Recursiveと空研工業、70年分の図面資産を活用し図面検索効率化などを支援するAIシステムを共同開発

空研工業株式会社と株式会社Recursiveは、空調機器の設計やメンテナンスに伴う資料検索の業務効率化、ならびに熟練技術者の知見継承を支援することを目的として、OpenAI APIを活用した「図面検索」機能を備える「AIナレッジ基盤システム」を共同開発したと発表した。

「AIナレッジ基盤システム」は、空調機器の設計・製造を行う空研工業が70年以上蓄積してきた図面・技術資料をAIが読み取り、必要な情報の特定や資料間の整合確認を支援するものだ。

図面や文書の読み取り、情報の構造化、差分の検出、該当箇所の表示には、OpenAIの最先端モデルを採用しており、非構造化データから必要な情報を高精度に抽出する。

Recursiveは、資料の取り込みから情報抽出、部品番号による検索、文書間の比較、結果の表示・出力までを一貫してつなぎ、ウェブアプリとして開発した。

同システムは、2つの機能で構成されており、1つ目の​「図面検索機能」では、部品表などのファイルをウェブアプリにアップロードすると、AIが部品番号を抽出・構造化し、70年以上にわたり蓄積された図面データから対応する図面ページを自動検索する。

検索したい場合は、指示書や部品リストから抽出した番号をもとに、該当する図面ページを特定する。また、​完全一致だけでなく、改訂番号の違いや文字列の近さを考慮した候補も提示する。

Recursiveと空研工業、70年分の図面資産を活用し図面検索効率化などを支援するAIシステムを共同開発
図面検索機能のUIイメージ。部品表などのファイルをアップロードすると、過去の図面データからの候補ページやそのプレビューを表示する。

2つ目の図面チェック機能では、見積書・提案書作成の際に工場仕切通知書と外形図・納入仕様書の内容を比較し、差分や理由、該当箇所を確認できる。工場仕切通知書と外形図・納入仕様書をウェブアプリにアップロードすると、AIがチェックを実行して比較結果を生成する。

また、必須注記やバルーンの抜けなど、外形図に固有のチェック項目も実行する。なお、手書き注記やレイアウトの誤りを全て網羅するものではなく、最終的には技術者が判断するとのことだ。

Recursiveと空研工業、70年分の図面資産を活用し図面検索効率化などを支援するAIシステムを共同開発
画像2:図面チェック機能のUI画面の一部のイメージ。工場仕切通知書と外形図・納品仕様書などをアップロードすると、AIが差分を検知し、比較結果を画面に表示する。

空研工業の福岡工場における試用段階では、数十分から1時間、時には半日を要していた図面探しが平均4.5分で完了するなど、昨年度実績ベースの試算で年間約90%の工数削減効果が見込まれている。

今後は、利用検証を進めながら、現場からのさらなるフィードバックを反映した改善を重ね、年内には空研工業の福岡・千葉工場での本格導入を目指す計画だ。