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AI DRAWING RECOGNITION ・ 受託開発・PoC伴走

図面の読み取りを、AIの仕事に。

PDF・DXF・DWG・紙図面のスキャンから、数量拾い・3Dモデル化・データ構造化まで。AIビジョン × LLM × 人の確認（HITL）で、実務で使える精度に仕上げる読み取りワークフローを構築します。

精度検証の相談をする
数量拾い3Dモデル化図面のデータ化・RAG化
WHAT IS IT

AI図面読み取りとは？

ONETECHのAI図面読み取りは、PDF・DXF・DWG・紙図面のスキャンをAIが解析し、数量拾い・3Dモデル化・データ構造化を行う受託開発サービスです。AIビジョンとLLMが図面の壁・部材・記号を認識して信頼度スコアをつけ、信頼度の低い箇所だけを人が確認するHITL（Human-in-the-Loop）設計により、実務で使える精度を実現します。
御社の図面でPoC検証してから本開発に進みます。

こんな課題、ありませんか

図面を「読む仕事」が、会社の時間を食べている。

数量拾いが手作業

図面を目で追って、数えて、Excelに転記。時間がかかるうえに、拾い漏れ・転記ミスがなくならない。

図面が「読めない資産」のまま

PDFと紙の図面が大量にあるのに、検索も再利用もできない。必要な情報は結局人が探す。

AIを試したが、実務に届かない

汎用AIやOCRでは精度が出ず断念。「9割合っている」だけでは、残り1割を全部見直すことになる。

OUR APPROACH

100%の自動化は、売りません。

図面は例外だらけです。だから私たちは、AIにすべてを任せる設計をしません。AIが全部読んで、判定に信頼度をつける。人は「要確認」だけ見る。人の修正はAIに学習され、例外はルールとして蓄積される——使うほど、御社の図面に賢くなるワークフローです。

従来のAI導入が失敗する理由｜精度90%でも、チェックは100%必要

どこが間違っているか分からないから、結局すべて人が見直す。自動化の意味がなくなる。

信頼度つきHITL設計なら｜人が見るのは「要確認」だけ

AIが自信のない判定を申告するから、人の確認は低信頼の一部に集中できる。例：1,000箇所の判定なら、要確認は低信頼の数十〜百箇所台 ※。

※ 割合は図面の種類・品質により異なります。PoCで実データの「要確認率」を確認してから本開発に進みます。

DIFFERENCE

汎用AI・OCRと、何が違うか。

汎用AI・OCRツールONETECHの読み取りワークフロー
図面の例外想定外のパターンで精度が崩れる曖昧ケースはUIで教示し、ルールとして蓄積
間違いの見つけ方どこが誤りか分からず全数チェック信頼度スコアで「要確認」だけ人が見る
精度の変化導入時のまま人の修正が学習され、使うほど向上
成果物テキスト・汎用データ止まりExcel数量表・DXF・3Dモデルなど実務データで出力
ノウハウの行き先ツールベンダーの中判定ルール集は御社の資産に

CASE

実績：CAD図面から壁数量を自動算出

環境システム設計 様（導入実績）

CADファイル（DXF）から外壁・内壁をAIが検出し、面積・長さを自動算出してExcel・DXFで出力するシステムを開発。
①AIビジョンで壁を自動判定：複数図面・不要レイヤーが混在するCADファイルから、使う図面とレイヤーをAIが推薦し、
壁を検出してポリゴン生成。
②信頼度で色分け、人は「黄色」だけ確認：判定の信頼度が高い箇所は青、低い箇所は黄色で表示。
③曖昧なケースはUIで教える：可動間仕切りなどの例外は画面上で「これは内壁」と教示。判定ルールとして蓄積され、精度が向上し続ける。

HOW IT WORKS

AIが読む。人は要確認だけ。

  1. STEP 1

    STEP 1｜図面を投入

    PDF・DXF・DWG・紙図面のスキャンに対応。重いCADも中間形式に変換して高速処理。

  2. STEP 2

    STEP 2｜AIが読み取り＋信頼度

    AIビジョンとLLMが壁・部材・記号を認識し、判定ごとに信頼度スコアを付与。

  3. STEP 3

    STEP 3｜人は「要確認」だけ

    低信頼の箇所だけ人が確認・修正（HITL）。修正は学習され、例外はルール化。

  4. STEP 4

    STEP 4｜実務データで出力

    Excel数量表・DXF・3Dモデル・構造化データ。既存の業務フローにそのまま載る形で。

CAPABILITIES

図面まわりの「読む・拾う・起こす」を任せる。

数量拾いの自動化

PDF・CAD図面から壁・部材の面積/長さ/個数を拾い出し、Excel数量表へ。積算・見積り業務に直結します。

PDF図面の3Dモデル化

2D図面から3Dモデルを生成。スキャンデータとの組み合わせにも対応します。

DXF・DWG解析

CADデータからレイヤー・要素を解析し、壁検出・中心線生成・寸法抽出などを自動化します。

紙図面・スキャンのデータ化

紙のままの旧図面をスキャンから構造化データへ。「読めない資産」を検索できる資産に変えます。

図面・仕様書のRAG化

図面と関連文書をナレッジベース化し、自然言語で検索・参照できる社内AIを構築します。

AWS Bedrockでの構築

AWSセレクトティアパートナーとして、Bedrock等を活用したセキュアなワークフローを構築・運用します。

FLOW

小さく検証して、本気で作る。

  1. STEP 1

    STEP 1｜相談とNDA

    課題をお聞きし、秘密保持契約のあと、安全な方法で図面を共有いただきます。その図面を見て、読める範囲と概算を返します。

  2. STEP 2

    STEP 2｜PoC（実データ検証）

    御社の実際の図面で読み取り精度を検証。「実務で使えるか」を先に確かめます。

  3. STEP 3

    STEP 3｜本開発・運用伴走

    ワークフローを本開発し、運用しながら精度改善を継続。ルール資産は御社のものに。

TRACK RECORD

13年

の開発実績

400+

プロジェクト

100+

取引企業

AWS Select Tier Services PartnerMicrosoft for Startups自社プロダクト insightScanX 開発

スキャン(点群)からのBIM化は → insightScanX（Scan to BIM SaaS）／見積り業務全体の仕組み化は → 建設向けソフトウェア開発

DOCUMENT

「数量拾い自動化の始め方」＋ 事例・サービス資料

HITL設計の考え方・PoCの進め方・対応形式の詳細を無料でダウンロードできます。

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送信をもってプライバシーポリシーに同意したものとみなします。

よくあるご質問

できます。PDF・DXF・DWG・紙図面のスキャンからAIが壁・部材などを認識し、面積・長さ等の数量を拾い出してExcel数量表として出力します。信頼度の低い判定だけを人が確認するHITL設計で、実務で使える精度に仕上げます。

使えます。PDF・紙図面のスキャン画像からの読み取りに対応しています。DXF・DWGなどのCADデータなら、より高精度に処理できます。

図面の種類・品質により異なるため、PoCで実際の図面を使って検証してから本開発に進みます。100%の自動化を約束するのではなく、AIの判定に信頼度をつけ、低信頼の箇所だけ人が確認する設計で実務精度を担保します。

対応しています。PDFやCAD図面からの3Dモデル化、スキャンデータとの組み合わせなど、目的に応じたワークフローを構築します。

AIビジョン(画像認識)とLLMを組み合わせ、AWS Bedrock等のクラウド上にワークフローを構築します。図面・仕様書のRAG化(社内ナレッジとして検索可能にする)にも対応します。

図面ファイルは公開フォームでは受け取りません。ご連絡後にNDAを結び、専用URLで図面を共有いただきます。その図面を見たうえで、読める項目と読めない項目を返し、PoCの範囲を決めます。

図面を拝見してから概算を出します。図面はNDA後に安全な方法で共有ください。目安は、精度検証が無料、PoCが80〜250万円（2〜4週間）です。確定見積ではありません。
CONTACT

その図面、まずは1枚、読ませてください。

このフォームに図面は添付しないでください。ご連絡のあと、秘密保持契約を結び、専用のアップロードURLをご案内します。その図面を見て、読める項目と人が確認すべき項目をお返しします。

送信をもってプライバシーポリシーに同意したものとみなします。

その図面、まずは1枚、読ませてください。

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