LLM に図面情報を全部見せる設計をやめた話

Zenn / 4/21/2026

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Key Points

  • 図面情報をLLMに“全部”渡す設計では、コンテキスト過多になって精度・安定性・コスト面で問題が出やすいと判断し、方針転換した。
  • 図面を丸ごと投入する代わりに、目的に応じて必要な情報だけを切り出す(取得・要約・再構成する)設計にしたことで処理を整理した。
  • どの粒度で情報を渡すか、どの手順で絞り込むかといった設計がボトルネックになり、LLMの性能を引き出すには入力設計が重要だと示している。
  • LLMに渡す入力を制御することで、図面解析のワークフローを再現性ある形に近づけた。
LLM に大量の構造化データを扱わせたいとき、最初にやりがちな設計があります。全部コンテキストに入れて見せる方法です。 自分も、AutoCAD 上で動作する AI エージェントを個人で開発する中で、まさにそれを試しました。ユーザーが自然言語で指示すると、図面上の線・円・文字・ブロック参照などを調査したり、条件に応じて編集したりするツールです。 AutoCAD 上で動作する AI エージェント 開発を始めた当初、自分はかなり素朴にこう考えていました。 図面の情報を全部 LLM に見せれば、賢く判断してくれるのでは? 結論から言うと、この設計はやめました。LLM に大量の図面情報をそのまま...

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