マルチモーダルAI技術の基礎と効率的な設計図面読解および検図業務への応用 <オンラインセミナー>
~ マルチモーダルAIの仕組み、代表的なAIモデルと使い分け、多様なドキュメントと構造化、設計図面理解の処理アーキテクチャ、検図・情報抽出を支える技術、実装の勘所と実例 ~
・AIが設計図面を「読む」ことと、設計ルールに基づいて「判断する」仕組みを具体例で整理し、実務に適用するための講座
・設計ルールとの照合などで多くの工数を要する作業となっている設計図面の検索や再利用、検図にAIを活用して効率化するための特別セミナー!
・今までのLLMでは困難であった設計図面の読解を可能にしたマルチモーダル大規模言語モデルを解説いたします
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講師の言葉
本講義では、近年急速に進化しているマルチモーダルAIの基礎から、図面や図表を含むドキュメント読解、さらに検図業務への応用までを体系的に解説します。
ここで扱うマルチモーダルAIは、音声などではなく、文書中の図や表、図面を含めて読み取れる点に特徴があります。図面は製造業の基盤として日常的に活用されていますが、検索や再利用といった形での活用には課題が残り、設計ルールとの照合も多くの工数を要する作業となっています。
本講義では、AIが図面を「読む」ことと、設計ルールに基づいて「判断する」仕組みを具体例で整理し、どこまで実務に適用可能なのかを明確にします。主に設計・開発・研究などで実際に手を動かす方を対象としていますが、技術の動向や活用イメージを把握したいマネージャーの方にも参考となる内容です。技術の可能性と限界の両方を踏まえ、現場で無理なく試すための視点を持ち帰っていただければと思います。
セミナー詳細
| 開催日時 |
- 2026年10月08日(木) 10:00 ~ 17:00
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| 開催場所 |
オンラインセミナー |
| カテゴリー |
オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・企業の設計・開発・研究部門の技術者・研究者の方
・AIを活用して効率的に図面の管理や検図に応用したい方 |
| 予備知識 |
・図面に関する基礎知識
・本講義の受講にあたり、機械学習やAIに関する専門的な知識は必須ではありません |
| 修得知識 |
・マルチモーダルAIの基本的な仕組み
・マルチモーダルAIが図面や図表を含むドキュメントをどのように読み取り、業務に活用できるかの理解
・図面検索や検図などの実務に対して、どのような形でAIを適用できるのか、その適用範囲と限界を見極める視点を得ることができます
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| プログラム |
1.マルチモーダルAI活用への期待
(1).なぜいま製造業でマルチモーダルAIなのか
a. 生成AI・マルチモーダルAIがもたらす事業インパクト
b. 国の助成金事業での成果
― 複雑な企業ドキュメントを読むリーズニングLMMの開発と、そこから派生した図面読み取りデモが注目された経緯
c. 図面作成・検図業務にいま注目する事業的な理由
(2).本講義のゴールと進め方
a. 受講後に「分かること・できること」
b. 3名リレー構成と各セクションの狙い
c. できること/まだできないことの線引き
2.マルチモーダルAIの仕組み
(1).LLMから大規模マルチモーダルモデル(LMM)へ
a. LLMの動作原理
b. 得意なこと・苦手なこと
c. マルチモーダルとは何か、LMMの構成(Vision Encoder+言語モデル)
(2).画像・図表を読ませると実際どうなるか
a. 実例 ― 画像・図表を説明/読み取らせたときの回答(うまくいく例)
b. 読み違える例とその理由(特徴抽出・視覚トークン化のイメージ)
c. 一枚の画像から、複数ページ・「文書+図」へ
3.AIモデルとドキュメント読解の実用化
(1).代表的なモデルと近年の技術的な潮流
a. 代表的なモデルと使い分け
― プロプライエタリ(クローズド/API利用)とオープンウェイト(自社・オンプレ運用)
b. 長文対応と多段推論 ― 長く複雑な文書ほど、段階的な推論が要る
c. ツール活用とエージェント化 ― 権限を移譲して情報を集め、LMMが統合
d. OCRの進化(古典的OCR から LMMによる直接読み取りへ)
(2).「単体で読める」から「業務システムで使える」へ ― 自社開発プロジェクトの事例
a. プロジェクトの到達点 ― 多段推論で複雑な図表入りドキュメントを読むリーズニングLMM
b. その実現を支えた工夫(ファインチューニング・強化学習・思考プロセスの日本語化)
c. 社内文書を検索して参照する具体例 ― マルチモーダルRAG
(3).多様なドキュメントと構造化
a. 身近な文書から専門文書まで
b. 文書構造化と検索 ― 複雑になるほど難しくなる(難易度のグラデーション)
4.図面AIの実際① :デモ
(1).図面理解タスクの分解
a. 寸法読取・記号認識・表題欄の抽出
b. 幾何公差(GD&T)・普通公差の扱い
(2).現状できること
a. 自作の簡単な図面を用いたライブデモ
b. 読取・抽出の成功例とそのポイント
(3).まだできないこと・誤りの傾向
a. 失敗の類型(実評価から一般化した知見)
b. 技術的な難所 ― 線画・低コントラスト・規格依存・文脈不足
5.図面AIの実際② ― 最新のAI技術による図面理解・検図への応用
(1).図面理解の処理アーキテクチャ
a. 多段ハイブリッド ― レイアウト分割 → 注記検出 → VLM解釈
b. OCRモデル・セグメンテーション・ツールコールの役割
(2).検図・情報抽出を支える技術
a. 検図タスク(普通公差の適用など)の自動化アプローチ
b. エージェント型ドキュメント処理とマルチモーダルRAG
c. 公開ベンチマーク図面・データセットの活用
(3).実装の勘所と実例
a. プロンプト設計と処理フローの実例
b. システム比較
6.まとめと展望
(1).本日のキーポイント
a. 図面AIで「できる/できない」の整理
b. 研究・業務で小さく試すための進め方
(2).これからの展望と質疑
a. 技術的な展望と未解決の課題
b. 次に学ぶ・触ってみるとよいもの
c. 質疑応答(Q&A)
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| キーワード |
マルチモーダルAI LMM プロプライエタリ オープンウェイト エージェント化 ドキュメント 構造化 図面AI 幾何公差 図面理解 検図 多段ハイブリッド マルチモーダルRAG OCRモデル セグメンテーション
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| タグ |
AI・機械学習、機械、機械要素、ITサービス、自動車・輸送機、車載機器・部品、設計・製図・CAD |
| 受講料 |
一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込)
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| 会場 |
オンラインセミナー
本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。
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