新潟人工知能研究所のAIプロダクト開発｜株式会社新潟人工知能研究所
建設図面の解析や製造マニュアル検索など、業務データに合わせてAIを開発する。
画像認識・機械学習・RAGやLLMを、建設・製造などの業務へ適用する受託開発です。建設図面の対象認識・採寸・数量算出、製造マニュアルの読解や比較、外観異常の分類・類似検索を実績として紹介。既存データの整理と不足の洗い出しから相談でき、PoCの結果を踏まえて本開発へ進むか判断する進め方を案内しています。
支援・建設AI：図面上の対象認識、採寸、面積・数量算出の開発実績を掲載。／確認 2026-09-15／https://nai-lab.com/service/
支援・製造AI：外観異常の分類・類似検索、RAGによるマニュアル読解の実績を掲載。／確認 2026-09-15／https://nai-lab.com/service/
支援・開発前の検証：既存データの整理や不足の洗い出し、PoCのみの相談に対応。／確認 2026-09-15／https://nai-lab.com/service/
図面解析・基準点からの採寸：建設図面の杭位置を認識し、基準点からの距離を採寸する開発実績を掲載。／確認 2026-09-15／https://nai-lab.com/service/
導入前・不足データの整理：既存データの整理・不足の洗い出しと、PoCのみの相談に対応すると案内。／確認 2026-09-15／https://nai-lab.com/service/
対象：図面の採寸や数量算出をAIで支援し、図面の改訂と縮尺の違いを取り違えたくない担当者。。形式：受託開発・PoC・導入支援。言語：日本語の公式サービス説明を確認。利用条件：初回相談無料。PoC・本開発費用はヒアリング後に提示
確認事項（編集部）：図面の認識と数量・積算結果の妥当性は分けて確認します。図面形式、縮尺・単位、許容誤差、確認担当、PoCと本開発の費用・納期を整理します。
出典：株式会社新潟人工知能研究所「事業内容 - NAIL 株式会社新潟人工知能研究所」／公開・更新日：ページで特定せず／確認日：2026-09-15／https://nai-lab.com/service/
編集部の整理 · 2026-09-15
壁や記号を認識できても、縮尺、基準点、図面の版が違うと、距離や面積の算出を誤る場合があります。画像上の位置と実際の寸法、対象図面と改訂日を対応させます。数量算出のルールも必要で、開口部を差し引くか、重なる対象をどう扱うかなどを人が確認できる例にします。
以下は公開情報を踏まえた手順の提案です。当社による製品検証・受講・実読の結果ではありません。
1. 正本と算出ルールを決める：図面番号・版、縮尺、単位、基準点を記録します。図中の寸法表記と縮尺が食い違う場合や、対象を除外する条件を決めます。
2. 条件の異なる図面を用意する：複数縮尺、改訂前後、傾きや文字の重なり、手書き追記を含む許諾済みの例を選びます。人が確認した対象と数量を比較用に固定します。
3. 結果を図面へ戻して確認する：認識した対象、採寸位置、計算式、除外箇所を元の図面で確認できるか相談します。判断できない図面を人へ回す条件と、改訂後の再処理範囲を決めます。
図面の認識と数量・積算結果の妥当性は分けて確認します。図面形式、縮尺・単位、許容誤差、確認担当、PoCと本開発の費用・納期を整理します。
株式会社世良（Sera, Inc.）／ お問い合わせ: info@sera-inc.co.jp