検索窓に、仕事の言葉をそのまま。
ファイル名を覚える必要はありません。用途・取引先・製品・年代・仕様など、分かっていることを入力すると、関連する候補と「なぜ候補なのか」を返します。
※ 検索欄は操作を体験するための疑似UIです。どの検索語でも、同じ架空のサンプル図面を説明用に表示します。
表示中：架空の固定サンプル
なぜ、この候補なのか
長い要件定義ではなく、
「どう探したいか」を先に集めます。
現場・技術担当者へのヒアリングと、紙・CAD・製作指示書・Excelの現物／保管状況の確認を行います。同時に、短い利用シナリオのアンケートを広く集め、最初に試す検索体験を設計します。
利用場面を集める
「どんな時に図面を見たくなるか」を短く回答してもらいます。
検索語を集める
実際に入力したい言葉と、理想の検索結果を集めます。
こちらで統合設計
個別要望をそのまま足さず、共通する用途を機能へ変換します。
先に触れる形を出す
実物を見ながら、不足だけを追加。議論より先に開発を進めます。
広く意見を集め、個人の癖に寄らない共通の使い方へまとめることです。
最初にいただきたいのは、
「システム要件」ではなく「利用イメージ」です。
開発時のお願い
いただいた意見を整理し、優先順位と最初の形をこちらで設計します。
できるだけ広く意見を活用し、実物を見ながら継続的に修正します。
特定担当者の操作習慣ではなく、会社全体で再利用できる用途へ抽象化します。
長い要件整理で止まらず、小さな実装と確認を繰り返します。
AIが先に読み取り、
人は間違いだけを直します。
紙図面の読み取りを最初から100%自動化するとは考えません。AIが候補値を抽出し、重要項目や曖昧な箇所だけ確認。実運用では、確認された値だけを正式データとして蓄積する設計です。この画面は保存処理を持たないイメージです。
NO. DWG-P-0185
MODEL: PUMP-X
MATERIAL: SCS13
REV: B
※ 入力やクリックで情報は保存されません。
ファイルを探すのではなく、
関係をたどって候補を出します。
図面番号が分からなくても、製品・取引先・用途・仕様・関連資料など、分かっている情報から候補へ到達します。必要に応じて、後から関係を増やせます。
※初期段階から大規模なKnowledge Graphを前提にはしません。必要な検索用途から、必要な関係だけを段階的に構造化します。
図面の検索以前に、
何を残し、どう運用するかを決める。
既存のDX計画と現場の資料を確認し、価値が高く取り組みやすい範囲を選びます。紙の全件電子化を前提とせず、小規模な試行の結果から次の対象を決めます。
既存資料・利用状況を確認
紙図面、CAD、製作指示書、Excelの種類、保管場所、利用頻度、現行の検索方法を整理。
優先順位と対象を決定
利用頻度、重要度、現場への効果、デジタル化の難易度を比較し対象を限定。
管理ルールを試行
図面番号、製品、取引先、版・改訂などの登録項目と検索方法を決め、実際に使って改善。
運用体制・費用を整理
社内、専門人材、外部委託の役割、工数・費用、全社展開のロードマップを検討。
全部を整理してから始めない。
使う範囲から、検索可能にする。
対象を限定
1製品系列、1部門、あるいは一定期間などから開始。
図面を読み取る
AI抽出と確認画面で、検索に必要な項目だけ構造化。
自然言語検索
実際の利用場面から検索し、候補の質を確認。
必要機能を追加
関連資料・類似検索・改訂管理などを必要に応じて拡張。
最初に教えてほしいのは、
「どの画面が欲しいか」ではありません。
「どのような時に図面を見たくなりますか？」
「その時、どんな言葉で探しますか？」
「何が候補に出れば、仕事が早くなりますか？」
この回答から、最初の検索体験をこちらで設計します。