こんにちは。
町工場でひとり事業部を運営している40代のおじさんです。

製造業にいる人なら、図面を見ない日はないと思います。

自分も毎日図面を見ています。
取引先から届いた図面を開いて、寸法を確認して、加工方法を考えて、見積もりを出す。

この作業の中で、地味に時間がかかっていたのが
「図面から寸法を読み取る」という工程でした。

で、ある日ふと思ったんです。

「これ、AIに読ませたらどうなるんだろう」と。

図面の寸法を読み取る、という作業

製造業以外の人にはピンとこないかもしれないので、簡単に説明します。

取引先から「この部品を作ってください」と依頼が来ます。
一緒に届くのが図面（PDF）です。

図面には、部品の形や寸法が書いてあります。
「縦100mm、横50mm、穴径10mm」みたいな情報です。

見積もりを出すには、この寸法を全部読み取って、材料費や加工費を計算する必要がある。

これを今まで、目で見て、手でメモして、Excelに打ち込んでいました。

1枚の図面なら数分で終わります。
でも、複数ページの図面や、細かい寸法がたくさんある図面だと、読み取りだけで30分かかることもある。

しかも、見落としや読み間違いのリスクが常にある。

最初はOCRを試した。ダメだった

実は最初、AIではなくOCRで図面を読もうとしました。

OCRは「画像の中の文字を読み取る技術」です。
コピー機のスキャンに近い感覚で、「文字の形を認識して、テキストデータに変換する」もの。スマホアプリにも入っています。

結果、ダメでした。

なぜか。

図面って、ただ文字が並んでいるわけじゃないんです。
寸法線があって、矢印があって、注記が端っこに書いてあって、表が埋め込まれていて。

OCRは文字を拾えるけど、「この数字がどこの寸法なのか」がわからない。

たとえば「50」という数字を拾っても、それが幅なのか高さなのか厚みなのか、OCRには判断できません。

たとえるなら、OCRは「文字を一文字ずつ書き写す係」です。
書いてあることの意味はわかっていない。

AIのVisionは「意味を理解する」

ここで登場するのが、AIの「Vision」という機能です。
画像やPDFを見て、中身を理解してくれる。

OCRとの違いを一言で言うと、こうです。

OCRは「文字を読む」。
Visionは「文字を読んだ上で、内容を理解する」。

たとえるなら、OCRがコピー機なら、Visionはベテラン社員の目です。

手書きの買い物メモを見せたとします。
OCRは「たまご、ぎゅうにゅう、ぱん」とテキストに変換する。
Visionは「朝ごはんの材料の買い物リストですね」と理解する。

この差です。

図面でいえば、Visionは「この図面は板金部品で、材質はSUS304、板厚は1.6mm、外形寸法は……」と、図面を"見て"意味を理解して返してくれる。

正直、初めてこれを見たとき、ちょっと震えました。

AIに図面を読ませてみた

このVisionを使って、図面のPDFをAIに渡してみました。

「この図面の寸法を全部読み取って、リストにして」

結果は、想像以上でした。

主要な寸法をほぼ正確に読み取ってくれた。
しかも、リスト形式で整理して出してくれる。

目で読んで手で打ち込んで30分かかっていた作業が、数十秒で終わりました。

完璧ではない。でも十分使える

正直に言うと、AIの読み取りは完璧ではありません。

間違えるケースもあります。小さい文字や潰れた文字を誤読する。
公差（±0.05みたいな数値）を見落とすことがある。
複雑な図面で寸法線を取り違えることがある。

だから、AIが出した結果をそのまま使うことはしません。

AIが読み取った寸法を、自分の目で確認する。
おかしいところがあれば修正する。

でも、考えてみてください。

「ゼロから全部読み取る」のと「AIが出した結果を確認する」のでは、作業量がまったく違います。

ゼロから読むのが30分なら、確認するのは5分で済みます。

見積もりの流れが変わった

図面の読み取りをAIに任せたことで、見積もりの流れ全体が変わりました。

以前：メールを開く → 図面PDFを開く → 目で寸法を読む → 手でメモする → Excelに打ち込む → 計算する → 返信メールを書く

今：AIがメールを検知 → 図面PDFをAIが読み取り → 寸法をテンプレートに自動入力 → 自分は材料費と加工費を判断 → 返信メールを確認して送信

手作業が5工程から1工程に減りました。

残った1工程は「材料費と加工費の判断」です。
これはAIにはできない。(任せられない）
現場の経験がないと判断できない部分です。

AIが読み取りと入力を引き受けてくれたおかげで、自分は「判断」に集中できるようになった。

OCRとVision、結局どっちを使えばいい？

ざっくりした目安はこうです。

「文字だけ拾えればいい」ならOCR。
きれいに印刷された請求書やレシートの処理には向いています。
大量の定型帳票を高速で処理したいときも、OCRのほうが安くて速い。

「内容を理解させたい」ならVision。
表や図が混在した資料、図面やカタログのように、レイアウトの位置関係が意味を持つ書類にはVisionが強い。

ただし、Visionは処理にコストがかかります。
APIを通して画像を送るので、1回ごとに少額ですがお金がかかる。
万能ではありません。

でも、今まで「人間がやるしかなかった判断」を肩代わりしてくれる。
そこがVisionのすごいところです。

「図面を読める人」の価値は変わるのか

ここで気になることがあります。

「AIが図面を読めるなら、図面を読める人の価値は下がるんじゃないか？」

自分の答えはノーです。

AIは寸法の数字を読み取ることはできます。
でも、図面を見て「この形状は加工が難しい」「この公差は厳しい」と判断することはできません。

図面を「読む」と図面を「理解する」は、まったく別のスキルです。

数字を拾うのはAIに任せる。
その数字の意味を判断するのは、人間の仕事。

AIは図面の「目」にはなれるけど、「頭」にはなれない。

この記事で言いたかったこと

• 図面からの寸法読み取りは、地味に時間がかかる作業だった

• OCRでは「文字は拾えるが意味がわからない」という壁にぶつかった

• AIのVision機能で、図面を"理解"して寸法を読み取れるようになった

• 完璧ではないが、30分が5分になった

• 見積もりの手作業が5工程から1工程に減った

• AIは図面の「目」にはなれるが「頭」にはなれない

製造業の現場で働く40代のおじさんは、AIに図面を読ませています。完璧ではありません。でも、30分が5分になりました。もちろん、AIの読み取り精度はまだ発展途上です。でも「確認するだけでいい」という状態は、十分に実用的です。

この記事は「ひとり事業部のAI奮闘記」シリーズの一つです。町工場のひとり事業部が、AIを使って業務を変えていく日々を発信しています。

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