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。
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
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。
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。
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。
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。
デモ環境の基本的な使い方です
URLにアクセスしパスワードを入力
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
AIが図面を解析し、寸法・三角印・記号をハイライト表示
右パネルで検出リストと確信度を確認
誤検出に「間違い」を入力 → AI学習に反映
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
AIが最初から完璧な精度を出すことは、どのシステムでも困難です。このデモが他と異なるのは、「使い続けるほど賢くなる」仕組みを最初から組み込んでいる点です。
検図の精度基準は、御社固有の図面ルール・記号の使い方・設計慣習によって大きく異なります。汎用AIにいくら指示を与えても、御社の「当たり前」を理解させることには限界があります。
一方で、担当者の方が画面上で「ここは正しい」「これは誤検出」と判断を積み重ねると、AIはその判断のパターンを学習し、次第に御社の図面に最適化されていきます。これは外部からでは作れない、御社だけのAIを育てる行為です。
多くのAI導入では「ベンダーに精度改善を依頼し、費用が発生し、時間がかかる」というサイクルが生まれます。
この学習機能があれば、担当者の方が日常業務の中でフィードバックを入力するだけで精度が上がります。外部への依頼なしに、社内で継続的に改善できる体制が整います。また、蓄積された学習データは御社の資産となり、将来的にシステムを拡張する際にもそのまま活用できます。
実際の図面PDFをアップロード
寸法・記号・三角印を自動検出し表示
正しい検出・誤検出を画面上で確認・修正
判断が蓄積されるほど、御社の図面に最適化されていく
PoC段階における対応可否を正直にまとめています
| 項目 | 内容・備考 |
|---|---|
| 寸法数値の自動検出 | 比較的シンプルな図面では機能することを確認。複雑な図面では精度が低下するケースあり |
| 三角印（▽）の検出 | 誤検出（数字の「2」等との混同）が発生。学習フィードバックによる改善を検証中 |
| 記号・テキストの抽出 | 記号と文字の誤識別が一部発生。図面の複雑度によって精度に差がある |
| 寸法の正誤チェック（計算） | 周辺寸法との整合性確認は高難度。まずはハイライト表示による目視補助に注力 |
| 組み立て図の複合チェック | 単品図面での検図支援に絞る方針。組み立て図は対象外 |
| 学習フィードバックによる精度向上 | 担当者のフィードバックを蓄積することで精度向上が見込まれる仕組みを実装済み |
| Creo図面との連携 | PDF形式での入力は対応済み。Creoとの直接連携は今後の議論事項 |
今回のPoCを踏まえた開発ステップです