Polaris.AIが製造業向け「図面×AI活用ソリューション」の提供を開始
Polaris.AI株式会社は、製造業の設計・開発現場が抱える図面業務の課題を解決するため、「図面×AI活用ソリューション」の提供を開始しました。このソリューションは、同社が自動車、重工業、建設、電力、船舶など幅広い製造領域で培ってきた図面・設計AIの開発実績を体系化したもので、図面を「探す・読む・確かめる」といった日常業務をAIで支援することを目的としています。
製造業の図面業務が抱える課題
製造業の設計・開発現場では、図面に関する多くの業務が、いまだに人の手と経験に頼っています。例えば、類似図面が見つからない、寸法や注記の読み取り・転記に時間がかかる、新旧図面の差分確認や検図がベテラン技術者に集中するといった課題が、開発・設計の各フェーズに広く存在しています。
生成AIの活用は文書や対話の領域で広がっていますが、図面という製造業固有のデータは、寸法、記号、部品の関係性まで正確に読み解く必要があります。そのため、汎用的なツールだけでは現場で活用できる精度に達しにくいのが現状です。
「図面×AI活用ソリューション」の概要
本ソリューションは、開発・設計の業務を5つの区分に整理し、それぞれの「よくある課題」に対してAIによる解決策を提供します。お客様の図面データや業務内容に合わせて、必要な技術を組み合わせて実装することが可能です。
5つの業務区分とAIによる解決策
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検索・流用: 形状、属性、自然言語を組み合わせた類似図面検索や、設計ナレッジ検索・RAG（Retrieval-Augmented Generation）を支援します。
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作成・改訂: 図面作成・改訂支援、回路設計支援、組立図からの部品表抽出などを効率化します。
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検図: 新旧図面の差分抽出、図面情報の構造化、ルール化できる項目の検図支援を行います。
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承認・変更管理: 図面、仕様書、評価結果の横断検索、変更履歴の要約、変更影響範囲の分析支援を提供します。
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展開・後工程利用: 図面からの数量・部材情報抽出や、カタログ・仕様書からの情報抽出を自動化します。
本ソリューションは、最終的な流用や承認の判断は設計者が行う業務フローとして設計されており、図面を社外に出さないオンプレミスや閉域環境にも対応しています。
図面AIの現場適用を可能にする3つの力
図面AIが現場で有効に機能するためには、以下の3つの力が不可欠であるとPolaris.AIは考えており、これらをワンストップで提供しています。
- 図面の構造化力: 線分、文字、座標を解析し、寸法と対象形状を紐付けたグラフ構造へ変換します。汎用VLM（Vision-Language Model：視覚言語モデル）だけでは読み解けない図面固有の関係性まで扱います。
- 判断基準の形式知化力: 既存の検図基準に加え、ベテラン検図者へのヒアリングや過去指摘の分析を通じて、例外判断や指摘レベルを再現可能な判定ロジックとして構造化します。
- 現場業務への実装力: 承認、却下、コメント付与といった業務フローにAIを組み込み、オンプレミス環境を含む実際の現場で継続的に利用できる形まで実装します。
ソリューションの価値と実証済みテーマ
本ソリューションは、Polaris.AIが多数の製造業向けプロジェクトで積み上げてきた図面・設計AIの知見を、開発・設計の業務プロセス全体に沿って構造化したものです。これにより、導入企業は主に以下の3つの価値を得ることができます。
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着手判断の明確化: どの工程にどのAI活用が有効かを整理して示すことで、導入企業が「どこから着手すべきか」を判断しやすくなります。
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立ち上がりの短縮とリスク低減: 過去の実証で有効性が確認された手法を再利用することで、導入初期の期間と不確実性を抑えます。
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成果の資産化: ライセンス継続課金ではなく、図面特徴データ、オントロジー（※1）、名寄せ辞書などがお客様の資産として残ります。
（※1）オントロジーとは、用語や概念の意味と、それらの関係性（上位・下位、部品構成、属性など）を、コンピュータが解釈できる形で体系化したものです。
これまでのプロジェクトで実証済みのテーマには、以下のようなものがあります。
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類似図面検索: 形状、属性、意味情報を組み合わせ、自然言語でも過去図面を検索できます。
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寸法図・部品仕様／カタログ・データシートの読み取り: レイアウト抽出から座標データ化までを実装し、必要な情報を自動で読み取ります。
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図面比較・検図AI: 設計意図を理解し、CAD差、変換誤差、PDF誤差などの避けられない差分を吸収して、本当に確認すべき変更点を提示します。
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数量算出・要件照合・回路設計支援: 図面からの数量算出、要件書の分解・過去仕様との照合、仕様書からの回路構成・部品選定支援を行います。
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先端テーマ（2D→3D）: 複数の2D図面の関係性を理解し、3D CADモデルへ再構築する研究開発において、一定の有効性が確認されています。
今後の展望
Polaris.AIは、図面×AI活用において、まず着手しやすいテーマでの小規模なPoC（概念実証）から始め、効果を確認しながら、設計妥当性や暗黙知を含む高度な判断支援、変更影響分析、2D図面からの3Dモデル化といった領域へ段階的に広げていく進め方を推奨しています。同社は、デモの場だけでなく、現場で実際に使われ続けるAIをお客様に提供することを信条とし、製造業の設計・開発現場の生産性向上に貢献していく方針です。
詳細情報と資料ダウンロード
本ソリューションの詳細、業務区分ごとの課題と解決策、実装イメージ、進め方については、以下の特設サイトおよび紹介資料でご覧いただけます。
Polaris.AI株式会社について
Polaris.AI株式会社は、東京大学松尾研究室発のスタートアップ企業です。「AI時代の羅針盤（Polaris）になる」というビジョンのもと、製造業、インフラ、官公庁といった間違いの許されないMission Critical領域において、AIの社会実装を推進しています。機械学習、アルゴリズム、ロボティクス、セキュリティ、大規模システム開発、産業ドメインにわたる専門性を持つ研究者やエンジニアが集結し、AIプロジェクトを一気通貫で手がけています。
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