設計業務にAIは活用できる？AI Marketでの実際の相談事例、仕組み・メリット・企業導入事例・注意点を徹底紹介！

設計業務の効率化は製造業や建設業を始めとする多くの企業の重要課題です。

熟練設計者の不足、短納期化する開発サイクル、品質維持の困難さに直面する中、AI、そのなかでも生成AI（ジェネレーティブAI）による設計支援が現実的な解決策として注目を集めています。

本記事では、設計業務で活用できるAIの基本機能、AIが設計書や図面作成を支援する仕組み、導入メリット、実際にAI Marketへ寄せられた相談事例、導入時の注意点を解説します。

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設計業務で活用できるAIとは？

設計で活用できるAIとは、建築や工業、ソフトウェア開発、半導体設計など、さまざまな分野における設計プロセスを支援または自動化できる生成AI技術を指します。なお、生成AIとは膨大なデータをもとに新たなコンテンツや画像を生成するAIのことです。

生成能力を活かし、設計要件や条件をもとに効率的な設計案の生成や、既存のデータや設計パターンを解析して最適な提案を行うことが可能です。例えば、建築物の過去の設計データを分析し、類似プロジェクトに最適な設計案を生成したり、自然言語処理（NLP）技術を用いて設計書や仕様書を自動生成できます。

また、生成AIは創造的要素もあり、従来の設計方法に比べ、人間が考えつかない新しいアイデアやパターンを発見することも可能です。

生成AIの仕組み、活用方法をこちらの記事で、代表的なツールをこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

設計書作成でAIができること

設計書で利用できる機能は、主に以下が挙げられます。

これらの機能を活用することで、設計プロセス全体の効率化が図れ、より迅速かつ精度の高い設計書作成が可能になります。

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実際にAI Marketにいただいた設計業務のAI活用相談事例

AI Marketには、設計業務の効率化を目的としたAI活用相談を多くの企業からいただいております。

お客様から寄せられたご相談は以下のようなもので、AI Marketでは、コンサルタントがお客様の課題感をヒアリングし、適した技術・ソリューションを保有する企業をご紹介致しました。

1. 図面の記載漏れ・寸法不備を自動チェックしたい
2. コンクリート製品の型枠図面を自動生成したい
3. 図面から強度計算に必要な情報を抽出したい
4. 設備図面から管材料の種類・口径・数量を自動集計したい
5. 内装工事の図面作成をAIで支援したい

※実際のお客様からのご相談内容のため、企業特定に繋がる情報は伏せています。

① 図面の記載漏れ・寸法不備を自動チェックしたい

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：1,001人〜

図面認識OCRとCADルール検証による図面の自動チェック｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、構造設計において、図面のチェック作業をAIエージェントで自動化したいと相談されていました。

現在は設計者がチェックシートに沿って確認しており、寸法の記載漏れ、二重寸法、注記の不足、承認サインの有無などの確認項目があるとのことでした。

技術面では、図面内の形状、寸法線、注記、記号、タイトル欄、承認欄などを認識し、事前に定義したチェックルールと照合する仕組みが必要になります。OCRだけではなく、図面要素の位置関係や寸法記載の有無を判定する図面レイアウト解析が重要になります。

また、図面データには機密情報が含まれるため、クラウド利用ではなくオンプレミス環境での実現を希望されていました。

② コンクリート製品の型枠図面を自動生成したい

ご相談企業様属性

• エリア：中部
• 従業員数：1,001人〜

CAD図面生成と設計ルール判定による型枠設計支援｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、コンクリート製品を製造するための型枠図面をAIで生成できないか相談されていました。製品ごとに長さや幅が異なる一方で、型枠は繰り返し使用するため、既存の型枠部品をどのように組み合わせるかが重要になります。

製品図から外観図や側面図を確認し、コンクリートの流し込み方、部品の配置、穴あけ位置などを検討したうえで部品図まで作成したいという要望がありました。

技術面では、既存CADデータや過去の型枠設計データを参照しながら、寸法条件、部品の流用可否、穴位置、部材干渉、輸送制約などを考慮する設計支援システムが想定されます。

③ 図面から強度計算に必要な情報を抽出したい

ご相談企業様属性

• エリア：中国・四国
• 従業員数：501〜1,000人

図面情報抽出と構造解析ソフト連携による強度計算支援｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、図面を読み込むことで強度計算に必要な情報を抽出できるAIツールがあるか相談されていました。現在は、素材、寸法、厚み、載せるものの重量、可動部の有無などをもとに人手で強度計算を行っているとのことでした。

技術面では、図面から部材形状、寸法、板厚、材質、接合箇所、荷重点などを抽出し、構造解析ソフトに渡せる形式に変換する仕組みが中心になります。

また、強度計算は安全性に関わるため、AIが判断結果を断定するのではなく、設計者が確認すべき点を明示する運用が重要になります。

④ 設備図面から管材料の種類・口径・数量を自動集計したい

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：1,001人〜

図面OCRと部材マスタ照合による管材料の自動数量拾い｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、設計図面から特定の管材料を読み取り、材料の種類、口径、形状、数量を自動で集計するAIツールを探していました。図面に記載された管材料名や口径、直管・曲がり管などの情報を読み取り、集計表として出力したいという相談です。

技術面では、図面内の文字列を抽出するOCRに加え、管材料名、口径、形状、数量の関係を判定する情報抽出処理が必要になります。登録済みの管材料マスタと照合し、表記ゆれや図面ごとの配置違いに対応する設計が求められます。

⑤ 内装工事の図面作成をAIで支援したい

ご相談企業様属性

• エリア：中部
• 従業員数：〜100人

建築図面解析と材料拾い出し｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、内装工事に特化した図面作成機能にAIを導入したいと相談されていました。設計事務所から受け取った図面をもとに、材料の拾い出し、原価を算出し、見積書作成につなげる業務が対象です。

特に家具や内装工事では、三面図、正面図、上面図、断面図などから、表面材、芯材、金物、丁番、引き出しレールなどを確認する必要があります。材料データベースはあるものの、図面上で素材名が省略されている場合があり、人が判断している領域が多いとのことでした。

技術面では、図面解析による寸法・部材・注記の抽出、材料マスタとの照合、見積項目への変換、確認が必要な不明点の提示が中心になります。

AI Marketでは、上記のように、様々な企業からのAI活用相談を受け付けています。

設計業務におけるAI活用では、図面OCR、CADデータ解析、部材マスタ連携、ルート最適化、強度計算ソフト連携など、複数の技術要素を組み合わせるケースが多くあります。

また、図面には機密情報が含まれるため、クラウド利用の可否、オンプレミス環境での構築、既存CADとの連携可否も重要な検討事項になります。

生成AIツールを用いて、AI企業の選定をAIに相談するケースも増えています。しかし、実際のAI導入では、図面データの形式、設計ルールの複雑さ、既存システムとの連携、実装可能性の判断など、人が介在しないと判断が難しい要素も多く存在すると考えています。

だからこそAI Marketでは、実際の人間である専門のAIコンサルタントが直接お客様と対話し、ヒアリングから企業選定までを支援し、実現性の高いAI導入をサポートしています。

貴社でも設計業務におけるAI活用をご検討中の際は、ぜひご相談ください。

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AIが設計書を作成する仕組み

AIが設計書を作成する仕組みは、以下のとおりです。

1.設計データ収集と学習

収集した過去の設計図や図面をAIで読み取って、AIが最適な設計手法を学習します。

具体的には、リバースエンジニアリングを通じて既存のソースコードを解析し、設計書を生成する手法が用いられます。また、プロセスマイニングの技術を活用して、イベントログからパラメータや因果関係、優先順位などの論理的な関係性を推定することも行われます。

2.設計案の生成

収集したデータをもとにAIが要件や条件に合致する設計案を生成します。

単に設計案を生成するだけでなく、エラー検出や設計支援も行えます。例えば、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する機能や、設計プロセスの中で発生する潜在的なエラーをリアルタイムで検知し、修正案を提示する機能を備えています。

3.シミュレーションと最適化

生成した設計案のシミュレーション内容をもとに性能や効率を評価し、最適化アルゴリズムで改良を重ねます。

例えば、CFD（計算流体力学）シミュレーションと組み合わせることで、設計の性能や効率を評価し、最適化することができます。

関連記事：「CFD解析にAI活用は有効？解決できる流体解析の課題、導入の注意点・事例を徹底解説」

4.インターフェースと連携

3Dモデルや設計図を可視化し、ユーザーがAIの提案を編集・調整することも可能です。例えば、手書きのコメントや注釈をスキャンし、自動的にデジタルデータとして図面に反映させることができます。

5.出力と統合

最終的な設計案をCADツールなどの出力ツールへ直接エクスポートします。

このように、AIは設計データの活用や生成、評価を通じて設計を効率化し、精度と創造性を向上させます。

設計書作成にAIを使うメリット

設計書作成にAIを利用することで、設計プロセスの効率化や属人化の解消などさまざまなメリットを得られます。以下では、設計書作成にAIを活用するメリットについて具体的に紹介します。

設計プロセスの効率化

AIが設計プロセスをサポートすれば、設計業務の一部が自動化され、設計プロセスの効率化につながります。

一口に設計プロセスと言っても、例えば機械設計では構想設計や基本設計、詳細設計など複数の工程が存在します。これらの工程はそれぞれ異なる目的や作業内容を持ち、複雑かつ多岐にわたる業務が含まれるため、多くの時間と労力が求められます。

そのため、特に大規模プロジェクトではケアレスミスによる手戻りのリスクが高まりやすく、進行が遅れることも少なくありません。

そこで、AIで設計業務の一部が自動化され、設計プロセスの効率化につながります。特に、設計業務におけるルーティン的なタスクをAIで自動化することで、コアな業務に集中できるようになり、設計業務全体の効率化が可能です、

また、AIが設計の進行中に即座にフィードバックができる仕組みを構築すれば、設計ミスの早期発見と修正が可能となり、設計のスピードと品質の両方を向上できます。

設計精度の向上

AIは膨大なデータを処理し、過去の設計ミスや最適なパターンを分析する機能があります。

従来、設計精度の向上には設計者の経験や知識が大きく依存していました。しかし、複雑な設計プロセスではミスの検出が難しく、問題が後の工程で発覚することも少なくありませんでした。このような場合、手戻り作業が発生し、コストや時間の浪費につながるリスクが高まります。

AIは過去の設計ミスや最適なパターンを分析する機能があります。この機能により、設計の早期段階でエラーの検出や修正が可能になり、設計精度を高められます。結果として、最終製品の品質向上につながり、顧客満足度の向上が期待されます。

コスト削減

AIを活用すれば、設計業務の自動化や設計内容の正確性向上が実現し、設計期間の短縮や設計不良の減少によるコスト削減が可能です。

人手による設計プロセスで迅速化を目指す際には設計者にかかる人件費が膨れ、特に大規模なプロジェクトほど高額なコストが発生します。また、人的ミスや設計変更に伴う手戻り作業は、特にコストを押し上げる要因となっています。

そこで、AIを活用すれば、設計業務の自動化や設計内容の正確性向上が実現します。結果として、開発プロセス全体のコスト効率が大幅に向上します。

創造性の向上

生成AIは人間が見落としがちな新しい設計案や独創的なアイデアを提案できます。従来の設計手法では、設計者の経験や知識に依存することが多く、新しい発想や視点が取り入れられにくい課題がありました。

特に、短納期なプロジェクト環境では、創造的な取り組みに割ける時間が限られる傾向にあります。

その点、生成AIは新しい設計案や独創的なアイデアを提案できます。この機能を設計に活かすことで、設計者はAIの提案を参考に新たな視点を得て、創造性をさらに高めることが可能です。

このように、AIは設計者の「創造のパートナー」として機能し、創造的なデザイン制作や設計書作成をサポートするツールとしても期待されています。

属人化の解消

設計業務にAIを導入することで、熟練設計者しか担当できないような専門性の高い設計業務を自動化し、属人化を解消できます。

設計業務は経験や知識に大きく依存するため、属人性の高い業務とされています。こうした属人化が進むと、経験豊富な設計者の離職や体調不良に伴う不在が生じると、設計業務が停滞するリスクが高まります。

また、少子高齢化による熟練設計者の不足が進行しており、将来的な人材確保も大きな課題です。

一方、AIを導入することで、専門性の高い設計業務を自動化し属人化を解消できます。また、設計ノウハウをシステムとして蓄積でき、設計書作成におけるノウハウの継承が容易になります。

結果として、長期にわたって安定的かつ効率的な業務進行を実現するだけでなく、チーム全体の業務負荷軽減にもつながります。

生成AIの活用は設計業務以外でも様々な業種で使われています。こちらで詳しく解説していますので併せてご確認ください。
ロボット：生成AIを活用することで、従来にない形の自動化、効率化が実現可能。
音楽：プロの音楽家から音楽制作に興味を持つ初心者まで、誰もが高品質な音楽を簡単に作曲が可能

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設計書作成にAIを活用した成功事例

実際に設計書作成にAIを活用し、システム開発全体の効率化や開発コスト削減などに成功している企業もあります。以下では、設計書作成にAIを活用している事例について紹介します。

【富士通】設計書のレビュー支援システムを開発

富士通株式会社は、みずほフィナンシャルグループと共同で、システム開発・保守フェーズにおける品質向上を目指し、「設計書レビュー支援システム」の実証実験を開始しました。

このシステムは、富士通の生成AIコアエンジンとエンジニアの知識・ノウハウを組み合わせたもので、設計書の記載ミスや漏れを自動検出できます。今後は、生成AIにより改善された設計書から、テスト仕様書を自動生成する技術の開発も進めていく計画を立てています。

将来的には、従来人間が行っていたソースコード生成や保守作業に対して生成AI技術を活用し、システム開発の品質とレジリエンスの向上を目指しています。

【Jitera】システム設計書の自動生成が可能なシステムを開発

株式会社Jiteraは、生成AIを活用してシステム開発のプロセス全体を効率化するプラットフォームを開発しました。このプラットフォームは、設計書の記載ミスや漏れを生成AIで自動検出する機能を備えています。

また、ベンダーロックの要素がなく、フルスクラッチと同等の柔軟性を持ちながら高速開発を実現する点が特徴です。これらの機能により、従来のシステム開発と比べ、3倍以上のスピードでの開発が可能となり、企業のシステム開発効率を大幅に向上することが可能です。

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設計書作成でAIを活用する時の注意点

設計書作成でAIを活用する際には、設計データの品質や作成プロセス、セキュリティリスクに注意が必要です。以下では、具体的な注意点を紹介します。

学習する設計データの品質を確保する

AIが設計書を作成する際の精度や有用性は、使用されるデータの質に大きく依存します。不正確なデータや欠陥を含むデータなど質の低い設計データを使用すると、AIが不良設計を出力する場合もあるため、AIに提供するデータは以下のポイントに留意して準備する必要があります。

• 設計データが最新かつ正確であることを確認する
• 不適切なデータやノイズはあらかじめ排除する
• バランスの取れたデータセットを用意する

特に、設計書作成においては、過去の実績やベストプラクティスを反映したデータを使用することが重要です。

人間の介入が必要

AIは強力なツールですが、現段階では設計のすべてを任せることはできません。生成AIツールの多くが誤った提案を出す可能性が高いにもかかわらず、生成内容をチェックできるツールが確立されていないことが理由の一つです。

したがって、AIが生成した設計案はあくまで参考情報として活用し、最終的な判断は人間が行うべきです。人間による定期的なレビューやクレンジングプロセスを導入することで、生成される設計データの質を担保し、AIのパフォーマンスを最大限に引き出せます。

セキュリティリスクに備える

設計データの中には、新製品や未公開プロジェクトに関するデータなど機密性の高いデータも多く存在します。

このような機密性の高い設計データを取り扱う場合は、生成AIのツールを通じてデータ漏えいや不正アクセスが発生するリスクに注意が必要です。例えば、オープンソース型の生成AIをAPI経由で利用する場合には、入力されたプロンプトなどが学習に利用される可能性があります。

そのため、外部の生成AIツールを利用する際には、以下のように社内セキュリティや利用するAIツールを考慮することが重要です。

• データの暗号化：設計データをクラウドや外部APIに送信する際には、暗号化技術を活用して安全性を確保
• AIツールの選定：入力データをAIの学習データに使用しないツールや、入力データへのアクセス制限が可能なツールを選ぶ
• アクセス制限：設計データへのアクセス権を厳格に管理し、権限のないユーザーやシステムからの不正アクセスを防ぐ

また、AIツールを導入する際には、そのプラットフォームの利用規約やデータ利用ポリシーを確認し、情報漏洩リスクを最小限に抑える仕組みを整えましょう。

設計書作成に活用できるAIについてよくある質問まとめ

まとめ

設計書作成にAIは、効率化と精度向上を実現するツールとして活用可能です。

具体的に、AIは設計条件の整理や部品選定、図面作成などにおいて人間の代替やサポートが可能とされています。

成功事例からも明らかなように、設計書作成にAIを活用すれば、人的ミスの削減や設計プロセスの効率化といった多くのメリットが得られます。

自社の設計業務にAIを導入する場合は、まず対象業務を絞り、図面サンプルや過去案件をもとにPoCを行うことが重要です。

AI Marketでは、AI・生成AIの導入を検討する企業に対して、要件整理からAI開発会社・AIサービスの選定まで支援しています。

図面読み取り、CAD連携、設計レビュー、部材拾い出しなど、自社だけでは技術選定が難しい場合は専門家に相談しながら検討を進めることで実現可能な範囲を判断しやすくなります。