AIによる図面読み取りとは？図面OCR導入メリット、設計・積算業務の効率化方法・導入注意点・最新トレンドを徹底解説

図面読み取り作業は、製品品質や工期に直結する重要な工程であるにもかかわらず、多くの企業で依然として手作業や旧来のOCRに頼っているのが現状です。

AI技術を活用した図面読み取り・図面OCRは、製造業や建設業を中心に、業務効率化とコスト削減に大きく貢献する技術として注目を集めています。

特に、ディープラーニングやCNN（畳み込みニューラルネットワーク）を活用した画像認識技術は、手作業のプロセスを自動化し、精度とスピードを両立させた新しいソリューションとして注目されています。

画像認識についてはこちらで詳しく解説しています。

この記事では、AIによる図面読み取り技術の基本から、具体的な活用事例、導入による業務効率化のメリット、導入にあたっての注意点まで、わかりやすく解説します。図面読み取りでの最新トレンドについても説明していますので、新技術導入の指針としてお役立てください。

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AIによる図面読み取りとは？

AIによる図面読み取りとは、AI-OCR等のAI技術を活用して、建築、製造、エンジニアリング分野などで使用される2Dや3Dの図面データをデジタルフォーマットに変換し、自動で解析する技術です。資材抽出や見積もり積算、類似図面検索等の業務効率を向上させます。

従来の手動プロセスと比較して、精度と速度が大幅に向上し、特に設計・製造業での自動化が進展しています。

また、BIM連携やCAD連携を行えば、設計データの一元管理と共有が容易になり、図面を多く利用する製造業や建設行のDX推進にも大きく貢献します。

AI-OCRを使う図面OCR

AIによる図面読み取りにはさまざまな技術が使用されています。その中でも代表的な技術の一つがAI-OCR（Optical Character Recognition）です。AI-OCRは、図面中の文字やシンボルを自動認識し、従来のOCRよりも高い精度を提供します。

このAI-OCR技術を活用して図面読み取りを行うことが図面OCRと呼ばれています。

AI-OCRの特徴は、まず手書き文字の認識技術にあります。ディープラーニングにより、複雑な手書き文字の高精度認識が可能となっています。

加えて、スキャン画像やPDF、CADデータなど、多種多様なファイル形式に対応してる点も特徴の一つです。

また、AI-OCRに限らず、AIによる図面読み取り技術全般は機械学習やディープラーニングによって大きく進化しています。特にCNN（畳み込みニューラルネットワーク）が利用され、画像データの自動処理が向上しています。

この技術により、図面に欠落部分があってもAIが自動補完し、高精度なデータを提供することなどもできるため、ノイズや欠損データの補完に役立ちます。

AIによる図面読み取りの対象物の例

AIによる図面読み取りでは、例えば以下のような記号や記載を読み取ることが可能です。尚、読み取り対象は下記に限らず、学習を行うことで、企業独自のマークなどを読み取ることもできるようになります。

建設・建築系

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製造業・エネルギー業系

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電気通信・IT業

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造船業

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図面読み取りでAIが必要な理由

図面読み取りの現場では、OCRや専用の解析ソフトウェアが使われてきましたが実務において多くの課題があります。特に製造業や建設業では、図面の正確な読み取りと解析が製品品質や工期に直結するため、これらの課題への対応が必要です。

図面読み取りでは、特に平面図、断面図、配置図などの2D図面やBIM、CADデータなどの3Dモデルを活用することが可能です。また、手書き図面のデジタル化も重要な課題であり、AIを活用した手書き図面のAI認識技術により、古い図面のデータ化なども進んでいます。

従来の方法の限界

従来の方法では、図面の確認と解析は手動で行われており、人的ミスや時間の消費が問題でした。

特に、縦書きと横書きが混在する図面や、後から追記された修正内容の処理が難しい状況です。さらに、手書き時代の古い図面や、コピーを重ねて画質が劣化した図面など、実務で日常的に発生する状況への対応が不十分です。

画像認識AIの活用

AIによる図面認識では、複数の認識機能を組み合わせることで、様々な図面形式に対応できます。

例えば、表認識機能を使用することで部品表の正確な読み取りが可能となります。テンプレート機能と組み合わせると、図面内の特定位置にある重要データを確実に抽出できます。

また、テキスト抽出機能により、図面全体に記載された注釈や補足情報まで取得することができます。

さらに、読み取り精度の向上がメリットとして挙げられます。図面の品質が低い場合でも、AIの画像補正機能と組み合わせることで、高精度な読み取りが可能となります。

AIによる図面読み取りは、複雑な図形や手書き図面も高精度に認識可能することが可能になってきています。1枚の図面解析の処理速度が数秒から数分という高速処理が可能となり、従来の手動プロセスに比べて大幅な時間短縮を見込めます。

関連記事：「AIで画像認識を行う方法、AIモデルの種類、活用されている分野、注意点、導入方法をわかりやすく解説」

データ分析AIの活用

データ分析AIによる積算自動化やRPAと連携することで、見積もりや資材発注のプロセスも効率化することが可能になります。単なる情報のデジタル化を超えて、設計プロセス全体を最適化する重要なツールとなっていくでしょう。

過去の図面データをAIが学習することで、設計ミスの予測や最適な設計提案など、より高度な支援が可能となります。

関連記事：「AIによるデータ分析の基本的なことから活用するメリット、失敗しないためのポイント、実際の事例」

生成AIの活用

生成AIの導入により、従来のOCRでは対応が困難だった手書き文字や複雑な図面要素も、高精度で認識することが可能となりました。

特筆すべきは、生成AIによる文脈理解能力です。図面内の要素間の関係性を理解し、設計意図や技術的な背景までを考慮した解析が可能となります。

これにより、単なる文字や記号の認識を超えて、図面が持つ本質的な情報を正確に抽出することができます。

生成AIと組み合わせることで、異なるフォーマット間の自動変換もできるようになるため、例えば2Dの平面図を読み取り、読み取ったデータを元に3Dモデルを自動生成することなどもできます。

これからは、生成AIと認識AIの連携により、図面の自動生成や修正提案など、設計業務の効率化がさらに進むことが期待されます。

関連記事：「生成AIとは何か、何ができるのか？、導入メリット、最新動向、活用事例、そして実践的な活用方法まで説明」

AIによる図面読み取り導入がもたらす4つのメリット

AIによる図面読み取り技術は、業務の自動化と効率化を促進し、特に大量の図面を取り扱う業界で顕著な効果を発揮します。特に製造業や建築業での自動化を推進し、大幅なコスト削減が実現可能です。主に、以下のような具体的な事例が存在します。

設計業務の時間短縮

従来の手作業では、図面の部品一つ一つの確認や修正に数日かかっていました。しかし、AIによる自動化によりそれらの作業をたった数時間で完了させることができるようになりました。

また、AIは2D図面を自動で3Dモデルに変換することもできるため、読み取り以外の部分でも設計業務にかかる時間を大幅に短縮させることができます。

例えば、製造業では、AIが2D設計図から数分で3Dモデルを生成し、試作品製造に直結させるなどして、新製品の開発にかかる作業時間を短縮させた事例などもあります。

また、ある建築会社はAIを導入することで、これまで技術者による手作業で約1週間かかっていた設計図の検証が、AIによってわずか数時間で完了するようになりました。

関連記事：「AIによる図面作成とは？仕組み・活用メリット・活用事例を徹底紹介！」

類似図面の検索効率向上

図面読み取りをAIが行うことによって、類似図面を検索することができるようになる点も重要です。図面をAIで読み取り、そのデータを保管しておくことで、新しい図面を読み込んだときに、要素として近い過去の図面を簡単に検索することもできるようになります。

これにより、過去の図面を参照したり、過去のプロジェクトとの違いの把握などを容易に行うことができるようになります。

また、生成AIの一つであるLLMと組み合わせれば、チャットボットなどで「広さ●平米くらいの一軒家の図面ない？」「車の後部座席の図面ない？」といった形で、自然言語を元に過去類似図面を検索して、過去図面をいくつか提示（レコメンド）する、といったことも可能になるでしょう。

AIが類似形状の図面を即座に検出することで、図面を探す手間と人件費の4割削減を実現した株式会社New InnovationsとSBIグループの例もあります。

関連記事：「AIによる図面検索とは？仕組み・メリット・ユースケース・活用事例を徹底紹介！」

エラーチェックの自動化

AIを活用したエラーチェックの自動化は、設計や図面作成業務における品質向上とコスト削減に寄与します。従来、設計図面のエラーチェックには人間の手による作業が必要で、複雑な図面では時間がかかり、人的ミスが発生しやすい課題がありました。

一方、AIを用いたエラーチェックでは、図面上の記号（JIS記号など）や寸法の不一致、配線図のエラーなどを自動的に検出し、迅速に修正提案を行います。

具体例としては、 建設業界では、図面のミスによる後工程のやり直しコストが全体予算の約10％を占めると言われています。AIによるエラーチェックは、このコストを大幅に削減することが可能です。

データ入力の省力化

AIによるデータ入力の省力化は、手動で行われていた作業を大幅に効率化します。特に、OCR（光学文字認識）技術とAIの組み合わせにより、紙の図面やスキャンデータから必要な情報を自動的に読み取り、デジタルフォーマットに変換することが可能です。

製造業では、設計図面のパラメータや部品リストの入力に多大な労力がかかっていました。AI-OCR技術を導入することで、これらの入力作業が自動化され、1日あたりの入力時間を最大70％削減することができます。

また、昨今は生成AIとAI-OCRを組み合わせた活用も進んでいます。この組み合わせにより、AI-OCRが読み込んだテキスト情報を、生成AIが意味づけする、といったことも可能になります。

積算業務の効率化

AIによる図面読み取りを活用することで、積算業務の効率化が可能です。従来、図面から必要な資材や数量を手作業で拾い出し、見積もりを作成するには多大な時間と労力が必要でした。

しかし、AIが図面を自動的に解析し、必要な資材の種類や数量を正確に抽出することで、見積もり積算のプロセスを大幅に効率化できます。

関連記事：「設計書作成にAIは活用できる？仕組み・メリット・成功事例・注意点を徹底紹介！」

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AIによる図面読み取り導入の課題

AIによる図面読み取りを適切に行うためには、考慮すべき点がいくつかあります。これらを克服して、企業内で適切にAIを活用するためには明確な戦略と適切な対策が必要となります。

適切な導入ステップの検討

AI図面読み取り技術の導入は、多くの企業にとって競争力を高める重要なステップです。しかし、成功するためには適切な戦略が必要です。ここでは、考慮されるべき以下の要素を解説します。

1. 一部業務へのスモールスタート
2. 社員、スタッフのトレーニング
3. データの管理

まず第一に、AI技術による初期の課題やトラブルやリスクを最小限に抑えるために、一度に全プロセスへ導入するよりも、まず一部の業務に試験的に導入し、その成果を基に展開することが推奨されます。

第二に、AI技術を効果的に活用するためには、社員への適切なトレーニングが必須です。特に新しい技術は、導入後の適応に時間がかかるため、トレーニングプログラムを早期に開始することが重要です。

最後に成功のカギとなるのは、図面データの整理と管理です。AI導入の前提条件として、正確でクリーンなデータが必要不可欠です。その理由として、学習用のデータが古い図面だったり、非デジタル化された資料であった場合、読み取りの精度を下げてしまうことがあるからです。

読み取りの精度を上げるために、質の良いデータを適切に取り扱い、古いデータをどのように管理するかが課題となります。

この際、過去の図面に対してのアノテーションも必要になることが想定されます。どのような図面をどのように読み取るべきなのか、をAIに学習させるための工程も考慮する必要があるでしょう。

導入コストの検討

AI図面読み取りを導入する際、最も大きなハードルとなるのが初期コストです。AIシステムの初期導入費用は数百万円から数千万円に達することがあります。

AI開発の費用相場については、こちらの記事で詳しく解説していますので、ご参考ください。

この課題を解決するための方法の一つとして、以下が挙げられます。

• クラウドベースのAIサービス
• 外部専門家との提携
• 段階的な導入

クラウドサービスは、開発に比べて初期投資が少なく、利用するリソースに応じて料金が発生するため、特に中小企業にとっては効果的です。

ただし、クラウドサービスの場合は、自社独自のカスタマイズを行いにくい、というデメリットもあります。業界的に汎用的なフォーマットであれば、クラウドサービスで対応可能な場合もありますが、独自フォーマットの図面などは、専用開発を行う必要があるケースも多くあります。

また、AIの効果を最大限に引き出すには、外部専門家との提携が挙げられます。外部のAIベンダーと提携して技術導入を進めることで、内部リソースの負担を軽減し、効率的にシステムを導入できます。

もう一つ、コスト対策の手立てとして、まずは小規模なPoCを実施し、技術の効果を評価しつつ、徐々に全社展開することで、初期コストを分散させ、リスクを最小限に抑えます。

AI開発で必須のPoCについてはこちらの記事で解説しています。

導入についての課題には、これらの対策を講じることで、企業はAI技術の導入効果を最大限に引き出し、持続的な競争力を確保できます。また、導入の初期段階で明確な目標を設定し、それに基づいた進捗管理を行うことも成功の要因の一つと言えるでしょう。

既存システムとの連携

既存システムとの連携においては、まずデータの流れを明確化することが重要です。設計開始時には、AIによる過去の類似図面の検索と抽出を行い、それらをCADシステムへの参照データとして活用します。

同時に、設計変更の履歴をPLMシステムと同期させることで、一貫性のある管理が可能となります。

設計作業中は、定期的な自動保存とバージョン管理を行いながら、図面要素の自動認識とデータベースの更新を継続的に実施します。関連文書との自動紐付けと履歴管理により、プロジェクト全体の整合性を維持します。

設計完了時には、最終的なチェックリストを自動生成し、承認ワークフローを開始、その後図面データを一括アーカイブする流れを確立します。

データセキュリティ

図面データのセキュリティ対策では、アクセス権限の適切な管理が基本となります。社内での権限管理においては、それぞれの役割に応じた適切なアクセスレベルを設定します。

図面データの保護については、セキュリティレベルに応じた階層的な管理が効果的です。以下のような階層的な管理体制を構築します。

• 協力会社や営業部門：閲覧権限
• 設計担当者とプロジェクトリーダー：編集権限
• 設計管理者と品質管理部門：承認権限
• システム管理者：完全なアクセス権

基本設計図面は社外秘レベルとして比較的広く社内共有を可能とし、閲覧履歴を記録しながら、印刷や保存時には自動で透かしを付与します。

詳細設計図面については、より厳格な管理が必要となります。要機密情報として制限付きのアクセスとし、編集履歴の詳細な記録と暗号化保存を必須とします。外部との共有が必要な場合は、期限付きのアクセス制御を実装します。

製造工程に関わる図面については、最高レベルのセキュリティ対策が必要です。アクセスを厳密に制限し、すべての操作ログをリアルタイムで記録します。作業可能な端末を制限し、外部ネットワークからの接続を完全に遮断するなど、徹底的な保護措置を講じます。

これらのセキュリティ対策の実装にあたっては、まず小規模なプロジェクトで試験運用を行い、実際の業務への影響を確認することが重要です。

特に、過度に厳格なセキュリティ設定により業務効率が低下することのないよう、現場の声に耳を傾けながら、セキュリティと利便性のバランスを最適化していくことが成功への近道となります。

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AIを活用した図面読み取りの業界別活用例

AIによる図面読み取り技術は、さまざまな業界で広く活用されています。特に建築業界や製造業では、業務効率化と自動化の実現に大きな成果を上げており、今後もさらなる進展が期待されています。

建築業界

建築業界では、建物の設計や施工において、寸法の確認、必要資材の抽出など、膨大な図面データの処理が求められます。AIを活用した図面読み取りは、このプロセスの大幅な効率化に貢献しています。

以下のような事例が挙げられます。

• 設計プロセスの高速化
• エラーチェックの精度向上
• 2D図面からの3Dモデル生成

まず、設計プロセスの高速化についての事例では、従来の手動での図面解析は数日から数週間かかることがありましたが、AIによる読み取り技術を導入することで、数時間に短縮することが可能です。

また、AIで2D図面を読み取り、3Dモデルを自動的に生成することで、設計の可視化やシミュレーションが容易になります。

AIは設計図中のエラーや不整合を自動的に検出できるため、施工時のミスを未然に防ぎ、修正コストを削減します。あるプロジェクトでは、AIを使用したエラーチェックにより、修正コストが削減された事例も報告されています。

関連記事：「寸法検査とは？従来手法の限界・AIを導入するメリットまで徹底解説！」

製造業

製造業でもAIによる図面読み取り技術は大きな変革をもたらしています。特に設計図面の処理や、製品の組立工程における自動化が進んでいます。

事例としては、まず、設計ミスの自動検出が挙げられます。AIは製造工程で使用される設計図の不整合を自動で検出し、設計ミスを未然に防ぎます。

例えば、ある自動車メーカーでは、AIを導入したことで設計不良の発生率が減少し、結果として生産コストが大幅に削減されました。

また、大量の設計図面をAIが自動的に分類・整理することで、設計工程全体の効率を向上できます。特に製品バリエーションの多い製造業では、この自動分類によって設計フローがスムーズになり、設計工数の削減が報告されています。

AIを活用した自動図面読み取りは、新製品開発のスピードアップにも貢献しています。例えば、AIにより設計図から部品リストを自動生成することで、開発期間が従来よりも短縮されたケースがあります。

エネルギー業界

プラント設計において、膨大な量の図面データをAIで効率的に管理し、配管や配線の配置ミスを防ぐことができます。また、AIを活用した設計最適化により、エネルギー効率の向上が期待されています。

医療機器製造業

AIは、医療機器の設計プロセスにおいても重要な役割を果たしています。特に、複雑な設計図をAIが自動で解析し、製造工程でのミスを減少させることができます。

航空宇宙産業

航空機やロケットの設計図面は非常に複雑ですが、AIによる自動解析により、設計の信頼性が向上し、開発期間の短縮が進んでいます。AIを導入することで、特定プロジェクトでは開発期間が30%短縮された報告もあります。

最新のAI図面読み取り技術トレンド

近年急激に進歩拡張している図面読み取りでのAI技術について説明します。

マルチモーダルAIによる統合解析

従来の図面読み取りでは、画像データのみを対象としていました。しかし、最新のマルチモーダルAIは、図面に付随する仕様書やメモ書きなどのテキストデータも同時に解析できます。

これにより、図面の意図や背景情報まで含めた包括的な理解が可能となっています。例えば、建築設計分野では、平面図と仕様書を同時に解析することで、より正確な資材見積もりや工程計画の立案が実現されています。

マルチモーダルAIを効果的に活用するためには、データの整理方法が重要です。

最も効果的な方法として、プロジェクト単位でのデータ管理構造の確立が挙げられます。プロジェクトごとに図面、仕様書、作業指示書といった関連文書を体系的に整理し、統一された命名規則に従ってファイルを管理します。

これらの情報を図面データと紐付けて保存することで、AIが設計変更の文脈を理解し、将来の類似案件における提案や注意喚起に活用できるようになります。

関連記事：「マルチモーダルAIについて詳しく解説し、実際のビジネスで活用されている事例を紹介」

リアルタイム解析システム

最新のAI技術では、図面の読み取りをリアルタイムで行い、その場でフィードバックを提供することが可能になっています。設計者が図面を作成しながら、AIが即座にエラーチェックや最適化提案を行うことで、設計品質の向上と作業時間の短縮を実現しています。

リアルタイム解析システムを導入する際は、設計者の作業効率を最優先に考える必要があります。システムからのフィードバックは、設計作業の自然な区切りとなるタイミングに合わせて提供することが望ましいでしょう。

システムの導入は段階的に進めることが成功のカギとなります。初期段階では寸法の整合性チェックや必須項目の確認など、基本的な機能に焦点を当てます。徐々により高度なチェック機能を追加していくことで、スムーズな導入が可能となります。

点群データとの連携強化

現代の図面読み取りAIは、2次元の図面データを3次元モデルへと変換する能力が大幅に向上しています。特筆すべきは、点群データとの連携機能です。

建物や設備の3Dスキャンデータと図面データを組み合わせることで、より精密な現況把握と改修計画の立案が可能となっています。

関連記事：「点群データの取得方法などの基本情報からメリット・デメリット、実際の活用方法までを徹底的に解説」

図面読み取りについてよくある質問まとめ

まとめ

AI技術を活用した図面読み取りは、業務の効率化とコスト削減に大きな貢献をしています。今後の技術進展に伴い、さらに多くの産業でAIの導入が進むと予想されます。AIを効果的に活用するためには、技術の進展に適応し、適切な導入戦略を採用することが不可欠です。

しかし、効果的な導入には、自社の業務フローの詳細な分析や、適切なAI技術の選定が欠かせません。特に、独自の図面フォーマットを使用している場合や、高度なセキュリティ対策が必要な場合は、専門家のサポートを受けることをお勧めします。

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