AI DEVELOPMENT2026年
加工図のPDFをAIが読み取り、鉄筋の切断指示表を自動で作成
- 業種
- 住宅基礎用の鉄筋をつくる建築資材メーカー
- 期間
- 2026年7月〜10月（納品済み）
- 体制
- Rekidから1名。要件の整理から実装、検証まで
| 種別 | 太さ | 長さ | 本数 |
|---|---|---|---|
| 主筋 | D13 | 2,450 | 24 |
| 主筋 | D16 | 3,100 | 16 |
| あばら筋 | D10 | 1,200 | 48 |
| 帯筋 | D10 | 980 | 36 |
| 幅止め筋 | D10 | 420 | 60 |
加工図のPDFから、切断指示表まで
01 ISSUE
課題
製造の前に、加工図から鉄筋の種別・長さ・太さ・本数を拾い、「長さ×太さ」で集計して切断機ごとに指示を出していました。1日に15〜30棟、数百から数千行の転記と集計はすべて手作業です。入力ミスや集計漏れが起きやすく、担当者に業務が集中していました。
02 APPROACH
取り組み
PDFをアップロードすると、生成AIが鉄筋の情報を読み取って構造化し、分類・集計・在庫との照合を経て、Excelの切断指示表を出力する仕組みをつくりました。評価用のデータセットを用意して複数のAIモデルを比べ、プロンプトを改良しています。
図面に印字された重量と、読み取った結果から計算した重量を自動で照合し、大きな食い違いは確認画面で知らせます。最後は人が確認・修正してから出力する流れです。自治体のデジタル化補助金の申請資料もあわせて作成し、採択につながりました。
PDFから切断指示表ができるまで
- 1PDFをアップロード
- 2AIが読み取る
- 3分類・集計
- 4在庫と照合
- 5重量で検算
- 6人が確認・修正
- 7切断指示表
主な機能
- PDFのアップロード、AIによる読み取り、確認・修正の画面（最大36ページを分割して処理）
- 種別の分類と「長さ×太さ」の集計、在庫との照合
- 重量の自動検算と警告
- 現場の要望どおりの印刷レイアウトでのExcel出力、在庫管理、招待制のユーザー管理
3ページ目 / 12
重量の合計が図面と 2.4kg 異なります（3行目）
| 種別 | 太さ | 長さ | 本数 | 重量 |
|---|---|---|---|---|
| 主筋 | D16 | 3,100 | 16 | 77.4 |
| 主筋 | D13 | 2,450 | 24 | 58.5 |
| あばら筋 | D10 | 1,200 | 48 | 32.3 |
| 帯筋 | D10 | 980 | 36 | 19.8 |
確定するあとで
確認・修正の画面。重量の食い違いを黄色で知らせる
| 長さ \ 太さ | D10 | D13 | D16 | D19 |
|---|---|---|---|---|
| 420 | 60 | |||
| 980 | 36 | |||
| 1,200 | 48 | |||
| 2,450 | 24 | |||
| 3,100 | 16 | 8 | ||
| 合計（本） | 144 | 24 | 16 | 8 |
出力した切断指示表（長さ × 太さの集計）
03 RESULT
成果
98.9〜99.1%加工図からの抽出の一致率（評価データ8セットの平均）
100%実データ2件での、セル単位の一致率
不安だった図面も読めていて驚いた
手書きの書き込みは読み取りを誤ることがあるため、確認画面で人がすぐに直せるようにしています。
04 TECHNOLOGY
使った技術
- Next.js
- Gemini API
- Supabase
- Drizzle
- ExcelJS
- Vitest
- Vercel