【ノーコードソリューションズ｜AI Weekly vol.22】先週の重要AIニュース3本（70年分の図面探しが数十分〜半日から平均4.5分に ほか2本）

AI WEEKLY by NOCODE SOLUTIONS

Vol.22　先週の重要AIニュース3本

発行日：2026/11/08 ／ 配信日：2026/11/09

今号のラインナップ

11月4日、空調機器メーカーの空研工業社（福岡市）とAI開発会社のRecursive社が、図面や技術資料を探す「AIナレッジ基盤システム」を共同で開発したと発表しました。空研工業社は1956年設立で、70年分の図面と技術資料を抱えています。年代によって図面の形式も表記もばらばらで、過去に納入した設備のメンテナンス資料を探すのに、数十分から1時間、ときには半日かかっていました。新しい仕組みでは、部品表のファイルを読み込むと、AIが部品番号を抜き出して過去の図面ページを探します。改訂番号や枝番が違う図面も候補に並びます。福岡工場で試した段階で、探す時間は平均4.5分。昨年度の実績をもとにした試算では、図面を探す工数を年間約90%減らせる見込みです。

図：部品表から過去の図面を探す流れ。Recursive社の発表をもとに作成。90%の削減見込みは昨年度実績をもとにした試算

過去の図面がどこにあるか、特定の担当者しか知らない会社は少なくありません。そこでは同じ時間のロスが起きています。図面探しは、何時間かけても成果物が残らない作業です。だから1件に半日かかっていても、問題として表に出てきません。今回のAIがするのは、部品番号で図面の候補を探すところまでで、手書きの注記やレイアウトの誤りまで見つけるわけではありません。最終判断は技術者がします。発表によると、本格導入は年内に福岡工場と千葉工場で目指すとしています。

小さく始めるなら、70年分を一度に読み込む必要はありません。最近問い合わせのあった設備のPDF図面を1枚選び、外部のAIに入れてよい図面であることを確かめたうえで、ChatGPTやClaudeに「この図面の部品番号と型式を一覧にしてください」と入力します。出てきた一覧を原図と見比べて、読み違いがどこに出るかを確かめる。検索の仕組みを作る前の、読み取りの試しです。

11月5日、東京大学発のスタートアップWOGO社が、機械設計を支援する「Hacadly AIエージェント」の提供を始めました。チャットで指示すると、図面やCADデータを読み取り、3Dモデルの生成、図面との照合、寸法の修正までを行います。LLM（大規模言語モデル。ChatGPTなどの土台になるAI）に、同社が独自に開発した図面と3D形状の処理技術を組み合わせています。同社のベンチマークでは、板金9件・切削10件・製缶4件の計23件の2D図面から3Dモデルを復元する試験で、成功率は100%でした。比較対象は、同じClaude Opus 5.5をそのまま使った構成で、CADの操作ツールをつないだ場合で11件（47.8%）、つながない場合で9件（39.1%）です。設計の履歴が残っていない3Dデータから、寸法を変えて編集できるCAD上の構成（フィーチャー）を作り直す試験でも、20部品すべてが形状の再現に合格。ただしこちらは比較構成も全件成功しており、差が出たのは板厚や穴径を変える編集の試験でした。評価はFreeCADで行っています。

図：2D図面から3Dモデルを復元できた件数（23件中）。WOGO社の自社ベンチマーク（PR TIMES・11/5）をもとに作成。LLMはいずれもClaude Opus 5.5

過去製品の2D図面を見積もりや派生設計に使い直したい会社には、検討の材料になります。今回の試験で分かるのは、同じLLMでも、図面と形状を扱う専用の仕組みを組み合わせないと、23件の半分以上を正しく3Dにできなかったことです。提供形態はユーザーの端末に入れるソフトで、自社が管理するクラウド内のAI環境につなぐ構成なら、図面データはWOGO社のサーバーを経由しません。

ただ、100%という数字は23件の自社ベンチマークでのものです。手書きの寸法や社内独自の記号を含む自社の図面でどうなるかは、個別に確かめるしかありません。検討するなら、WOGO社に自社のCADへの対応とサンプル図面での評価を問い合わせ、形式の違う図面を3枚ほど渡して、AIで作ってから修正を終えるまでの時間を、ふだんの作業時間と比べるのが先です。

弊社からのお知らせ｜無料の資料

図面と熟練者の判断をAIに渡す前に、どの工程から始めるかを決めていますか

1本目のニュースは図面を探す、2本目は図面から3Dを起こすところまでをお伝えしました。弊社が製造業で手がけた案件では、どの工程から始めるかと、図面を社外に出せるかどうかで進め方が変わっています。その判断に使った実際の案件を1冊にまとめました。

5 / 5システム開発の事例①　受注書OCRと管理システム

製造業のAI導入事例集｜PDF・16ページ

受注書の文字を読み取って入力を減らす方法、形式の違う図面（PDF・DXF・STEP・Excel）から見積もりを作る仕組み、熟練工の「なんとなく分かる」を形にする進め方、図面を社外に出せない3案件で実際に出た制約と対応を載せています。無料でお読みいただけます。

11月2日、リコー社と川崎重工業社が、設計業務でAIを使って知識を引き継ぐための戦略的パートナーシップを結んだと発表しました。リコー社のLLMとLMM（文章に加えて図や表も読めるAI）を川崎重工業社のオンプレミス環境（自社で管理するサーバー）に置き、設計文書や図面に蓄積された知識と、熟練技術者の経験・ノウハウ・判断基準をAIで整理して、組織の中で引き継ぐ方法を検証します。川崎重工業社が鉄道車両や航空機などの設計の知見と技術文書、検証の場を出し、リコー社がオンプレミスで使える生成AIの基盤と導入の知見を出します。対象は航空機やロボットなど、複雑な製品の設計です。

大企業でなくても今日から始められるのは、熟練者が何を見て判断しているかを記録する作業です。今回は検証を始めたという発表で、成果や費用、検証の期間はまだ示されていません。図面や設計文書は、すでに紙やデータとして手元に残っています。一方、熟練技術者の判断は本人の頭の中にしかないので、AIに読ませる前に、まず言葉にして書き出す必要があります。AIを社内のサーバーに置く構成はサーバーへの投資が要るので、同じ構成を入れるかは費用と運用の体制を見て判断することになります。

ただ、熟練者の判断を言葉にする作業は、サーバーがなくても始められます。弊社が製造業でお手伝いした案件では、ベテラン社員への聞き取りの音声と現場の写真をもとに、判断の分かれ目を整理しました。本人に話してもらい、AIでたたき台の流れ図を作り、本人が直す、という順番です。AIの費用はChatGPTやClaudeの個人向け契約の範囲で始められます。先に決めるのは、誰の、どの判断を残すかです。

お知らせ｜展示会に出展します

11月25日〜27日、名古屋の展示会に出展します。代表の仙入、COOの吉村も3日間ブースにおります

11月25日（水）から27日（金）まで、Aichi Sky Expo（愛知県国際展示場）で開かれる「ファクトリーイノベーション Week 名古屋」に、弊社が出展します。ブースは、製造業向けの生成AIのサービスが集まる専門エリア「生成AI World」の中です。代表の仙入とCOOの吉村が3日間ともブースにおりますので、今号で取り上げた図面の検索や、熟練技術者の判断を引き継ぐ進め方についても、その場でご相談いただけます。来場には事前の登録が必要で、11月22日（日）17時までに登録すれば無料です（通常の来場登録は、それ以降5,500円・税込）。

今号のまとめ

CONTACT ／ ご相談とサービス資料

図面と熟練者の判断をAIに引き継ぐ順番を、
30分の無料相談で一緒に整理します

紙の図面とPDFが棚とサーバーに分かれていて、探せるのが特定の人だけ。熟練の技術者が数年で定年を迎える。そんな段階からのご相談もお受けしています。初回30分の無料相談では、いまある図面の形式と量、残したい判断を伺ったうえで、どの工程から始めるかを一緒に決めます。ご担当者だけでも構いません。

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