日立、生成AIで図面読解精度を約2.2倍に向上　現場ナレッジのデジタル化を加速

2025年10月3日、株式会社日立製作所は、インフラや産業分野で利用される電子回路図や配管図などの図面を高精度に読み取る生成AI学習技術を開発したと発表した。
追加学習により、接続関係の認識精度を従来比約220％向上させたとしており、設計・保守業務の効率化や熟練技術者のノウハウ継承への活用が期待されている。

日立、図面解析AIを開発　接続関係認識精度を約220％改善

株式会社日立製作所は、インフラや産業現場で利用される電子回路図、配管図、配電図などを生成AIが正確に読み取るための学習技術を開発した。
図面画像と接続関係テキストをペアとして追加学習させる独自手法を導入し、AIによる機器間接続の認識精度を従来比約220％向上させた。

この技術は図面中の線の存在や矢印の向き、要素間の関係性をAIが誤認しやすいという課題を解消するものだ。
紙媒体や劣化画像の図面からの抽出の精度が向上し、複雑な構造を持つ電子回路図の読解において高い成果を確認したという。

これまでインフラ分野では、現場に残る大量の図面データをAIが十分に活用できず、熟練技術者の知識や経験の管理が属人的になるという問題があった。
今回の開発により、過去の設計図面やトラブル対応履歴をAIが迅速に解析・参照できる環境が整備され、保守や設計の効率化を支援することが期待される。

日立は今後、この技術をLumada 3.0の一環として活用し、インフラ・産業分野でのDX推進に貢献するAIソリューションの社会実装を進める方針を示している。

現場知識のAI継承が進展へ　設計・保守の効率化と人材課題の解消に期待

今回の日立の取り組みは、生成AIを通じて現場ナレッジを体系的にデジタル化する流れを加速させるものである。
図面情報をAIが理解し再利用できるようになることで、属人的だった設計・保守業務の効率化が進み、技術伝承の負担軽減にも寄与すると考えられる。

特に、ベテラン技術者の知見をAIが学習し、次世代の作業者が設計履歴や対応事例を容易に参照できるようになる点は、慢性的な人材不足への対策として有効である。
また、図面解析を自動化することで、現場での設計変更や障害対応を迅速化できる可能性もある。

一方で、導入にはデータの整備や情報の標準化、AI解析結果の品質保証といった課題も残る。
図面データの形式が企業や業界ごとに異なるため、AIが共通基盤として活用されるためには相互運用性の確保が不可欠である。

それでも、本技術は「人の経験を学習したAIが現場を支援する」という方向性を具体的に示すものであり、産業インフラ領域のAI活用モデルとして注目される。
日立の取り組みは、次世代のインフラ管理とナレッジ継承の形を変える一歩となるだろう。