空研工業、OpenAI API を活用した図面検索システムで技能伝承を支援し、業務を効率化

空研工業は、大型ビルや商業施設、工場などの空調・換気設備を手がける総合空調機器メーカーで、冷却塔では日本でトップクラスのシェアを誇ります。冷却塔は、ビルの空調や工場の設備で温まった水を冷やし、その熱を大気へ逃がす装置です。ビルや、ショッピングセンターのような施設の冷房や、データセンターなどの設備の冷却に使われています。

空研工業には、創業以来の70年にわたる納入実績を記録した膨大な図面があります。ただ、図面の保管場所や内容の理解は、経験豊富な社員でないと把握が困難でした。熟練者の経験や知識、資料の読み取り方を次世代にどう引き継ぐか──。空研工業が AI を使って目指すのは、年次の浅い技術者でも必要な情報にスムーズにアクセスでき、専門性を活かした高度な業務により多くの時間を充てることです。

図面が必要になるのは、納入済みの冷却塔の部品交換時などです。過去に納入した設備の中には、今の部品をそのまま利用できないことも多く、納入時の図面がなければ、一から検討して部品を製造することになってしまうからです。

しかし、該当の図面を見つけ出すのは容易ではありません。同社は多様な顧客の要望に応えてきたことから、同じ型式・部品名でも納入先や時期によって仕様が異なり、類似の図面が複数存在するためです。創業から70年以上蓄積されてきた図面データは膨大で、紙で保管していた頃には、検索に半日を要することもありました。その後、電子化した後でも、部品名や部品番号、データの保存先などが複雑に絡み合って、若手技術者ほど、必要な図面にたどり着くのに多くの時間を費やしていました。

そこで求められたのが、誰でもスムーズに図面を検索できる仕組みでした。どうすれば実現できるか検討を進める中で、AI の活用が浮上し、OpenAI の公式パートナーである日本の AI スタートアップ、Recursiveとの出会いにより、一気に開発まで進みました。

今回のプロジェクトでは、図面と現場の知見を基に、AI を活用した検索システムと現場で使うアプリケーションを一貫して開発。その中で、多種多様な図面を正確に読み取るために複数の AI モデルを比較検討するなどし、最終的には抽出精度とコストの評価を踏まえて OpenAI API を採用することになりました。

アプリの操作は、ユーザーの使いやすさを重視。現場へのヒアリングを重ね、最終的には、図面や部品番号の入力、部品リストや図面の画像・PDF をアップロードするだけで検索できる仕様にしました。

例えば部品リストのスクリーンショットを貼り付けると、AI がリスト内の部品番号を読み取り、該当図面の候補を一覧で表示。番号を入力する手間などを大幅に省けるのみならず、類似の図面も検索されるため、最後は技術者が設備の仕様や交換履歴などと照合して使用する図面を判断します。

OpenAI の技術を活用した図面検索システムの主な導入・検証効果は、以下の通りです。

• 図面検索に要する年間工数を約90％削減できると見込んでいます

• 図面検索で短縮した時間を、若手の育成などに活用

• 図面をアプリ上で確認でき、印刷コストを削減

このシステムにより検索時間が減り、図面の内容を吟味する時間が増えました。若手、ベテランともに、改善案やさらなる付加価値を生むアイデアを検討する時間に充てられ、現場では手応えを感じているといいます。

捻出された時間は、人材育成やその他の業務にも活用され始めています。図面検索システムのおかげで、若手技術者の対応範囲が拡大。1人で遂行できるようになった分、伴走していたベテラン技術者に余裕が生まれています。そうして生み出された時間は、これまで以上の若手の育成に加え、ベテラン技術者自身の業務にも活用されているのです。

空研工業はまた、パートナー企業が作成した図面のチェックシステムを開発中です。現在は、仕様書と図面を目視で照合し、記載や数量の相違などを確認しています。ここに AI を導入して相違箇所を検出し、作業効率の向上や人為ミスの防止などにつなげる考えです。

同社のプロトタイプ検証では、AI が指摘した相違箇所の約90％が正しい指摘だったといいます。実用化されれば、図面チェックの総工数を大幅に削減できる見込みです。

技術者たちの知恵と経験が詰まった図面を、次世代にどうつなげるか。空研工業の AI 活用策は、そのひとつの道しるべとなっています。