POC — 検図性能検証

検図AI 検証デモ
操作ガイド & 開発方針

2D CAD図面から寸法・記号・三角印を自動検出し、ハイライト表示する検図支援AIのデモです。本資料では操作手順・現在の精度・今後の開発方針をまとめています。

フェーズ：簡易PoC 対象：大和製罐株式会社設計部門作成：株式会社ピースフラットシステム

Access

デモ環境へのアクセス

以下のURL・パスワードで検証デモにアクセスできます

検図AI 検証デモ環境

URL https://app-production-2975.up.railway.app/

PW PiNxM6ZFv0qT1UIVcQM2

デモを開く

本デモは性能検証用の簡易版です。精度・品質の保証は含みません。AIでの検図支援が「どの程度可能か」を確認するためのPoCとしてご利用ください。

Capabilities

このAIでできること

2D CAD図面（PDF形式）を入力として、以下の検図支援を行います

寸法数値の検出・ハイライト

図面内の寸法数値（220、R10、5.5 等）を自動検出し、赤色でハイライト表示します。記載漏れの目視確認を補助します。

三角印（仕上げ記号）の検出

接地面を示す三角印（▽）を検出します。仕上げ指示の抜け・漏れチェックに活用できます。複雑な図面では誤検出が発生する場合があります。

記号・テキストの抽出・分類

図面内の記号・注記・テキストを抽出し一覧表示します。記号と文字の誤識別が一部発生するため、目視確認との併用を推奨します。

学習フィードバック機能

担当者がAIの検出結果に「正しい／間違い」をフィードバックすることで、AIが学習し次回以降の精度が向上します。

現段階では「完全な検図」ではなく「検図支援（ハイライトによる目視補助）」としての活用が現実的です。精度が出なかった場合も、それ自体がPoC成果のひとつです。

Screen

画面イメージ

デモ環境の主要な画面構成です

図面検出結果画面

app-production-2975.up.railway.app — 検図性能検証

— CAD図面（PDF）—

├──── 220 ────┤

▽▽ R10

├── 5.5 ──┤

赤ハイライト = AI検出箇所

検出リスト

寸法 220 91%

▽▽ 仕上げ 78%

寸法 R10 85%

寸法 5.5 88%

学習フィードバック画面

app-production-2975.up.railway.app — レビュー & 学習

検出内容	確信度	担当者判定	メモ
▽▽ 仕上げ記号	78%	正しい	—
部品名「図面A」	62%	間違い	記号ではなく文字（部品名）
寸法 220	91%	正しい	—

レビュー完了 → 学習を実行

How to Use

操作手順

デモ環境の基本的な使い方です

STEP 01

図面を選択

サンプル図面（難易度別4種）から1枚を選択してアップロード

STEP 03

AI解析を実行

AIが図面を解析し、寸法・三角印・記号をハイライト表示

STEP 04

検出結果を確認

右パネルで検出リストと確信度を確認

STEP 05

フィードバック入力

誤検出に「間違い」を入力 → AI学習に反映

フィードバックを繰り返すことで学習データが蓄積されます。図面の難易度が低いものから試し、結果を記録しながら進めることを推奨します。

Accuracy

現在の検証精度

サンプル図面4種を用いた簡易検証の結果です。図面の難易度・複雑度によって変動します

寸法数値の検出70〜85%

三角印（▽）の検出50〜70%

記号・テキストの識別65〜80%

高難易度図面での精度30〜50%

数値はサンプル図面での簡易検証値であり、保証値ではありません。御社実図面を用いた検証により実態が確認できます。

低難易度図面では寸法・記号の7〜8割を自動検出できています。学習フィードバックの蓄積により、精度の継続的な向上が見込まれます。

Learning Mechanism

学習機能の仕組み

担当者のフィードバックを積み重ねることで、AIが御社の図面ルールを学習します

1. 図面を入力

実際の図面PDFをアップロード

2. AIが解析

寸法・記号・三角印を自動検出し確信度とともに表示

3. 担当者がフィードバック

正しい検出・誤検出を画面上で「○×」確認

4. 精度向上

フィードバックが蓄積されるほど検出精度が向上

AIへの口頭説明（プロンプト）だけでは修正が難しい誤検出も、画面上で視覚的に正解を指定することで改善できます。担当者の方がフィードバックを入力するだけで学習が進む設計になっています。

Scope

現時点でのスコープ整理

PoC段階における対応可否を正直にまとめています

項目	状態	補足
寸法数値の自動検出	部分的に可	単純な図面では7〜8割検出。複雑な図面では精度低下
三角印（▽）の検出	検証中	誤検出（数字の「2」等）が発生。学習フィードバックで改善見込み
記号・テキストの抽出	部分的に可	記号と文字の誤識別あり。単純な図面では比較的精度が高い
寸法の正誤チェック（計算）	現段階は困難	周辺寸法の整合性確認は高難度。まずはハイライト表示に注力
組み立て図の複合チェック	対象外	単品図面での検図支援に絞る方針
学習フィードバックによる精度向上	対応済み	フィードバックを重ねるほど精度向上。仕組みとして実装済み
Creo図面との連携	今後の課題	PDF形式での入力は対応済み。Creo直接連携は本開発フェーズで検討

Roadmap

今後の開発方針

今回のPoCを踏まえた開発ステップです

Phase 1 — 現在 / 簡易PoC

検証：AIで検図支援は可能か

サンプル図面（4枚）でAIの検出能力を検証
寸法・三角印・記号の検出精度を計測
学習フィードバックUIを使った精度向上の仕組みを確認
赤ペン先生済み図面を追加しての精度評価

御社へのお願い：検図済み（赤ペン入り）の図面を1〜2枚ご共有ください。検証精度の評価に活用します。

Phase 2 — 次のステップ / 本開発判断

PoC結果の報告と本開発の意思決定

PoC検証結果（精度・できること・できないこと）を資料化し上長へ報告
「完全な検図AI」か「検図支援AI（ハイライトのみ）」の方向性を決定
年間の検図工数削減効果を試算し費用対効果を提示
本開発の見積もりを確定・発注へ

Phase 3 — 本開発 / 実運用レベルのシステム納品

専用UIシステムとして開発・納品（竹プラン相当）

図面アップロード → 自動検出 → ハイライト表示の専用画面を開発
検図担当者が使いやすいUI/UXで実運用レベルまで仕上げる
学習機能を内包し、使うほど精度が上がるシステム
Creoからの図面出力との連携も視野に

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