CAD wpmaster 2026年4月24日 0 コメント

renue、「Drawing Agent」に新機能「図面クリーンアップ」を搭載！AIが図面のノイズを自動除去し高精度な図面作成を実現

株式会社renueは2026年4月24日、2D図面から3Dモデルを自動生成するWebアプリケーション「Drawing Agent」に、OpenAIの画像生成モデル「gpt-image-2」を活用した新機能「図面クリーンアップ」を追加したことを発表しました。この新機能は、図面から補助線や寸法などのノイズを一括で取り除き、純粋な外形輪郭だけを抽出することで、高精度な図面作成を可能にします。

Drawing Agentとは？

renueが提供する図面SaaS「Drawing Agent」は、2Dの図面画像をアップロードするだけで3Dモデルを自動で生成するWebアプリケーションです。CADソフトウェアの操作スキルがなくても、設計者自身が数分で2D図面を3Dデータに変換できます。これにより、従来CADオペレーターが数時間かけていた変換作業を、ファイルのアップロードだけで完了できるようになります。

Drawing Agentのサービス詳細はこちらをご覧ください。
https://renue.co.jp/services/drawing-ai

新機能「図面クリーンアップ」の具体的な内容

今回追加された「図面クリーンアップ」機能は、OpenAIの画像生成モデル「gpt-image-2」を使い、図面を読み取る前の段階で不要な要素を取り除くものです。入力された図面から、補助線、寸法標注、ハッチング、引出線、断面ラベル、タイトルブロックなどを除去し、純粋な形状だけを抽出します。これにより、これまで手作業で行っていた修正作業を自動化できます。

検証では、曲面や複雑な形を含む図面でも、正確に形状を抽出できることが確認されています。この機能は、製造業の試作図面や建設業の部品図、意匠図など、多くの記号が含まれる図面への適用が期待されています。

なぜこの機能が必要だったのか？

製造業や建設業の現場では、CADデータだけでなく、スキャンされたPDFや紙の図面、FAX画像など、さまざまな形式の図面が使われています。特に紙の図面では、寸法線やハッチング、手書きのメモなどが、図面を読み取る際の精度を下げてしまう原因となっていました。従来のAI-OCRは文字の抽出には強いものの、図形のノイズを除去するのは苦手でした。

また、曲面が多い製品の図面では、補助線と実際の線を区別することが人間にとっても難しい場合があります。熟練した技術者が少なくなる中で、図面の読み取りや見積もり作成が特定の人の経験に頼ってしまうことが課題でした。

新機能がどう問題を解決するのか？

gpt-image-2による図面クリーンアップ

OpenAIの画像生成モデル「gpt-image-2」を、図面を読み取るための前処理として組み込みました。このモデルは、入力された図面に対して、補助線、寸法標注、ハッチング、引出線、断面ラベル、タイトルブロックを除去する指示を与え、純粋な外形輪郭と内部の材質境界線だけを残したきれいな線画を生成します。

これにより、これまでは画像認識モデルがノイズ除去まで行っていたところを、生成モデルが前処理を担当することで、認識モデルは形状の認識に集中できるようになります。

ルールとAI推論の使い分け

補助線の除去のように、はっきりとルールで決められる処理は生成モデルへの指示として組み込みます。一方、形状の解釈や推測が必要な部分はAIモデルに任せることで、対応できる図面のパターンを増やしつつ、高い品質を保つことができます。

補完生成による多視点化

1枚の平面図から、三面図や異なる角度の補完図面をgpt-image-2で生成し、それらをまとめて3DCAD生成の入力として使う方法も試されています。これにより、1枚の図面だけでは分からない情報を生成モデルが補い、CAD復元の安定性を高めることが期待されています。

この機能で何が変わるのか？

前処理工程の自動化

これまで担当者が数時間かけていた補助線の除去やハッチングの削除といった作業が、フィルタを実行する数十秒の処理に置き換わります。これにより、現場で入力された図面をそのまま使える割合が増え、前処理担当者の負担が減ります。担当者は、より重要な判断業務や確認作業に時間を割けるようになります。図面1枚あたりの処理量が増えることで、同じ人数のチームで対応できる仕事の数が増えることでしょう。

前処理品質の再現性

生成モデルによる前処理は、同じ指示であれば常に同じ結果が得られます。担当者ごとの作業手順のばらつきがなくなり、品質管理にかかる手間が減ります。処理の記録は案件ごとに保存されるため、確認や修正も簡単になります。新しく担当になった人でも、経験豊富な人と同じレベルの前処理結果を出せるようになり、早く戦力となることが期待されます。

これからの展望

2026年内は、対応できる図面のパターンを増やし、フィルタの精度をさらに良くしていく予定です。製造業の試作部品、建設業の構造図、ジュエリーやアパレル分野の意匠図など、さまざまな利用場面に合わせて最適化を進めます。顧客企業からの意見をもとに、業界ごとの図面表記ルールをあらかじめ設定する計画もあり、これにより導入時の調整期間を短くすることができます。

renueは、社内業務でもAIの活用率100%を目指しており、現場で役立つ自動化のノウハウを製品に反映させています。AIが現場で使われないという実務上の課題を、製品と運用の両面から解決し、建設業や製造業の生産力を保つために、現場で使える精度と速度で貢献していく方針です。