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竹中工務店と爽美が開発した「AI i-Bow」は、技能工が描いた手書き図をスマートフォンなどで撮影し、加工用CADデータへ変換してボード加工機へつなぐ施工支援システムです。
この事例の特徴は、現場へ新しい入力方法を強制するのではなく、技能工が従来から使っている手書き図を起点にしていることです。
本記事は竹中工務店と爽美の公開情報に基づく事例研究です。ケンセツAIラボまたは株式会社ドットログが本システムの開発へ関与したことを示すものではありません。
AI i-Bowのワークフロー
公式発表では、次の流れが説明されています（竹中工務店公式発表）。
- 技能工がボード材の加工形状を手書きする
- スマートフォンなどで手書き図を撮影する
- 画像をクラウドへ取り込む
- AIが加工用CADデータを生成する
- CAM技術がCADデータを加工機の動作へ変換する
- 「i-Bow2」がボード材を加工する
従来の課題
竹中工務店と爽美は2022年にボード材加工アシスト機「i-Bow2」を開発し、専用アプリ「YUBI CAD」でスマートフォンやタブレットから加工データを作れる仕組みを進めていました。
一方、公式発表では、技能工が専用CADを操作する必要があり、熟練技能工や鉄骨造建物で求められる複雑形状では、操作習熟度と作業負荷が普及上の課題だったと説明されています。
AI i-Bowは、加工機を自動化するだけでなく、その前段にあるCAD入力の負担を対象にしています。
現場の手書きを残した理由
現場業務をデジタル化するとき、新しいアプリ操作を覚える負荷が導入障壁になることがあります。AI i-Bowでは、技能工が使い慣れた手書き図を入力として残し、後工程をデジタル化しています。
この設計は、次のような業務にも応用可能性があります。
- 現場スケッチから施工図の下書きを作る
- 手書き検査記録を構造化する
- 寸法メモから加工データ候補を作る
- 紙帳票を既存システムへ入力する
ただし、これらはAI i-Bowで公開された対応範囲ではなく、同じ設計思想を応用した想定例です。
人が確認すべき工程
公式発表では、認識精度、寸法誤差、修正画面、誤変換時の処理は詳しく公開されていません。実務導入では少なくとも次を確認します。
工程 | 確認内容 |
|---|---|
撮影 | 傾き、影、欠け、解像度 |
AI解析 | 線、寸法、注記、形状の読み違い |
CAD生成 | 寸法、閉領域、加工順、座標 |
CAM変換 | 加工機の制約、工具、材料条件 |
加工前 | 材料、数量、加工方向、最終承認 |
公開情報だけでは分からないこと
- 対応できる手書き記号・寸法表記
- 複雑形状ごとの認識精度
- CADデータの修正方法
- 撮影から加工までの所要時間
- 適用現場数と利用人数
- 導入・運用費用
これらを推測せず、自社で試す場合は正解CADと実際の加工結果を用意して検証します。
PoCで測る評価項目
- 手書き図からCADへ変換できた割合
- 寸法・形状の誤り件数
- CAD修正にかかった時間
- 手入力と比較した習熟時間
- 加工前に差し戻した件数
- 再加工・材料ロスの有無
まとめ
AI i-Bowは、技能工の手書き図を残しながら、CAD入力と加工連携をデジタル化した事例です。現場AIでは、高度な認識モデルだけでなく、既存の入力習慣と後工程のシステムをどう接続するかが重要になります。
ケンセツAIラボについて
ケンセツAIラボでは、2D図面、PDF、紙スキャン、手書き帳票などを対象に、画像・図面から必要項目を抽出し、人が確認したうえでExcel、CSV、既存システムへつなぐ仕組みを個別開発します。
実際の図面や帳票を確認し、読める範囲、修正画面、後工程への出力まで含めてPoCを設計します。
DRAWING TAKEOFF AI
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対象設備と図面形式を確認し、人がレビューする範囲まで含めた検証方法をご提案します。
ケンセツAIラボ編集部
建設・設備業の図面、仕様書、見積、受発注など、各社固有の業務に合わせたAI活用を調査・発信しています。
監修：株式会社ドットログ 開発チーム
