自動車業界・一般製造業向け
図面×AI活用
ソリューション
ソリューション
図面を探す・読む・確かめる手間をAIで削減
製造業の設計・開発の現場では、図面の検索、読み取り、確認において、まだまだ人の手と勘に頼りがちです。当社は図面×AIでそれらの業務を効率化していくために、業務の棚卸しからAIの構築、現場での運用や内製化まで伴走しており、自動車業界や一般製造業向けに多数の事例を有しています。
図面は、製造業の設計・開発を支える中心的な情報でありながら、探す・読む・確かめるという工程の多くが、いまも人の手と経験に依存しています。本ページでは、図面業務のどこに課題が生まれ、AIで何を支援できるのか、そしてPolaris.AIがどのように伴走するのかをご紹介します。
Issues & Solutions
図面業務の課題と、AIによる業務支援
図面においては、製造工程の構想から量産、その後の設計変更まで、それぞれの業務で違った手間や属人化が潜んでいます。当社では現場でよくある課題と、課題に対するAIの打ち手に沿って、お客様の図面やデータ、業務内容に合わせたAI開発をご提案します。
01
検索・流用
よくある課題
類似図面が見つからない／流用元の判断が属人化
図番が分からないとPLMから引けない
システム上の図面が最新版でない
AIの打ち手
形状・属性・自然言語を組み合わせた類似図面検索
設計ナレッジ検索・RAG
02
作成・改訂
よくある課題
寸法・公差・注記の入力負荷、設計変更時の修正漏れ
流用図面に古い情報が残る
変更の影響範囲の判断が属人的、関連図面と整合が取れない
AIの打ち手
回路設計支援、図面作成・改訂支援
組立図からの部品表抽出
03
検図
よくある課題
寸法抜け・記入漏れ
新旧図面の差分確認が手作業
レビューがベテランに集中
AIの打ち手
新旧図面の差分抽出、図面情報の構造化
ルール化できる項目の検図支援
04
承認・変更管理
よくある課題
正式版と作業版が混在
承認状態や変更履歴が追いにくい
関連情報が分断される
AIの打ち手
図面・仕様書・評価結果の横断検索
変更履歴の検索・要約、変更影響範囲の分析支援
05
展開・後工程利用
よくある課題
展開漏れ・古い版の利用
数量拾い・転記が手作業、製造・調達・検査で再入力
ベンダーごとに図面の癖が異なる
AIの打ち手
図面からの数量・部材情報の抽出
カタログ・仕様書からの情報抽出
Implementation
実装イメージ
お客様と当社で定めた方針に合わせて、図面の読み取り・構造化、検索や比較、ルールでのチェックなどを組み合わせて実装していきます。
Step1
データ入力
2D図面・CAD／PDF／属性・設計基準
Step2
解析・構造化
形状・表題欄・寸法・注記を読み取り分解
Step3
検索・比較・判定
類似度計算／差分抽出／ルール照合
Step4
AIによる出力
候補ランキング・変更箇所ハイライト・要確認提示
Step5
設計者が確認
最終的な流用・承認判断は設計者が行う
Strength
Polaris.AIの強み
図面AIは、図面の構造化力・判断基準の形式知化力・現場業務への実装力という3つがそろって、はじめて現場で使えるようになり、当社はこの3つを一つのチームで担うことができます。
01
図面の構造化力
汎用VLMでは図面の寸法・記号・部品の関係まで読めません。線分・文字・座標を解析し、寸法と対象形状を紐付けたグラフ構造へ変換する技術が必要です。
02
判断基準の形式知化力
既存の検図基準に加え、ベテラン検図者へのヒアリングや過去指摘の分析から、除外条件・例外判断・指摘レベルを整理。再現可能な判定ロジックへ構造化するコンサル・エンジニアが対応します。
03
現場業務への実装力
AIの検出結果への承認・却下・コメント付与までを、検図者の確認を含む業務フロー（HITL）として設計。オンプレを含む実環境で継続利用できる形まで実装します。
Our Value
当社の実績や提供価値
図面・設計プロセスの実績
図面比較・カタログ／データシート読み取り・要件書分解など、図面／設計領域で開発・検証済みです。
幅広いAI技術の統合
文書のAI、3D形状、検索、UIまで、必要な技術を一社で組み合わせられます。RAG・画像認識・LLM・エージェント・データ基盤と、扱える幅の広さが特長です。
研究開発力 / 人材
東京大学 松尾研究室発。国際AI学会での発表者、Kaggleメダリスト、競技プログラミング上位者が在籍しています。
オンプレ・閉域環境での開発運用力
機密性の高い領域でのAI開発経験。オープンモデルの環境内推論、GPU基盤設計、閉域網運用に対応。図面を社外に出さない前提と両立します。
資産として残る、透明な価格
工数根拠を開示した見積。ライセンス継続課金ではない構造で、図面特徴データ・辞書・オントロジーがお客様の資産として残ります。
内製化支援・立ち上がりの速さ
AI人材育成・伴走型の内製化支援に加え、FDE（フォワード・デプロイド・エンジニア）体制と週次デモで助走を短縮します。
Case & PoC
図面・設計領域での実装・技術検証例
図面を検索する、比較する、確かめる、データにする、設計を助ける——当社はこうしたテーマで、実際に開発と検証を重ねています。
CASE 01
類似図面検索
課題
形状や品番だけでは過去図面を探しきれず、類似事例の探索に時間がかかる
アプローチ
形状・属性・意味情報を組み合わせ、自然言語でも類似図面を検索
CASE 02
寸法図・部品仕様の抽出
課題
寸法図から寸法・形状・端子情報を人が読み取り転記している
アプローチ
VLMで自動抽出し、検索・比較・設計で使えるデータへ構造化
CASE 03
図面比較
課題
新旧図面の変更箇所確認を目視に依存。不要な差分が多く判断が属人的
アプローチ
図面の意図を理解し、避けられない差分を吸収して本当に確認すべき差分を提示
CASE 04
カタログ・データシート読み取り
課題
大量の部品仕様書から必要情報を人手で確認・転記
アプローチ
PDF内の図・表・グラフ・テキストを読み取り、構造化データとして抽出
CASE 05
検図AI
課題
寸法抜け・必須記入・図面間不整合の確認がベテラン依存
アプローチ
社内標準ルールと構造解析を組み合わせて検出を支援
CASE 06
回路設計支援
課題
仕様整理から部品選定・回路作成・検証まで設計者に依存
アプローチ
仕様書の読み取りから回路構成・部品選定・回路図生成までをAIで支援
How We Work
PoCで成果を出し適用範囲を広げて
本番開発を行う2STEPで推進
PoCで成果を出し適用範囲を広げて本番開発を行う2STEPで推進
テーマによって、必要なデータや技術、業務整理の手間は変わります。はじめは着手しやすいテーマで小さくPoCを回し、効果を確かめながら、段階的に難しい領域へ広げていくことがポイントです。
STEP 1
着手しやすいテーマでPoC・早期成果
類似図面検索／設計ナレッジ検索
明文化ルールによる検図支援
仕様書・カタログ読み取り、新旧図面比較、数量算出
STEP 2
適用範囲を拡大・高度化
設計妥当性や暗黙知を含む判断支援
変更影響分析／高度な検図支援
回路設計支援／2D図面からの3Dモデル化
FAQ
よくあるご質問
Polaris.AIの図面×AI活用ソリューションについて、まずは資料でご覧ください。
お客様の図面や業務に合わせて、始めやすいテーマもご提案します。
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