図面

図面の読み取りにOCRは使えるのか、AIを活用したものにはどんな違いがあるのか、図面の読み取りにOCRツールを導入する時にはどんなポイントに注意すべきか、などの疑問を持っている人もいると思います。

図面へのOCR活用では、対応できる文字・記号の種類や精度、自社の図面に合ったツールの選び方を理解しておかないと、期待した効果が得られなかったり、導入後に使いこなせないまま終わってしまうケースがあるので注意が必要です。

そこでこの記事では、図面へOCRを活用するメリット、AI OCRが図面読み取りに有効な理由、活用する際のポイント、ツールの選び方などについて解説します。

図面管理システムに求められるものとは

「設計図面の管理についてのアンケート」では、「図面管理システムに備わっていたら嬉しい機能」は以下となりました。

図面管理システムに備わっていたら嬉しい機能	割合
図面や資料のフリーキーワード検索（AI全文字解析によるOCR検索）	37.5%
3Dデータへの対応	36.5%
図面内の情報（会社名、部品番号など）のAI自動読み取り	33.0%

それぞれについて解説します。

フリーワード検索

図面管理システムに求められる機能として、フリーワード検索は重要です。

紙図面やスキャンした画像PDFのままでは文字情報として認識されないため、目視で一枚ずつ確認しなければならず、必要な図面を探し出すだけで膨大な時間と手間がかかってしまいます。図面の枚数が多くなればなるほど、この検索作業の非効率さは深刻な業務負担となります。

フリーワード検索があることで、部品番号・図番・寸法・注記など図面内のあらゆるテキストをキーワードとして検索できるようになり、必要な図面を数秒で特定することが可能になります。

3Dデータへの対応

図面管理システムに求められる機能として、3Dデータへの対応も重要な要素です。

2Dと3Dのデータが別々のシステムで管理されている場合、設計から製造・施工にいたるまでの情報共有が分断され、担当者間での認識のズレや二重管理による業務負担が発生しやすくなります。また、3Dデータに対応していないシステムでは、最新の設計データを活用しきれず、業務効率の低下につながるリスクもあります。

例えば、設計部門が3DCADで作成したデータを製造部門と共有する際、3Dデータに対応した図面管理システムがあれば、同じプラットフォーム上でデータを参照・共有することができます。

図面内の情報のAI自動読み取り

図面管理システムに求められる機能として、図面内の情報をAIが自動で読み取るOCRも重要です。会社名・部品番号・図番などの情報をAIが自動で認識してシステムへ連携することで、手入力による転記作業を大幅に削減することができます。

特に製造現場では、部品番号や寸法の転記ミスが製造トラブルに直結するリスクがあるため、正確性の担保が求められます。図面の枚数が多い現場では、手入力の工数そのものが業務効率を低下させる大きな要因にもなっています。

このように、図面管理においてはAI OCRでの読み取りが重要であることがわかります。

図面にAI OCRを活用するメリット

図面の読み取りにAI OCRを活用することで、さまざまなメリットが得られます。

手入力での転記ミスを減らせる

図面の読み取りにAI OCRを活用することで、手入力での転記ミスを大きく減らすことができます。

手書きで修正された図面や細かい寸法・注記は見間違いや見落としが発生しやすいですし、目視で確認しながら手入力する作業はどうしてもミスが発生しやすくなるのです。AI OCRでは、こうした手書き文字や細かい注記、汚れがある図面などでも高精度で自動読み取りができるため、判読ミスによる転記エラーを防止し、品質管理の精度向上につながります。

学習機能により精度が継続的に向上

AI OCRは、AIが学習することで読み取り精度が継続的に向上していく点も大きなメリットのひとつです。利用を重ねるごとにAIが図面の特徴やパターンを学習するため、導入初期よりも運用を続けるほど精度が高まり、長期的に高い精度での読み取りが期待できます。

従来のOCRでは、一度設定したルールや辞書をもとに文字認識を行うため、手書き文字、特殊な記号に対応できない場合には、精度の改善に都度手動での修正が必要でした。一方、AI OCRであれば実際のデータをもとに学習を重ねることで、さまざまな図面の表記パターンに柔軟に対応できるようになります。

図面管理のデジタル化・ペーパーレス化が進む

AI OCRによって、図面管理のデジタル化・ペーパーレス化を効率的に進めることができます。

大量の紙図面を保管・管理するには、保管スペースの確保や劣化・紛失のリスクへの対応が必要です。また、必要な図面を物理的に探し出す作業は時間がかかり、過去の図面を参照する際の業務効率も低下してしまいます。

AI OCRで図面を電子化・テキストデータ化することで、保管スペースが不要になるだけでなく、キーワード検索で必要な図面を瞬時に見つけられる環境が整うでしょう。

過去図面の資産化と再利用がしやすくなる

AI OCRを活用することで、蓄積された過去の図面を検索・再利用しやすい資産として活かすことができます。過去図面をテキストデータとして管理できる状態にしておくことで、類似案件や設計変更の際に過去の図面をすぐに参照・流用でき、業務効率の向上につながるのです。

紙図面や画像PDFのまま保管されている過去の図面は、必要なときに探し出すのが困難ですし、活用されないまま眠った状態になりがちです。せっかく蓄積されたノウハウや設計情報も、検索・参照できない状態では資産として機能せず、毎回ゼロから作業を進めることになってしまうでしょう。

過去図面をデジタル資産にすることで、業務効率の向上だけでなく組織に蓄積されたノウハウを継続的に活用できる環境づくりにもつながります。

図面にAI OCRを活用する際のポイント

図面の読み取りにAI OCRを導入する際には、抑えておいたほうがよいポイントがあります。

図面管理システムとの連携を事前に設計

図面の読み取りにAI OCRを導入する際には、図面管理システムとの連携を事前に設計しておくことが大事です。

AI OCRで読み取ったデータは、最終的に図面管理システムや基幹システムに取り込んで活用することが前提となります。連携方法を事前に設計せずに導入を進めてしまうと、AI OCRで読み取ったデータの形式がシステム側の仕様と合わず、手作業での修正や変換作業が発生し、導入効果が半減してしまう可能性があります。

AI OCRの導入目的はあくまでも業務効率の向上であるため、データがシステム間でスムーズに連携できる状態を最初から設計しておきましょう。

試験導入から始めて精度を検証

AI OCRを導入する際には、最初から全社・全図面に展開するのではなく、試験導入から始めて精度を検証することが有効です。

AI OCRツールによって読み取り精度が異なるので、実際の図面を使ってみることで精度を確かめるのがよいです。自社の図面の内容をどの程度正確に読み取れるかをまずは試験導入で確かめましょう。

また、実務のなかで図面管理システムと連携できるかも併せて検証しておくことで、本格導入後に発生しやすいシステム間のデータ不整合や手戻りを未然に防ぐことができます。

読み取り前にスキャン品質を高めておく

AI OCRではスキャンしたデータやカメラで撮影したデータなどをもとに読み取りを行います。そのため、読み取り前にスキャン品質を高めておくことが、AI OCRの認識精度を最大限に引き出すうえで重要なポイントです。

解像度が低い画像や傾き・歪みのあるスキャンデータ、汚れや折れ目が多い図面をそのまま読み込ませてしまうと、文字や数値の誤認識が増え、修正作業に多くの工数がかかることになります。

いくらAI OCRの性能が高くても、入力データの品質が低ければ精度は上がらないため、スキャン工程そのものを見直すことが精度向上の前提条件となります。

図面AI OCRツールの選び方

では、実際に図面AI OCRツールを選定するときには、どのようにツールを選べばよいのでしょうか。ここでは確認すべきポイントを解説します。

手書き文字・特殊記号への対応精度を確認する

手書き文字や特殊記号への対応精度は確認しましょう。図面では、手書きでの修正や溶接記号・表面粗さ記号・幾何公差記号などの特殊記号が多く使用されるため、AI OCRツールを選ぶ際にはこれらへの対応精度を事前に確認しておく必要があります。

手書き文字や特殊記号の読み取りに対応していないツールを導入してしまうと、誤認識や読み取り漏れが頻発し、結果として手動での修正作業が大量に発生して業務効率化の効果が得られなくなってしまうでしょう。

導入前に自社で実際に使用している図面サンプルを用いて読み取りテストを行い、手書き文字・特殊記号それぞれの認識精度を確認しておくことが大切です。

対応ファイル形式・図面の種類を確認する

ツールを選ぶ際には、自社で扱う図面のファイル形式や種類に対応しているかを事前に確認しておくことが重要です。

AI OCRツールによって対応しているファイル形式や図面の種類は異なります。自社で使用しているファイル形式や図面の種類に対応していないツールを導入してしまうと、変換作業が別途必要になるなど、業務効率化の効果が限定的になってしまいます。

例えば、図面のファイル形式にはPDFやTIFF、JWW、DWGなど複数の種類がありますし、紙図面をスキャンしたデータを扱う企業もあります。また、機械図面・電気図面・建築図面など、図面の種類によって使用される記号や表記ルールが異なるので、自社の業種・用途に特化した読み取り精度を持つツールかどうかも確認しましょう。

クラウド型とオンプレミス型があるツールを利用

AI OCRツールを選ぶときには、クラウド型とオンプレミス型があるツールを利用しましょう。AI OCRツールには、インターネット経由でサービスを利用するクラウド型と、自社のサーバー上にシステムを構築して運用するオンプレミス型の2種類があります。自社に合ったものを選ばないと業務効率化の効果が十分に得られなくなる可能性があります。

例えば、クラウド型は初期費用を抑えて短期間で導入できますが、図面データを外部サーバーに送信することになるため、機密性の高い設計図面を扱う企業にとってはセキュリティ面での懸念が生じる場合があるでしょう。

一方、オンプレミス型は自社環境内でデータを管理できるためセキュリティを確保しやすい反面、初期導入コストや保守・運用にかかる負担が大きくなる傾向があります。機密情報を多く扱う製造業や建設業では、オンプレミス型を選択するケースも多くあります。

サポート体制を確認する

AI OCRツールを選ぶ際には、サポート体制を確認しましょう。AI OCRツールは導入して終わりではなく、自社の図面に合わせたAIへの学習・チューニングや、運用開始後のトラブル対応など、継続的なサポートが必要になる場面が多くあります。

サポート体制が不十分なツールを選んでしまうと、読み取り精度がなかなか改善されなかったり、問題が発生した際に業務が長期間停止したりするリスクがあります。導入後も安定して運用し続けるためには、ツールの機能だけでなく、提供会社のサポート体制まで含めて評価することが重要です。