ダイキン工業、図面・図表を“AI Ready Data”に変えるAIシステムを本格運用

　ダイキン工業が本格運用を開始したのは、図面や図表などの非構造化データをJSON（JavaScript Object Notation）形式などの構造化データに変換するAI（人工知能）システム。開発・設計に関する技術情報をAI技術を使った処理容易なデータ形式で整備し、データ活用の高度化を図るのが目的だ。

　ダイキンはこれまで、図面や図表を活用するためのトライアルを重ねてきた。同社テクノロジーイノベーションセンター 技師長の比戸 将平 氏は「過去の技術文書に含まれる非構造化データの活用は長年の課題だった。従来の手法では実用精度の確保が難しかった」と話す。

　新システムでは、紙やPDF、画像として保存してきた技術文書を、コンピュータビジョン技術とLLM（Large Language Models：大規模言語モデル）を組み合わせて解析。グラフや図表はPNG／PDF／JPGといった形式に変換した上で、画像内のグラフ形状や表構造をAI技術で認識し、抽出した数値情報をCSVやExcel形式に変換する。

　CAD（コンピューターによる設計）画面や配管計装図（P＆ID：Piping & Instrumentation Diagram）、電気回路図などの設計データにも適用し、ポンプなど機器の属性情報や、配管やバルブの接続関係を抽出し、設計情報の再利用性を高める。

　変換システムは、エンジニアリング領域のAI開発を手掛けるOuterportが提供する図面・図表構造化システムを採用した。「従来のアプローチと比べデータ変換精度が高いことと、現場のニーズに合わせたカスタマイズ性やアジャイル（機敏）な開発体制を評価した」（比戸氏）とする。

　Outerportによれば、生成AI技術やAIエージェントの活用が進む中、開発や製造のエンジニアリング領域では、過去の設計資産やノウハウの多くが紙やPDFの図面や図表として保存されており、活用が進みにくい。