【AI変革事例＿製造業界】製造業界の設計指示コストを大幅に削減できる図面認識AIソリューション

製造業界の事業成長を阻害する「図面解析の属人化」と「見積工数の増大」を、独自アルゴリズムを用いたAI開発で解決した事例です。
2D図面からの設計情報抽出精度を実用レベルまで引き上げ、AI活用による業務プロセスの劇的なスケールアップを実現しました。

課題

製造業における見積業務は、図面の読み取りと加工条件の判断を伴う高度な業務であり、多くの場合ベテラン担当者の経験に依存しています。

そのため見積作成には時間がかかり、顧客への提案スピードや事業の拡張性を制約する要因となっていました。

また、担当者ごとに判断基準が異なることで見積結果にばらつきが生じ、精度や再現性の担保が難しいという課題もありました。

さらに、AIによる図面解析の取り組みも進められていましたが、2D図面から形状や加工情報を正確に抽出することは難しく、実際には20枚に1枚程度しか正しく認識できない状況であり、実務で活用できる精度には到達していませんでした。

ソリューション

AVILENは、図面理解と見積ロジックの両方をAI化することで、見積プロセス全体を高度化するソリューションを構築しました。

• 図面解析AIによる設計情報の自動抽出（古典的画像処理 × 生成AI）
  • 2D図面から形状や寸法情報を正確に取得するため、古典的な画像処理アルゴリズムに加え、深層学習モデルと生成AIを組み合わせた独自のハイブリッドな解析手法を採用しました。
    
• 見積ロジックの形式知化
  • ベテラン担当者の暗黙知となっていた見積ロジックを分析し、加工条件・形状特性・材料などをパラメータ化した見積アルゴリズムとして整理。
    • 過去の実図面をもとに、見積判断プロセスを詳細にヒアリング
    • 感覚的な判断も含めて見積に影響する要素を分解し、変数・係数として定式化
    • 定式化したロジックを過去データで検証し、誤差を調整
  • これにより、人の経験に依存していた見積判断を再現可能なロジックとしてAIに実装しました。
    
• MLOpsによる継続的な精度改善
  • AIの実用化に向けて、精度を継続的に改善するためのMLOps基盤を構築。抽出結果や見積結果をリアルタイムで可視化し、モデル改善のPDCAを高速に回せる体制を実現しました。

成果

図面解析と見積プロセスは飛躍的な進化を遂げ、事業成長の後押しに貢献する結果となりました。

• 図面解析精度の大幅向上
  • 2D図面からの情報抽出精度は約8倍に向上。
  • 従来のAIアプローチでは難しかった図面解析を、実務で活用できるレベルへと引き上げました。
    
• 見積自動化の実現
  • 加工条件や形状情報をもとに、80％以上の精度で見積を自動生成するシステムを構築。属人的だった見積業務を、再現性のあるプロセスとして実装しました。
    
• AI改善サイクルの高速化
  • MLOps環境により、モデル精度の評価と改善をリアルタイムで実施。AI導入後も継続的に性能を向上させられる運用可能なAI基盤を実現しました。

• 暗黙知の形式知化
  • ベテラン担当者の経験に依存していた見積判断基準やノウハウを、再現性のある見積ロジックとしてAIに実装。知識の属人化を解消し、誰でも高い精度で見積を作成できる基盤を確立しました。 

まとめ・考察

本事例では、図面解析AIの開発だけでなく、見積ロジックの構造化とMLOpsによる継続改善を組み合わせることで、実用的なAIシステムを実現しました。

これにより、属人化していた見積業務をデータ化・自動化し、製造業における見積プロセスの高度化とスケール化を可能にしています。

AVILENが考えるAI変革とは

AVILENでは、AI変革を単発のAI導入や受託開発の積み上げではなく、企業の業務・意思決定・組織を段階的に変えていくプロセスと捉えています。
そのため、AI活用はいきなり大規模に進めるのではなく、段階を踏んで進めることが重要だと考えています。

AI導入は「5つのステップ」で進める

AVILENでは、AI変革を以下の5ステップで整理しています。

1. リテラシーをつける
   データ・AIの基本理解を揃え、技術の可能性と限界を正しく認識する
   
   
2. ビジョンを描く
   AIを使って、どこで競争優位を作るのかを明確にする
   
   
3. Quick Winを実現する
   短期間で成果が見えるテーマに絞り、成功体験をつくる
   
   
4. 体制を構築する
   人材・組織・データ・システムを含めた推進体制を整える
   
   
5. 活用範囲を拡大する
   PDCAを回しながら、AI活用を組織全体へ広げていく

AI変革を支える3つの考え方

この5ステップを進めるうえで、AVILENが大切にしている考え方は次の3点です。

• コア部分から小さく始め、大きく広げる
• 試しながら学ぶ、アジャイルなPDCA
• 外部に頼りきらず、徐々に内製化していく

本事例の位置づけ

本記事で紹介する取り組みは、こうしたAI変革のプロセスの中で設計された一つの実践例です。
AVILENは、「AIを作る会社」ではなく、AIを使って企業の変革を前に進めるパートナーでありたいと考えています。