製造業図面AI-Ready化 研究開発

> **本プロジェクトは現在企画段階です。** NEDO（国立研究開発法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構）のGENIAC事業に研究開発テーマとして申請しており、採択結果を待っている状況です。以下は申請内容に基づく計画概要です。

プロジェクト概要

冷間鍛造金型メーカーが保有する**171,095件**の設計図面と**5万件**の工程データを、AIが利活用可能な状態（AI-Ready）にする研究開発です。

正式名称: **「冷間鍛造金型の設計図面・技術知識のAI-Ready化基盤の研究開発」**

解決したい課題

データの分散・非構造化 — 図面（JPG/PDF）・工程データ（Kintone）・手配図（DocuWorks）が別々のシステムで管理され、横断検索ができない

工程知識の属人化 — 製品図を見てどの金型・何工程で作るかの判断がベテランに完全依存。退職で知識が失われるリスク

検索性の欠如 — フォルダ名と人の記憶に頼った検索で、1件あたり10〜30分を要する

機密性の壁 — 顧客の金型図面は高い機密性があり、外部クラウドへのデータ送信に抵抗がある

研究開発の5本柱

1. **製造業図面のAI-Ready化パイプライン** — マルチモーダルLLMで図面の工学的意味を自動理解・構造化し、ベクトルDB上でセマンティック検索を実現

2. **マルチソースデータ統合と工程提案AI** — 図面＋Kintone工程データ＋手配図を統合し、ベテランの工程提案ノウハウをAIで再現できるか検証

3. **AI-Ready化データの有用性実証** — 類似図面検索・設計レビュー支援・技術伝承ツールとしての効果を定量測定

4. **機密データ対応のオンプレミスAI手法** — クラウドAPI vs ローカルLLM（継続事前学習＋教師あり微調整）の体系的比較

5. **中小製造業向けガイドライン策定** — 成果を他社が参照可能な形で公開

実証フィールドのデータ規模

| データ | 件数 | 形式 |

|-------|------|------|

| 全図面 | 171,095件 | JPG/PDF |

| 工程データ | 5万件 | Kintone |

| 素材手配図 | 1,000件 | DocuWorks + 紙 |

計画技術スタック

AI — Google Gemini（マルチモーダル）, オープンソースLLM（Qwen2-VL, Llama 3.2 Vision等）

学習手法 — 継続事前学習（CPT）＋ 教師あり微調整（SFT）

DB — ベクトルデータベース（セマンティック検索）

スキーマ — 製造業図面専用メタデータ定義

プロトタイプ実績

本格研究に先立ち、82件の図面で構造化のプロトタイプを開発・検証済み。構造化成功率100%を達成しています。