イベントトップに戻る

企業一覧

株式会社amoibe

AI・データ活用・共通業務 > 生成AI活用・AIエージェント

AI・データ活用・共通業務 > AIチャットボット・問い合わせ支援

建設・施工DX・自動化 > ICT建機・自動化・自律施工

設計・開発・BIM/CIM > 生成AI設計補助・設計自動化

設計・開発・BIM/CIM > 図面管理システム・PLMソリューション

設計・開発・BIM/CIM > 3Dモデリング・シミュレーション

製造現場・生産性向上 > スマートファクトリー・工場DX・生産管理システム・販売管理システム

製造現場・生産性向上 > ロボティクス・フィジカルAI・現場業務の省人化・生産自動化

製造現場・生産性向上 > 画像処理・センシング・品質検査

経営・バックオフィスDX > 採用DX・技能伝承・人材育成

経営・バックオフィスDX > 業務自動化（RPA・ワークフロー）

SCM・調達・物流 > 物流可視化・AI倉庫ソリューション

SCM・調達・物流 > 発注管理・サプライチェーン最適化

SCM・調達・物流 > 調達・購買DX・資材管理

SCM・調達・物流 > 需要予測・在庫最適化AI

SCM・調達・物流 > トレーサビリティ・データ連携

PRポイント

検図工程の工数削減 “品質を落とさず自動化” を実現する。

事業内容

検図工程の工数削減
“品質を落とさず自動化”
を実現する。

検図業務AI化｜要件定義から実装・運用まで伴走

業務フロー全体へのAI多段階介入で、
検図品質98〜99%を維持しながらベテランの工数を削減します。

検図業務において、
このような課題に直面していませんか？

ベテランに検図が集中し
工数が空けられない
最終検図を担えるのは一部のベテランのみ。確認工程が属人化し、年間で膨大な時間が特定の人材に張り付いてしまっている。
微小な差分を
見逃せない
0.1mmの寸法変化、公差記号、SPCC→SECCのような全角1文字差まで。目視チェックでは精度と速度の両立が難しい。
検出して終わり、
では工数が減らない
差分が分かっても、修正方向の判断や前工程へのフィードバックがなければ、根本的な工数削減にはつながらない。

amoibeは「検図の自動化」だけでなく、差分の発生源（3Dモデリング・図面化の工程）まで遡って可視化。
検図工数の削減にとどまらず、修正コスト削減・上流工程の改善まで踏み込みます。

「検出できるのか」に、10パターンの検証で答えました。

実際の図面データを用いた全10パターンの差分検証で、主要差分の完全検出を達成しました。

画像認識では判別が難しい0.1mm単位の寸法変化・公差記号・全角1文字差まで、

図面を構造データとして直接照合することで検出しています。

※画像はイメージです。

なぜ、その差分を正確に当てられるのか。

amoibeはファイル構造データを軸にした独自分析方法で読み解きます。
だからピクセルの解像度に左右されず、数値・記号・文字をそのまま照合できます。

0.1mm単位で直接照合

寸法を画像から推定するのではなく、構造化された数値データとしてそのまま比較。解像度に依存せず微小な寸法変化を検出します。

記号・全角差も確実に識別

公差記号、SPCC→SECCのような全角1文字差も、テキストデータとして直接照合。目視や画像認識で混同しやすい差分を取りこぼしません。

判定根拠を明示

「どの要素がどう変化したか」を提示するため、判定がブラックボックスになりません。検図担当者がその場で根拠を確認できます。

検出した差分は、AIが「設計変更として重要な箇所」と「許容範囲の箇所」に解釈し、

自然言語のレポートとして出力します。

※許容基準はあらかじめ定義。

Output

検出から、その先の「どう直すか」まで。

amoibeは検出した差分を、NG箇所・修正理由・修正方向まで構造化したレポートとして出力します。
担当者が次の一手に迷わず動けるため、手戻りを最小化します。

●修正指示レポート・サンプル

※サンプルイメージです。

NG箇所

寸法 φ32 → φ35 不一致

修正理由

設計標準 R-04 に非適合

修正方向

φ35 → φ32 に変更

●3ステップ

STEP 1
DXF解析
STEP 2
差分比較
STEP 3
LLM判定
（重要度を解釈し自然言語で報告）

さらに、検出したズレを発生源・頻度・種別ごとに特定・分析することで、

上流工程の改善にもつなげます。

小間番号

V-7

PR資料

製品およびサービスの情報はこちら

イプロス企業ID

イプロス業界種別

99999