　さらに、検図向けの「新旧図面の差分抽出」「図面情報の構造化」「ルール化できる項目の検図支援」、承認／変更管理向けの「図面／仕様書／評価結果の横断検索」「変更履歴の要約」「変更影響範囲の分析支援」、展開／後工程利用向けの「図面からの数量／部材情報の抽出」「カタログ／仕様書からの情報抽出」を用意する。

　流用や承認の最終判断は、設計者が行う業務フローとして設計しており、図面を社外に出さないオンプレミス環境や閉域環境にも対応する。

現場適用を支える技術と実証済みの活用テーマ

　Polaris.AIは、図面AIの現場適用を実現する要素として「図面の構造化力」「判断基準の形式知化力」「現場業務への実装力」の3点を挙げ、これらをワンストップで提供する。

　図面の構造化では、線分／文字／座標を解析し、寸法と対象形状をひも付けたグラフ構造へ変換することで、汎用VLM（Vision-Language Model：視覚言語モデル）だけでは扱いにくい図面内の関係性まで扱うとしている。

　判断基準の形式知化では、既存の検図基準に加え、ベテラン検図者へのヒアリングや過去の指摘内容の分析から、例外判断や指摘レベルを再現可能な判定ロジックへと構造化する。

　現場業務への実装では、承認／却下／コメント付与までを業務フローに組み込み、オンプレミスを含む実環境で使い続けられる形まで実装する。

　また、過去の実証で有効性を確認した手法を再利用することで、導入初期の期間の不確実性を抑えられるとしている。ライセンス継続課金を必要とせず、図面特徴データやオントロジー（用語や概念の意味と関係性をコンピュータが解釈できる形で体系化したもの）、名寄せ辞書などを成果物として顧客側に残せる点も特長だ。

　これまでのプロジェクトで実証済みのテーマには、形状／属性／意味情報を組み合わせ、自然言語でも過去図面を検索できる類似図面検索の他、レイアウト抽出から座標データ化までを行う寸法図／部品仕様／カタログ／データシートの読み取りがある。

　この他、CAD差／変換誤差／PDF誤差などの避けられない差分を吸収し、確認すべき変更点を提示する図面比較／検図AIや、数量算出／要件照合／回路設計支援なども含まれる。

　先端テーマとして、複数の2D図面の関係性を理解し、3D CADモデルへ再構築する研究開発でも一定の有効性を確認しているという。

Polaris.AIが図面／設計領域で実装、技術検証してきたテーマの例［クリックして拡大］出所：Polaris.AI

※本記事は制作段階で生成系AIを利用していますが文責は編集部に帰属します（ITmedia AI倫理ポリシー）。

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