
- 02
サンプルで技術検証
少量の実データで読み取り精度と難所を可視化します。
- 03
確認画面まで実装
AIの結果を人が修正・承認できる業務フローを構築します。
- 04
運用データで改善
誤検出や見逃しを蓄積し、継続的に精度とルールを改善します。
EXPECTED OUTCOMES
目指す変化
- 検図時間の短縮
- 確認品質の標準化
- 過去資産の再利用
- 積算・見積のリードタイム短縮
実際の仕事に、どう使うか。
業務に合わせて設計する際の構成例です。対応形式・連携先・実装範囲は検証と要件定義で決定します。
- 入力・題材PDF・図面画像・CADデータ
- 処理・取り組み文字・記号・形状を解析
- 出力・次の工程抽出項目・差分候補
検証・設計で確認すること
図面の解像度、記号の種類、改訂差分によって難易度が変わります。正解例と見逃してはいけない項目を用意し、誤検出と見逃しを分けて評価します。
相談時にあるとよいもの
代表的な図面、確認項目の一覧、担当者が正解と判断した例。機密情報の扱いを確認したうえで共有方法を決めます。
ご相談の前に
まだ資料や要件が揃っていなくても相談できますか？
対象業務と困っていることが分かれば相談できます。初回は資料の種類や現在の作業方法を確認し、実データが必要な場合は共有条件を先に整理します。
費用・期間はどのように決まりますか？
対象業務、データ量、評価基準、画面やシステム連携の範囲によって変わります。検証と本開発は範囲を分けて相談し、実施内容と見積をご確認いただいてから進めます。研修は人数・内容・回数・開催場所に応じて調整します。
検証後は必ず本開発に進む必要がありますか？
検証結果をもとに次の進め方を判断します。精度、確認負荷、運用費用が見合わない場合は、対象範囲の見直しや実施の見送りも選択肢になります。
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ご相談
その業務、AIで
変えられるかもしれません。
課題が整理されていなくても大丈夫です。業務のどこに可能性があるか、一緒に見つけるところから始めます。
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