AIで機械図面を自動添削する

製造業の設計品質向上に、AIによる機械図面の自動チェックを活用できる。RAGを組み合わせることで、過去の不適合事例や社内設計基準を参照しながらリアルタイムで指摘が可能になる。

システム構成

  1. 図面のデジタル化：PDF図面をOCRでテキスト・寸法データを抽出
  2. RAGベースの知識DB：社内設計基準書、過去の不適合報告書をベクトルDB化
  3. LLMによる照合・指摘：抽出した図面データをDBと照合し、問題点を自然言語で出力
  4. レポート生成：指摘事項を優先度付きでリスト化し設計者に返す

実装のポイント

  • OCRの精度がシステム全体の精度を左右する
  • RAGの検索精度向上にはチャンク分割と埋め込みモデルの選定が重要
  • LangChainやLlamaIndexでパイプライン構築が効率的

期待できる効果

ベテラン設計者の暗黙知をDB化することで、若手設計者の図面ミスを早期に発見できる。レビュー工数を20〜40%削減できた事例もある。

まとめ

RAG+LLMによる図面添削は、製造業の設計品質と生産性を同時に向上させる実用的なAI活用だ。小規模なPoC（概念実証）から始めて効果を検証することを推奨する。