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最終更新日:2024/04/10
株式会社Glia Computingが図面検索AIサービス「LearningBook」を開発し、9月8日から展開を開始しました。
手軽さと柔軟さを掛け合わせた、利用しやすいサービスです。
このAIニュースのポイント
LearningBookは、図面に記載されている部品や文字・記号情報を個別または組み合わせることで、対象となる情報を含んだ図面を検索する図面検索AIサービスです。検索の対象物を認識するよう学習させたAIエンジンを利用して、図面ファイル群の中から対象物を検出・蓄積する機能が搭載されています。図面の中には記号情報とともに文字情報、場合によっては手書きで追記された情報が含まれており、これらの情報も抽出し活用する必要があります。図面の中から文字の位置を見つけ出し、文字情報として認識する機能も備えているため、設計時や障害発生時などに注意書きされた情報も含めた形で、検索した図面情報を活用することができるようになります。若手・中堅技術者でも、社内に蓄積された多くの図面の情報の中から必要な図面を検索し効率的に活用できるため、社内暗黙知を共有する一助とすることが可能になります。

AIエンジン開発の際は一般的に多くのデータを用意し、これらのデータに対象となる部品のラベルを付加した上で学習させる必要があります。しかし初めから多くのデータを用意した上でラベルを付加するには掛かる時間や労力が大きくなるため、手軽に試すことが難しくなります。LearningBookでは、既存図面の中から少ないデータを使って学習を開始し、利用しながらデータの追加・エンジンの再学習を繰り返す機構が用意されています。PoCとしてまずは試してみたいと考えるユーザーにとって取り組みやすいサービスとなっています。
図面には様々な種類があり、図面によっては含まれる部品・記号の特殊性からAIエンジンによる認識精度が十分ではないことが考えられます。このような場合には認識に用いるAIエンジンのカスタマイズを行い精度の向上を図ることが可能です。また図面を検索する手順や利用方法については、実際のユーザーの業務における課題・利用方法を考慮した上での対応が必要になると考えます。図面を検索する手順や利用方法がユーザーの業務に適合するようシステムをカスタマイズすることが可能です。

AIエンジンの新規作成から利用・再学習など一連のライフサイクルに対応する各種管理機能も提供されています。AIエンジンは認識精度を向上させるために、繰り返し学習を行う必要があり、継続した学習の効果を測定するためには学習に利用したデータと生成されたAIエンジンの精度などを正しく管理しておくことが必要となります。LearningBookでは学習に利用したデータと生成されたAIエンジンを継続して履歴管理する機能が用意されているため、ユーザーはシステムの利用を通じてAIエンジンの再学習のサイクルによる学習効果を評価できるようになっています。

図面のような非文章情報から欲しい情報を適切にピックアップするというのは、若手や中堅の社員の方にとって容易なことではないですよね。製造業でよくある課題を解決する、試しやすさとカスタムのしやすさを持ち合わせたサービス、是非お試ししてみてはいかがですか?
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