AIによる図面作成とは？仕組み・活用メリット・ユースケース・活用事例を徹底紹介！

人手不足や納期短縮の要請が強まるなか、図面作成業務の効率化は多くの企業が直面する課題となっています。設計図面の作成や修正に多くの時間を費やしてしまうことは業界共通の課題と言っていいでしょう。

画像認識AIを活用した設計支援は、建築や製造、土木工学など多様な分野における図面作成の効率性と正確性を向上できる技術として注目を集めています。AIを図面作成に活用すれば、従来の手作業では時間がかかっていた設計プロセスを自動化でき、設計の質を大幅に向上できます。

本記事では、AIによる図面作成の仕組みや活用メリットを解説するとともに、具体的なユースケースや実際の活用事例を紹介します。AIがどのように図面作成のプロセスを変革し、ビジネスに貢献するのかを理解できる内容となっていますので、設計図などの図面作成シーンへAI導入を検討している企業担当者はぜひ最後までご覧ください。

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AIによる図面作成とは？

AIによる図面作成とは、AIを活用して図面を効率的かつ正確に作成する技術です。具体的には、CADにAIを統合することで、設計プロセスを自動化できるほか、データの解析やパターン認識を通じて設計提案を行います。

現在のAI技術では、テキスト指示から図面の概念やアイデアを生成可能です。GPTやLlamaなどのLLM（大規模言語モデル）を活用することで、設計者の要望に基づいた図面の説明や設計案を提案できます。

この技術により、手作業で行われていた反復作業を削減し、設計者やデザイナーはクリエイティブな業務に集中することが可能となります。

現時点では、AIが完全に自律して実用的な図面を作成することは難しい状況です。今後、AIと人間の協働によって、より効率的で自働的な設計が可能になると期待されます。

自動化できる作業

AI機能を搭載したCAD/CAEソフトの活用によって、以下の作業を自動化できます。

• 設計プロセスの自動化：生成AIを活用し、指定条件に基づいて商品設計の構想やデザイン案を自動生成
• 図面の修正
• 手書きコメントのデジタル化
• 部品の配置：要件に応じた最適な配置を自動生成
• 部品のトレース
• リアルタイムでのエラー検知と修正案の提示
• トポロジー最適化による材料使用量の最適化
• 過去の設計データを学習し、類似した設計案を自動的に提案
• 3Dモデルから2D図面や製造寸法の生成

これらの自動化機能により、設計者は創造的で戦略的な業務に集中でき、設計プロセス全体の効率化と品質向上が実現されます。

図面管理の効率化においても、AIが重要な役割を果たしています。AI類似図面検索システムは、膨大な図面データから形状や寸法など類似した図面をAIが瞬時に探し出すシステムです。これにより、設計工数の削減、過去の設計資産の有効活用、ペーパーレス化などが実現可能となります。

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AIによる図面作成が活躍する業界

AIによる図面作成で想定されるユースケースは、以下が挙げられます。

• 自動車産業：車体設計や部品組み立て工程などの製造工程設計における自動化や最適化
• 建築業：建物の設計からシミュレーションまでの3Dモデリング、既存建物の改修提案
• 製造業：部品設計における詳細設計
• インフラ開発：土木工学設計や都市計画
• インテリアデザイン：家具の配置や最適なインテリアデザインなどの空間デザイン
• エネルギー分野：発電施設設計や配電ネットワーク設計航空宇宙

このように幅広い分野においてAIの図面作製技術の活用が期待されています。

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AIによる図面作成を活用するメリット

AIを図面作成へ活用することで、図面作成の効率化や精度向上などさまざまなメリットを得られます。以下では、AIによる図面作成を活用するメリットについて紹介します。

作業効率の向上

図面作成工程にAIを導入することで、従来設計者が手作業で行っていた図面の作成や修正での反復作業が迅速かつ正確に処理されます。これにより、設計者やデザイナーはクリエイティブな業務に集中できるようになり、図面作成業務の効率が大幅に向上します。

例えば、「○○のネジを設計して」といった簡単な指示で、AIがプロトタイプを生成し、設計・図面作成時間を短縮できます。

さらに、AI図面管理システムにより、過去の類似図面を即座に検出し、図面を探す手間と人件費削減を実現した事例もあります。また、図面作成AIでは過去の設計図面をもとに設計段階での不具合や矛盾を事前に排除できるため、後工程での手戻りや修正作業の発生を抑え、プロジェクト全体の効率向上につながります。

図面作成精度の向上

図面作成AIは、設計ルールや基準に基づいてエラーをリアルタイムで検出し、修正案を提案できるため、ヒューマンエラーの削減が可能となります。従来熟練設計者の経験やスキルに依存していた難易度の高い設計業務も、AIの活用によって一貫した品質を保つことが可能です。

また、AIは過去の成功事例や設計パターンを学習し、最適な提案を自動的に行うため、設計の完成度が向上します。

設計コストの削減

AIを活用することで、図面作成の効率化と精度向上が進み、設計プロセス全体のコスト削減を実現します。具体的には、設計ミスによる再作業や余剰な資材の使用が減り、プロジェクト全体のコストパフォーマンスが向上します。

また、AIによる自動化で設計スピードが向上するため、短期間でプロジェクトを完了させることが可能となり、コスト効率がさらに高まります。

さらに、AI-OCRの進歩により、図面の読み取りと解析も大幅に効率化されています。特に、製造業や建設業では、長年蓄積された紙の図面を効率的にデジタル化することが可能となり、検索性や保管効率が向上しています。

AIの導入によって設計者の労働負担を軽減できるため、少人数でのプロジェクト運営が可能となり、設計者にかかる人件費を長期的に削減することが可能です。

設計変更への迅速な対応

設計変更が必要な場合でも、AIは過去のデータや設計パターンを活用し、最適な変更案を短時間で生成します。これにより、設計者は変更作業に費やす時間を大幅に削減できます。

また、AIは設計変更がほかの部分に与える影響も自動的に分析し、全体の整合性を維持しながら適切な調整を提案することが可能です。そのため、変更後の設計が迅速かつ正確に完了するだけでなく、プロジェクト全体の遅延リスクも低減されます。

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AIによる図面作成の活用事例

AIは企業の図面作成において活用が進められつつあります。以下では、実際にAIを図面作成へ活用し、効率化に成功した事例を紹介します。

【住友林業】CAD入力時間を約5時間から約10分まで削減

住友林業株式会社は、独自のビッグフレーム構法を活用した「全自動構造設計システム」を開発しました。このシステムは、建物形状や柱・梁の位置などの構造計画をもとに、AIが耐震性や施工性、製造コストなどを考慮して最適な構造部材とその仕様を自動的に選定する機能を持ちます。

導入の結果、従来設計者が約5時間かけて行っていたCAD入力業務を約10分に短縮し、業務効率を大幅に向上できました。また、設計プロセスを標準化することで、知識や経験に依存していた設計業務のバラつきを解消しました。

【WOGO】自然文でCADモデルを取得可能なサービスを開発

株式会社WOGOは株式会社renueと共同で、自然な日本語文で指示を出すだけで、生成AIが3Dや2DのCADモデルを生成する「WIDAR」を提供しています。例えば、WIDARでは「六角形の頭部ボルトネジを作って」といったようにテキストを入力すれば、対応するモデルを簡単に取得できます。

これにより、CADやBIMのような厳密性が求められる設計も効率的に行うことが可能です。

また、類似案件を指定した生成や仕様書のアップロードも可能で、設計業務の自動化と時間短縮を実現します。

WIDARでは設計者がレビューしやすい環境を作るなど、80％の完成度を目指し、最終的に人間が仕上げる形を採用することで、設計者の技術力向上も間接的にサポートしています。

【大林組】建築設計の初期段階の作業を効率化

株式会社大林組は、米国シリコンバレーのSRI Internationalと共同で、スケッチや3Dモデルから多様なファサードデザインを自動生成するAI技術「AiCorb（アイコルブ）」を開発しました。

建築設計の初期段階では、環境条件や顧客の要望をもとに建築基準法などに合わせて建物のボリュームや平面計画に加え、ファサード設計案を用意する必要があります。従来は、設計者が設計案の企画からスケッチ・CADを用いたデザイン案の作成まで手作業で行っていたため、多くの時間と労力がかかっていました。

そこで大林組は、AiCorbを活用し、建物の形状を記したスケッチや3Dモデルから複数のファサードデザインの生成から提案まで自動化できました。

AiCorbは建物のアウトラインなどのスケッチや3Dモデルを読み込むだけで、瞬時に複数のファサードデザイン案を生成できます。これにより、顧客へ迅速に提案でき、設計初期のスピーディな合意形成が可能となります。

また、AiCorbは設計用プラットフォーム「Hypar」と連携すれば、生成されたファサードデザインをもとに必要な各種パラメータを推定し、3Dモデルを自動作成できます。これにより、画像だけでは伝わりにくい立体的な情報を提供でき、顧客との議論や合意形成をさらに迅速化することが可能となります。

AIによる図面作成の展望

AIの図面作成は、以下4つの対応が課題です。

• 完全自動化の実現
• マルチモーダルな図面生成AIの実現
• 倫理的・法的課題への対応

完全自動化の実現

まず、今後AIの図面解釈能力や精製能力がさらに高度化すれば、設計プロセス全体を完全に自動化できる未来が期待されています。

現在は、設計者の図面作成をAIがサポートする形で利用されていますが、近い将来AIが設計要件を理解し、最適な設計案を自動生成できるようになるでしょう。

マルチモーダルな図面生成AIの実現

また、複数のデータ形式を統合して処理できるマルチモーダルAIが実現すれば、図面作成AIの可能性はさらに広がります。マルチモーダルAIが実現すれば、テキストや画像だけでなく、スケッチ・3Dモデル・IoTセンサーのデータなど、多様な入力を組み合わせて設計図面案を生成することが可能になります。

例えば、設計者が音声で指示を出しながら手描きスケッチを加えるだけで、より詳細な建築図面を自動生成できると期待されます。

倫理的・法的課題への対応

完全自動化を実現させるうえでは、倫理的・法的課題の解決が必要です。特に、設計ミスや事故が発生した際に、その責任がAIにあるのか設計者にあるのかという問題は、今後の重要な議論のテーマとなるでしょう。

また、図面作成プロセスにおけるデータのプライバシーやセキュリティを確保することも大きな課題です。

AIによる図面作成についてよくある質問まとめ

まとめ

AIの図面作成を活用することで、自動修正や部品配置などが可能となり、従来の手作業では困難だった図面作成タスクを効率的に処理できます。これにより、図面作成精度の向上や設計コストを削減でき、プロジェクト全体の生産性が向上します。実際の活用事例でも、設計プロセスの自動化や高精度な設計案の生成により成功を収めています。

導入にあたっては、自社の業務フローや既存システムとの整合性、必要な精度レベルなど、考慮すべき要素が複数あります。まずは専門ベンダーに相談し、自社に最適なソリューションの選定から始めることをお勧めします。

この機会に、AIによる図面作成を導入し、次世代の設計プロセスを体感してみてはいかがでしょうか。

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