空研工業の資料探しが平均4.5分に　図面検索の年間工数90％減へ

この事例は、空研工業の社内システムの話です。一般の利用者が使える新機能ではなく、読者の契約や設定が変わることはありません。図面や過去資料の検索に悩む製造業の技術者や管理職にとって、導入の進め方を知る材料になります。

空研工業は、ビルや工場の空調・換気設備を手がける総合空調機器メーカーです。冷却塔（空調などで温まった水を冷やし、熱を大気へ逃がす装置）では、日本でトップクラスのシェアがあるとOpenAI公式ブログは紹介しています。

70年分の図面から、部品交換用の1枚を探す

図面が必要になるのは、納入済みの冷却塔の部品を交換するときなどです。今の部品がそのまま使えないことも多く、納入時の図面がなければ、一から検討して部品を作ることになります。

ところが、図面を探すのは簡単ではありません。同社は多様な顧客の要望に応えてきたため、同じ型式・部品名でも、納入先や時期によって仕様が違います。似た図面も複数あります。

紙で保管していた頃は、検索に半日かかることもありました。電子化したあとも、部品名や部品番号、保存先が複雑に絡み合っています。若手技術者ほど、目的の図面にたどり着くまでに時間を使っていました。

部品リストのスクリーンショットから候補を出す

システムは、図面や部品番号の入力に加え、部品リストや図面の画像・PDFのアップロードで検索できます。現場へのヒアリングを重ねて、この仕様にしたといいます。

たとえば部品リストのスクリーンショットを貼ると、AIがリスト内の部品番号を読み取ります。そして該当図面の候補を一覧で表示します。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と照合して、使う図面を決めます。

開発では、図面と現場の知見をもとに、検索システムと現場用のアプリを一貫して作りました。OpenAIの公式パートナーであるRecursive（日本のAIスタートアップ）が関わっています。多様な図面を正確に読み取るため複数のAIモデルを比べ、抽出精度とコストの評価をふまえてOpenAI APIを選びました。

1時間近くが平均4.5分、年間工数は約90％減の見込み

導入や検証で見えた効果は次のとおりです。

• 資料探しの時間は、過去は1時間近くかかっていたのが平均4.5分に短縮
• 図面検索にかかる年間工数は、約90％減る見込み
• 図面をアプリ上で確認でき、印刷コストを削減

「約90％」は導入後の実績ではなく、見込みの数字です。

空いた時間は若手の育成へ

検索時間が減った分、図面の内容を吟味する時間が増えました。若手の対応範囲が広がり、1人でできる仕事が増えたため、付き添っていたベテランに余裕が生まれています。その時間は若手の育成と、ベテラン自身の業務に使われ始めています。

取締役工場長の楢木鷹次氏は「やりたかった仕事、チャレンジしたかった仕事にトライする時間が生まれ、社員のモチベーション向上につながっています」と述べています。

図面チェックにもAIを広げる

空研工業は、パートナー企業が作った図面のチェックシステムも開発中です。いまは仕様書と図面を目視で照合し、記載や数量の違いを確認しています。ここにAIを入れ、違いを検出して人為ミスの防止につなげる考えです。

プロトタイプ（試作）の検証では、AIが指摘した相違箇所の約90％が正しい指摘でした。実用化されれば、図面チェックの総工数を大幅に減らせる見込みです。

自社で似た仕組みを考える企業へ

OpenAI APIは日本で使えます。公式の料金ページとヘルプは日本語で公開されています（当サイトの確認：11/3）。料金はドル建てで表示され、円での月額は公式ページでは案内されていません。

空研工業の事例では、検索の候補を出すのはAIで、使う図面を決めるのは技術者です。導入の相談は、OpenAIの営業窓口か公式パートナーなどに問い合わせる形になります。