Co-Labo AIが製造業向け図面・設計チェック効率化ソリューションを提供
株式会社Co-Labo AIは、製造業向けに図面・設計チェック業務をAIで効率化するソリューションを提供しています。
図面チェックの項目を一つずつ分解してAIで判定できる範囲を見極めたうえで、段階的な自動化を進める方針です。担当者による確認や修正の結果をAIの判定に反映し、利用するほど精度が高まる仕組みを構築します。
目視依存の検図課題とモデルケースによる試算
製造業ではCADによる図面作成が普及する一方、設計基準や仕様への適合確認は目視チェックに依存するケースが少なくありません。寸法や公差の記載漏れといった定型的な確認に時間を取られることや、反復作業による見落とし、設計基準の解釈が担当者の経験に依存していることなどが課題となっています。
同社が提示するモデルケースでは、月600件の図面を確認し、一次チェックに1件あたり60分かかっている業務を想定しています。定型的な確認をAIで自動化し、人の作業を判定結果の確認や専門的な判断に絞ることで、1件あたりの作業時間を60分から12分に短縮できた場合、一次チェックにかかる工数を80％削減できる計算です。これにより月間工数は600時間から120時間へと月480時間削減され、年間約5,760時間の削減余地があるとしています。ただし、実際の導入効果は図面の形式や品質、チェック項目、設計基準の明確さ、運用方法などによって異なります。
同ソリューションでは、図面チェック業務を項目単位に分解し、必要なデータや判定条件をもとに以下の3つへ分類します。
- A：自動化可能（寸法の記載漏れや必要な注記の有無など、明確なルールで判定できる項目。AIやプログラムによる自動チェックを実施）
- B：条件付きで自動化可能（設計基準との適合性など、データの整備や判定条件の明確化が必要な項目。検証を通じて適用を判断）
- C：人による判断が必要（設計意図の妥当性や複雑な構造の評価など、専門的な解釈を要する項目。人による確認を継続）
仕分け結果は実現可能性と技術的な課題をまとめたレポートとして提示され、まずはAの項目から自動化し、Bの項目は検証を重ねて段階的に適用範囲を広げていきます。
上流工程からのデータ設計と判定精度の継続的改善
同社は、検図の目的や業務背景のヒアリングを通じて判定に必要なデータを定義します。CADデータ、PDF、スキャン画像といった図面の形式や品質を踏まえて判定方法を設計し、実際の図面で精度を検証したうえでAIアプリケーションの実装に進みます。
運用面では最終的な判断や承認を人が行うことを前提とし、AIを一次チェックの支援ツールとして位置づけています。担当者による確認・修正の結果を蓄積・分析して判定方法の改善に活用することで、次回以降の判定精度向上につなげる流れです。当初は自動化が難しいとされた項目についても、データ整備や判定条件の明確化を進めて自動化範囲の拡大を目指すとしています。
本記事は株式会社Co-Labo AIの発表をもとに作成されています。
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