【目的・ゴール】 2D CADデータ、PDF、スキャン画像など多様な図面データをAIで解析し、 記号検出・線分検出・テキスト抽出・表OCRなどを自動化する。 これにより、積算・仕様書チェック・工具選定・チェックシート作成などの業務を効率化し、 人手作業を大幅に削減する。 さらに、類似図面検索機能を導入し、過去の設計資産を再利用することで、 設計プロセスの高速化と品質向上を実現する。 【背景・課題】 ・図面の情報読み取りや集計、積算、チェック作業が手作業で行われ、膨大な時間とコストが発生している。 ・人手による作業のため、属人化やヒューマンエラーにより品質のばらつきが生じている。 ・過去の設計知識や資産が十分に活用されず、類似図面の検索も困難。 ・CAD、PDF、スキャン画像など、異なるデータ形式への対応が求められている。 【ソリューション概要】 ・AIによる図面解析 　- 2D CAD（DXF/DWG）、PDF、PPTX、Excel、スキャンPDFなどに対応 ・情報抽出の自動化 　- 記号（シンボル）の自動検出と個数集計 　- 配管・電線・構造部材の線分検出と長さ集計 　- パイプ口径・電線サイズ・部品番号などのテキスト抽出 　- Vision-Language Model（VLM）による寸法情報の高精度抽出 　- 表データのAI-OCR処理 ・業務プロセスの自動化 　- 抽出データをもとに、見積書作成・仕様書チェック・工具選定・チェックシート作成を自動支援 ・類似図面検索 　- AIによる類似図面検索機能を搭載し、過去設計データの再利用を可能にする 【期待されるビジネスインパクト】 ・積算・チェック業務の大幅な時間短縮およびコスト削減 ・ヒューマンエラーの削減による成果物品質の安定化 ・過去設計資産の活用による設計効率の向上 ・多様な図面形式への対応による業務の柔軟性拡大 【プロジェクトマネージャーの役割】 ・顧客折衝のリードおよび要求事項の整理・明確化 ・技術チームへの仕様共有および意思疎通のハブとしての機能 ・プロジェクト全体の計画立案、進捗管理、品質・コスト・リスク管理 ・PoC（概念実証）段階でのゴール設定、進行方針、評価基準の策定と合意形成 ・AIエンジニア、クラウドア 【必須スキル】（全てを満たしていなくても問題ないです！） - プロジェクトマネジメント - AI/機械学習プロジェクトにおける計画立案、進捗・品質・コスト・リスク管理の豊富な経験。 - PoCから本開発、運用までの各フェーズにおけるプロジェクト推進能力。 - スケジュール管理、リソース配分、課題解決能力。 - 顧客折衝・コミュニケーション - クライアントの潜在的なニーズを深くヒアリングし、具体的な要件に落とし込む能力。 - 技術的な内容を非技術者にも分かりやすく説明し、合意形成を図る高いコミュニケーション能力。 - 進捗報告、課題提起、追加提案などを適切に行えるプレゼンテーションスキル。 - 技術的理解 - 生成AI/機械学習/クラウド/システム全般（特に画像認識、NLP、生成AI）に関する基礎知識と動向理解。 - 生成AIを含めるシステムの要件定義における技術的な現状のリスク判断能力、実現可能性判断、ボトルネック特定、代替案検討能力。 - エンジニアの技術レビュー内容を理解し、プロジェクトの意思決定に活かせるレベルの技術的素養。 - ビジネス・コスト管理 - プロジェクトの人件費を含むコスト管理、予算策定、実績管理の経験。 - 顧客のビジネス課題を理解し、AIソリューションによるビジネスインパクトを最大化する提案力。 - 成果報酬型プロジェクトにおける目標設定と達成へのコミットメント。 - ドキュメンテーション - PoCゴール定義、システム要件定義書、提案書、議事録などの作成能力。 【歓迎スキル】 - CAD/図面データ、積算、建設/設備業界における業務知識。 - アジャイル開発手法（スクラム等）の適用経験。 - 複数のAI/機械学習プロジェクトをリードした実績。 【プロジェクトの魅力・やりがい】 - 幅広い業界への貢献: 建設、設備、製造業など、図面を活用するあらゆる業界の業務効率化に貢献できる。 - 最先端AI技術の活用: AI-OCR、VLM、生成AIなど、最新のAI技術を実案件に適用し、スキルを磨く機会。 - エンドツーエンドの開発: PoCから本開発、運用まで、プロジェクトの全工程に深く関与できる。 - 明確なビジネスインパクト: 顧客の具体的な課題をAIで解決し、大幅な業務効率化とコスト削減という成果を実感できる。