図面・設計ナレッジAIソリューション

「フィーチャー」は、押し出し・穴・フィレット・面取りなど、3D CADで形状をつくる単位のことです。実務で「フィーチャー検索」と呼ばれているものは大きく2つに分かれます。ひとつはCADの履歴ツリーに並ぶフィーチャー名や属性で絞り込む方法、もうひとつは形状そのものを特徴量に変換し、似た形を持つモデルを探す方法です。Hacadly 図面・設計ナレッジAIは後者にあたり、3D CADデータや2D図面の形状から類似するものを検索します。品番やファイル名が分からなくても、形を手がかりに過去の設計へたどり着けます。

主な入口は3つあります。1つ目は3D CADデータで、手元のモデルを入力として似た形状の過去部品を探します。2つ目は2D図面で、図面PDFを入れるだけで類似図面を抽出します。3つ目は自然言語の質問やキーワードで、設計基準書・技術文書・不具合情報を横断して該当箇所を探します。形で探すのか、文章で探すのかを、探したいものに応じて使い分けられます。

キーワード検索やファイル名検索は、探す側が「その図面を指す言葉」をすでに知っていることが前提です。形状ベースの検索はその前提を必要とせず、言葉が出てこなくても手元の形を起点に探せます。実際の運用では両方を組み合わせ、形状で候補を絞ってから、品番・材質・年度といった属性で並べ替える使い方になります。

お使いのCADにアドインとして組み込み、普段の設計環境のまま利用できます。対象データは2D図面（図面PDFを含む）と3D CADデータの両方で、共有フォルダやPDMに分散している既存資産をそのまま取り込めます。対応するCADとファイル形式は、現在のデータ環境・保管場所・データ量を確認したうえで個別に設計します。

はい。導入はまず対象データと課題の整理から始め、次に一部の図面・文書を使ったサンプル検証を行います。この段階で、文字検索・類似形状検索・自然言語検索がそれぞれ自社のデータでどの程度の精度になるかを確認し、その結果を見てからセキュリティ方針とシステム構成を決めます。

オンプレミスや閉域環境での構築に対応しています。社内クラウド上に検索基盤を構築し、約3,000点の社内文書を横断検索できるようにした例があります。データを外部に出せないという理由で生成AIの活用が止まっている場合でも、既存のセキュリティ方針に合わせて構成を決められます。