空研工業がOpenAI APIを活用し、70年にわたる技術アーカイブを近代化

概要

冷却塔の主要メーカーである空研工業は、AIを統合することで、70年分に及ぶ技術図面のアーカイブの検索と分析を効率化することに成功しました。AIスタートアップのRecursiveと提携し、OpenAIのモデルをAPI経由で実装することで、エンジニアが過去の記録を検索する時間を約90%削減しました。

技術アーカイブの課題解決

数十年にわたり、空研工業のエンジニアは老朽化したインフラの交換部品を探す際に大きな障壁に直面していました。過去70年間、冷却塔の仕様は顧客ごとにカスタマイズされることが多かったため、正しい過去の図面を特定する作業は非常に手間のかかるプロセスでした。以前は、アーカイブがデジタル化された後でも、エンジニアは経験則や手作業による検索に頼らざるを得ず、最大で半日かかることもありました。これが、複雑なファイリングシステムを使いこなす経験に欠ける若手エンジニアにとってのボトルネックとなっていました。

実装と技術的アプローチ

空研工業はRecursiveと協力し、カスタム検索システムと現場用アプリケーションを構築しました。開発プロセスには以下が含まれます。

• モデル選定: チームは、コスト効率を維持しながら図面から技術的な詳細を正確に抽出できる能力を基準に、複数のAIモデルを評価しました。その結果、これらの領域におけるパフォーマンスを評価し、OpenAIのモデルが選定されました。
• 柔軟な統合: OpenAI APIを活用することで、検索機能をモバイル対応の現場用アプリに直接組み込むことが可能になりました。
• マルチモーダル入力: このアプリケーションは、部品番号の手入力だけでなく、図面や部品リストのPDFやスクリーンショットのアップロードなど、複数の検索方法をサポートしています。これにより、現場のエンジニアによる手動のデータ入力が不要になりました。

運用への影響

この実装により、空研工業のエンジニアスタッフの日常業務は主に3つの点で変化しました。

• 効率の向上: 年間の検索時間を約90%削減できる見込みです。
• 自律性の向上: 若手エンジニアが自力で検索を行えるようになり、指導のためにベテランスタッフに頼る必要が減りました。
• メンターシップとイノベーション: 以前は管理的な検索作業に費やされていた時間を取り戻すことで、経験豊富なエンジニアは若手スタッフの指導や、これまで時間的制約から後回しにされていた設計改善に注力できるようになりました。

今後の展望：図面レビューの自動化

検索ツールの成功を基盤として、空研工業は現在、外部パートナーが作成した図面を監査するAI駆動型システムのプロトタイプを作成しています。目標は、図面とプロジェクト仕様を比較し、不一致を特定する作業を自動化することです。初期テストでは、このシステムは約90%のケースで実際の不備を正確に指摘しました。空研工業は、このツールが品質管理にかかる時間をさらに短縮し、レビュープロセスにおける人為的ミスの防止に役立つと期待しています。

空研工業の取締役工場長である楢木貴継氏は次のように述べています。

「OpenAIの技術は、私たちのような製造業が次世代に技術を継承する助けになると信じています。それは私たちにとって長年の課題でした。」 — @handle