図面・設計ナレッジ検索ソリューション
Design Knowledge Search
Hacadly(ハカドリー)図面・設計ナレッジ検索とは
AIによるCADフィーチャー検索とは、穴・溝・フィレットといった3D CADの形状要素を手がかりに、形の似た過去の部品や図面を探す方法です。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式と、形状そのものを比べる方式があり、Hacadlyは後者を採っています。フィーチャー名の付け方やモデリングの手順が設計者ごとに違っていても、出来上がった形が似ていれば候補に挙がります。
手元の3Dモデルや2D図面PDFを入力にすると、流用できる過去設計の候補や、同じ形の部品が別の品番で登録されていないかを確認できます。設計基準書や過去の不具合情報も、あわせて横断検索できます。
こんな課題はありませんか?
過去の図面が見つからない
図面がフォルダやPDMに分散し、品番やファイル名を知らなければ目的の図面へ辿り着けない。
類似設計があるのに一から設計
検索手段が限られ既存設計を発見できず、重複した設計作業が発生している。
機密の図面を社外の検索サービスに預けられない
クラウド型の検索サービスに機密の設計情報を預けられず、図面や技術文書を探しやすくする仕組みづくりが進まない。
これらの課題を、
Hacadlyが解決します。
サービス内容
AI類似図面検索

設計文書の横断検索

機能
様々なCAD環境で動作

個社の設計ナレッジの取り込み

オンプレミスでセキュアな環境
導入効果
図面探索時間を30分から約5分に短縮
図面PDFを入れるだけで類似図面を瞬時に抽出。流用検討や見積先選定にかかる探索業務を大幅に効率化。
社内クラウド環境にAI検索基盤を構築
外部にデータを出さない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可能に。
ご利用の流れ
対象データ・課題の整理
図面、3Dモデル、技術文書の保管場所、ファイル形式、データ量、現在の検索方法を確認します。
サンプルデータによる検索検証
一部の図面・文書を用いて、文字検索、類似形状検索、自然言語検索などの精度を確認します。
セキュリティ・システム構成の設計
オンプレミス、クラウド、閉域環境など、セキュリティ方針と既存システムに合わせて構成を決定します。
データ連携・利用環境の構築
対象データの取り込み、アクセス権限、検索画面、CAD連携などを構築します。
本格運用・対象データの拡大
利用状況を確認しながら、対象部門、図面、文書、連携システムを段階的に拡大します。
メディア掲載実績












※WOGOの掲載実績
社内に眠る図面・設計情報の活用方法をご提案します
「過去図面を形状から検索したい」「機密の図面・文書を社内環境だけで検索したい」「設計基準書や不具合情報を横断検索したい」「CAD作業中に必要な情報を表示したい」といったご相談に対し、現在のデータ環境やセキュリティ要件を確認したうえで、適切な導入方法をご提案します。
よくあるご質問
「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・設計ナレッジ検索は後者にあたり、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つ目は自然言語の文章やキーワードで、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検索環境の整備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。
使えます。図面PDFを入れるだけで、形の似た過去図面を一覧で出す使い方が基本の一つで、3Dモデルが無い案件でもそのまま始められます。建設機械メーカーでは、図面PDFをアップロードするか品番を指定して類似図面を抽出する運用にしています。2D図面と3D CADデータが混在している場合に、同じ部品の2Dと3Dをどう結びつけるか、どこまでの精度が出るかは、図面の描き方やデータの状態によって変わります。導入前のサンプル検証で、自社の図面を使って確かめてから進めます。
よく使われるのは、見積・流用設計・品番整理の3つです。見積では、新しく依頼された部品に形の近い過去図面を探し、当時の見積先や価格を参考にします。流用設計では、一から描く前に流用できる既存設計がないかを確かめます。品番整理では、同じ形の部品が別の品番で登録されていないかを洗い出します。建設機械メーカーの生産管理部では、新規部品の見積先選定で1部品あたり約30分かかっていた類似部品の探索が、約5分に短くなる見込みです。重量や価格での絞り込みと組み合わせると、似た部品を見つけたあとのコスト比較まで続けて行えます。

