図面管理にもAI､変貌する｢製造現場｣の危機感 ｢勘頼み｣脱却し､部品調達などの業務を効率化

製本・印刷関連企業向けに機械を製造する富士油圧精機の工場では、受注した製品の部材加工も行う（記者撮影）

少子高齢化を背景とした働き手不足は、ものづくりの世界でロボット導入などの省人化を促した。今後はさらに、人工知能（AI）などの新しい技術を用いて設計開発や生産管理を効率化し、競争力を高めることが必要だ。

国民経済計算年次推計によると、2021年度の名目国内総生産（GDP）に占める製造業の割合は20.6％だ。自動車産業などと並んで下支えしているのが機械製造の分野で、工作機械やロボット、半導体製造装置では世界を席巻する日本メーカーも多い。大企業に限らず、中小規模の機械メーカーも国内には無数に存在する。

こうした業態は大量生産よりも、少量多品種が求められる。顧客のニーズに応じたカスタマイズやメンテナンスが不可欠だからだ。それだけに「匠の技」や経験、勘に頼る側面が強く、デジタル化（DX）の動きが乏しかった。

一方で、コロナ禍に端を発したサプライチェーンの混乱は、ウクライナ危機もあっていっそう深刻化。半導体をはじめとした部材の調達が難しくなり、業務効率化への要求が高まっている。そうした流れを受けて、ものづくりの現場ではDXの動きがいよいよ本格化しつつある。

AI活用で過去の図面を素早く検索

「図面を探すのは仕事として『当たり前』だと思っていた。その作業から解放された」。製本・印刷関連企業向けに機械を製造する、富士油圧精機の剱持卓也第二工場長はそう喜ぶ。

同社が2022年10月に導入したのがDX支援ツール「CADDi DRAWER」。紙やPDFなどの図面データをAIが自動解析し、ある機械の図面を作成するときなどに、社内で過去に設計された類似の図面を素早く検索できるようにするサービスだ。

機械製品の図面には、細かな加工方法が手書きで書き込まれていることが多い（記者撮影）

過去の図面には原価や調達先、不適合情報などのデータが詰まっており、ときにそれは紙の図面に手書きで書き込まれたものだった。それゆえにデータベース化されておらず、作業効率化のボトルネックになっていた。

簡単に検索できれば、顧客から注文を受けた際、過去に似たような機械を作ったときに施した加工や、調達品のデータを流用することができる。これまでは、担当者の記憶を頼りに過去の図面を探し、現場担当者への加工指示や、部品調達の見積書作成を行っていた。

類似図面をすぐ探せるようになり、こうした作業の時間は大きく減った。部品をいくらで購入するかといった値付けや入手困難な部品の代替品探しでも、過去の図面に記された情報を有効活用することができたという。