株式会社坂本レゾナンス

これまで熟練者の記憶に依存していた図面照合作業を、誰でも即座に行える仕組みを構築。

多品種小ロットの金属加工業における図面管理をデジタル化。
既存の紙図面・PDFをOCR処理でデータ化し、図番・寸法・材質・形状などのメタデータを自動抽出。

現場タブレットでの運用にも対応し、生産管理業務へ展開。

さらに、図面管理に加え、工程管理・原価管理を統合。
図面ごとに工程別単価・作業時間を紐づけ、材料費・外注費・加工費を自動集計。
原価および粗利を即時算出可能な設計としました。

過去製作データを蓄積することで、単価履歴の参照・比較が可能となり、
見積作成の属人化を解消。再現性のある価格判断を実現しています。

単なる図面整理に留まらず、画像処理およびOCRによるデータ抽出を基盤とし、類似図面の検索・比較機能を実装。
図番だけでなく、形状・材質・寸法・顧客などのカスタムタグを横断した検索を可能にしました。

さらに、工程情報を統合管理。
従来分断されていた図面情報と見積・原価計算を、図面を起点とした一体構造へ再設計。

図面ごとに工程情報を紐づけ構成原価を自動集計。
原価および粗利を即時算出できる基盤を構築しました。

現場タブレットでの運用にも対応し、業務フローに組み込める設計としています。

図面照合時間／30分から1分（実測）
削減コスト／月間約15万円、年間約200万円（概算）

過去製作データの蓄積により、単価履歴の参照・比較が可能に。
見積作成の属人性を低減し、価格判断の再現性を向上。

工程別コスト構造が可視化されたことで、実績ベースでの粗利率を即時把握可能に。
経営判断に必要な数値を現場データから直接取得できる体制を構築。

導入先では生産管理連携を前提とした追加カスタマイズが発生しており、業務基盤として継続的な活用が進んでいます。

単なる業務効率化ではなく、経営判断を支えるデータ基盤を構築。

以前から様々な機会に見聞きしてきた製造現場の課題に応える形で、本システムを構想しました。

AI導入にあたっては、PCスペックが運用上の制約とならない設計を前提に、図面管理にとどめるか、工程・原価まで統合するかを検討。
現場の実態と経営課題の両面から設計方針を定めました。

高価な専用機を前提とせず、既存環境で安定稼働する構成としています。
機能と費用のバランスを重視し、継続的に使われる仕組みとして設計しました。

企業ごとの差異を踏まえつつ、共通する業務構造を抽出し、過不足のない形へ設計しています。

総括／ 坂本