パナソニック コネクト、図面照合業務に「Manufacturing AIエージェント」を社内展開し工数を最大97％削減

パナソニック コネクト株式会社は2026年2月19日、設計・開発部門における図面／設計仕様の照合業務を自動化する「Manufacturing AIエージェント」の社内展開を発表した。

Snowflakeの「Cortex AI」を活用してPDF図面を解析・照合し、従来50分〜340分かかっていた作業をわずか10分に短縮するもので、人為的ミスに起因する手戻りや経済的損失リスクの大幅な低減を目指す。

製造業の設計・開発プロセスでは、製品図面・部品図面・技術仕様書など複数ドキュメント間での仕様一致確認が製品品質の担保に不可欠だ。

しかし従来、この照合業務は担当者の手作業と目視確認に依存しており、1回の作業に50分〜340分を要していた。確認漏れといった人為的ミスは後工程での手戻りや製品回収、検査のやり直しを引き起こし、多大な経済的損失やブランド毀損のリスクにつながる経営課題となっていた。

特に照合対象がPDF形式の図面という非構造化データであるため、既存ソリューションによる自動化が困難という壁に直面していた。

この課題に対し、パナソニック コネクトはSnowflakeのデータクラウドプラットフォーム上でManufacturing AIエージェントを内製開発した。同エージェントはSnowflakeのAI機能「Cortex AI」を活用し、複数のPDF図面からテキスト情報を自動抽出する。

抽出されたデータをもとにAIが材質や仕上げなどの仕様項目を自動で照合し、結果を一覧表示する仕組みだ。担当者は複数ドキュメントを見比べる作業から解放され、AIの支援のもとで確認作業を完了できる。

従来50分〜340分かかっていた作業をわずか10分に短縮し、工数を最大97％削減する効果を実現している。

今回の取り組みは、同社のAI／Data基盤「コネクトコーパス」を具現化する施策の一つに位置づけられる。

コネクトコーパスは売上・生産実績などの構造化データに加え、図面・仕様書・議事録といった非構造化データも一元集約することを目指すAI基盤だ。

Manufacturing AIエージェントはこの基盤を活用した具体的な業務応用事例として、AIとデータを用いた意思決定プロセスの加速と業務プロセス変革を目指す同社のIT戦略を体現するものだ。

なお同社は2025年7月に、AIアシスタント「ConnectAI」の活用により年間44.8万時間の削減を達成したことも発表している。

まず規格の照合業務と外装部品の照合業務への適用からスタートし、順次他の照合業務へ水平展開することで、設計・開発領域全体の生産性向上を目指す。

コネクトコーパスが将来的に目指す姿は、単なるデータ集約にとどまらず、事業・地域・バリューチェーン全体を横断した多角的分析によりデータに基づく意思決定を可能にすることだ。

同社は引き続きAIをはじめとする先進技術を積極的に活用し、サプライチェーン全体のイノベーション加速とパーパスの実現に向けた取り組みを続けていく方針だ。

参照元：パナソニック コネクト株式会社

Manufacturing AIエージェントに関するよくある質問まとめ