OpenAIは11月9日、空調機器メーカーの空研工業が、OpenAI APIを活用した図面検索システムを開発・導入した事例を公開した。導入により、過去には1時間近くかかっていた資料探索を平均4.5分に短縮し、図面検索に要する年間工数を約90％削減できる見込みだという。

部品番号や画像、PDFから図面候補を検索

空研工業には、創業以来70年以上にわたる納入実績を記録した図面が蓄積されている。同じ型式や部品名でも納入先や時期によって仕様が異なるため、必要な図面を見つけるのに時間がかかっていた。紙で保管していた頃には、検索に半日を要することもあったという。

そこで同社は、OpenAIの公式パートナーであるAIスタートアップのRecursiveと、AIを活用した検索システムおよび現場向けアプリケーションを開発。複数のAIモデルを比較し、図面からの情報抽出精度とコストを評価した上でOpenAI APIを採用した。

利用者は、図面番号や部品番号を入力するほか、部品リストや図面の画像、PDFをアップロードして検索できる。例えば、部品リストのスクリーンショットを貼り付けると、AIがリスト内の部品番号を読み取り、該当する図面の候補を一覧表示する。

類似する図面も検索結果に含まれるため、最終的に使用する図面は、技術者が設備の仕様や交換履歴などと照合して判断する仕組みだ。

図面探索を平均4.5分に短縮

システムの導入により、資料探索にかかる時間は1時間近くから平均4.5分に短縮されたとしており、同社では図面検索の年間工数を約90％削減できると見込む。アプリ上で図面を確認できるため、印刷コストの削減にもつながっているという。

検索時間の短縮に伴い、技術者が図面の内容を検討する時間も増加。若手技術者が1人で対応できる業務の範囲が広がり、これまで伴走していたベテラン技術者にも時間の余裕が生まれた。捻出した時間は、若手の育成やベテラン技術者自身の業務に活用しているという。