70年分の図面資産を活用、AIで検索工数を約9割削減へ Recursiveと空研工業：FM

Recursiveは空研工業と共同で、70年以上にわたり蓄積された空調機器の図面や技術資料をAIで検索し、必要な情報の特定や資料間の整合確認を支援する「AIナレッジ基盤システム」を開発した。2026年内に空研工業の福岡工場と千葉工場での本格導入を目指す。

[BUILT]

　Recursive（リカーシブ）は2026年11月4日、空研工業と共同で、70年以上にわたり蓄積された空調機器の図面や技術資料をAIで検索し、必要な情報の特定や資料間の整合確認を支援する「AIナレッジ基盤システム」を開発したと発表した。

　空研工業福岡工場での試用では図面検索が平均4.5分で完了するなど、前年度実績ベースの試算で年間約90％の検索工数削減を見込んでいる。システムの改善を重ね、2026年内に空研工業の福岡工場と千葉工場での本格導入を目指す。

図面検索機能のUIイメージ。部品表などをアップロードすると、過去の図面データからの候補ページやプレビューを表示する　出典：Recursiveプレスリリース

　空研工業は、商業施設や病院、工場などの大型建築物に使用する冷却塔をはじめ、空調機器の設計や製造を手掛けている。長年の業務で蓄積した図面や技術資料のデジタル化を進めてきたが、資料の形式や表記にばらつきがあり、過去に納入した設備のメンテナンスに必要な図面を探し出す作業に時間を要していた。

　また、工場仕切通知書の仕様が外形図や納入仕様書に正しく反映されているかを確認する図面チェックの作業では、担当者が複数の資料を目視で照合する必要があった。図面ごとに改訂枝番や表記揺れが存在し、参照資料の選定やどの図面を使用するかの判断が担当者の経験や知見に依存していた。空研工業の保有する技術資産を有効活用し、設計やメンテナンス工程の探索／確認作業を効率化する仕組みの構築が求められていた。

　Recursiveはビジネスソリューションアーキテクト（BSA）とフォワードデプロイドエンジニア（FDE）から成るチームを編成。空研工業の技術者へのヒアリングと実際の資料を用いた検証を重ね、現場の業務フローに最適化したシステムを開発した。

　システムは、空研工業が保有する図面、仕様書、技術資料をAIが読み取り、部品番号、型式、寸法などを抽出／構造化し、ナレッジデータベースとして再構築する。設計やメンテナンスに伴う「必要な図面の特定」と「複数資料の整合確認」を効率化し、膨大な紙資料や形式の異なる図面を横断的に扱える環境を実現する。なお、システムは「AIが探索／比較を支援し、技術者が元資料を確認して最終判断を行う」ことを前提に設計されている。

　図面や文書の読み取りや情報の構造化、差分の検出、該当箇所の表示には、OpenAIの最先端モデルを採用。資料の取り込みから情報抽出、部品番号による検索、文書間の比較、結果の表示／出力までを一貫してつなぎ、現場で使いやすいWebアプリとして開発した。

「図面検索」と「図面チェック」の2つの機能

　システムは「図面検索」と「図面チェック」の2つの機能を備える。図面検索では、部品表や指示書などのファイルをWebアプリにアップロードすると、AIが部品番号を抽出、構造化し、蓄積された図面データから該当するページを検索する。検索時には部品番号の完全一致だけでなく、改訂番号の違いや文字列の近さも考慮して候補を提示する。福岡工場でのプロトタイプ試用では、従来は数十分から1時間、場合によっては半日を要していた図面の探索作業が平均4.5分で完了した。

　図面チェック機能では、工場仕切通知書と外形図、納入仕様書をアップロードすると、AIが各資料を比較し、差分候補を表示する。該当箇所は元資料とあわせて画面上で確認できる。必須注記やバルーンの抜けなど、外形図に固有のチェック項目も実行。ただし、手書き注記やレイアウトの誤りを網羅するものではなく、最終的には技術者が判断する。

図面チェック機能のUIイメージ。工場仕切通知書と外形図、納入仕様書などをアップロードするとAIが差分を検知し、比較結果を図面上に表示する　出典：Recursiveプレスリリース

　空研工業では、図面探索の負担軽減により、ベテラン技術者が若手の育成や難易度の高い案件への対応に時間を充てられるようになった。熟練技術者が持つ知見の再利用が進むことで、属人化していた技能の伝承にもつなげる。

　両社は今後、現場での試用とフィードバックを通じて、古い図面や手書き注記の読み取り精度の向上、データ整備を進め、セキュリティやアクセス権限の運用検証にも取り組む。