AIエージェントハブ
Manufacturing AI Agent

製図Agent

Microsoft Teams上で自然言語指示や手書きスケッチからCAD図面をAIが直接編集。寸法変更・穴追加・形状修正をAIが解釈して反映し、検索・見積・データ参照まで一気通貫。

Feature 01

自然言語指示でCAD図面を直接編集

図面を読み込むと AI が「修正したい内容を自然言語で指示してください」と応答。 「板厚を 3mm に変えて」「左側に M4 ネジ穴を追加」のような日本語の指示だけで、AI が実 CAD ファイルを直接編集します。CAD オペレーターを介さず、設計者・営業・現場の誰でも図面修正に参加できます。

  • DXF / DWG をアップロード、または既存図面を選んでチャットで指示
  • Teams のチャットに指示を打つだけで、CAD 操作なしで図面が変わる
  • 編集後の図面は AutoCAD / Jw_cad / IJCAD でそのまま開ける品質で出力
製図 AI Agent — 図面を読み込み「修正したい内容を自然言語で指示してください」と応答する画面
Feature 02

範囲を選んでワンタップの編集サジェスト

図面上で編集したい範囲を矩形選択すると、「ネジ穴を 4 個にする」「ネジ穴を M4 に変更」「板厚を 3mm に設定」「フィレットを R6 にする」などのサジェストチップを AI が提示。 タップするだけで意図が正確に伝わり、専門用語が分からなくても的確な修正指示が出せます。

  • 矩形範囲を選択すると、その範囲に対する編集候補をチップで提案
  • ネジ穴の数・サイズ・板厚・フィレットなどを指示の往復なしで変更
  • もちろん自由入力も可能、サジェストはあくまで入口を広げる補助
編集サジェスト — 矩形範囲を選択し「ネジ穴を4個にする / M4に変更 / 板厚を3mmに設定」などのチップを提示
Feature 03

手書きスケッチ加筆 → AIが意図を解釈

図面プレビュー上に iPad / Surface Pen でその場で加筆。 ペン・マーカー・矢印・図形・テキスト・消しゴムの 6 ツールで「ここに穴」「この線を伸ばす」と描くだけで、AI がストロークから意図を読み取って製図要素に変換します。

  • 手書きモードに切り替え、6 種類のツールで CAD プレビューに加筆
  • 「ふっと思いついた形」をその場で描いて図面修正に反映できる
  • CAD を使えない非設計者でも、手書きで修正イメージを伝えられる
手書きスケッチ加筆 — CAD プレビュー上に手書きモードのツールバーでペン加筆する画面
Feature 04

AIが修正内容を解釈してステップで提示

指示や手書きを送ると、AI が「何件の変更を検出したか」と各ステップ (追加要素・変更内容・保持内容) をパネルで提示。 「この内容で適用」で確定、「修正して再解釈」で軌道修正でき、AI が何をするのか確認してから図面に反映できます。

  • 「AI の解釈 (N 件の検出)」と番号付きステップで変更内容を明示
  • 追加要素・現状確認・保持内容まで提示し、想定外の改変を防ぐ
  • 「この内容で適用」/「修正して再解釈」で人が最終判断
AI の解釈パネル — 検出した修正内容をステップで提示し「この内容で適用」で確定する画面
Feature 05

実図面に反映 + 変更理由をその場で説明

確定すると AI が実図面を編集し、「中央 2 か所の丸穴に既存と同様のセンターマークを追加しました」のように何をどう変えたかを言語化。 変更箇所と意図がチャットに残るので、後から見ても「なぜこの修正か」が追えます。

  • ネジ穴の追加・寸法変更などが図面プレビューに即時反映
  • AI が変更内容と保持した要素 (外形・既存寸法・表題欄) を説明
  • やり取りがそのまま修正履歴になり、手戻り・誤発注を防ぐ
編集反映 — ネジ穴が6個に編集された図面と、AI が変更内容を説明するチャット
Fabric Ontology

Fabricオントロジーによる
関連データの意味づけで精度を底上げ

図面・部品・材料・工程・顧客・案件・見積などの社内データを Microsoft Fabric のオントロジー上でエンティティと関係性として定義。 AI Agentが「単なる文字列」ではなく「業務上の意味と繋がり」を理解した状態で検索・推論を行うため、 類似図面の提示や見積もり算出の精度が大きく向上します。

Microsoft Fabric オントロジー上で図面・部品・顧客・案件などのエンティティと関係性を定義している様子
  • 業務エンティティを構造化

    図面・部品・材料・工程・顧客・案件・見積などを Fabric のエンティティ型として定義し、IDとプロパティで一意に管理。

  • 関係性 (リレーションシップ) を明示

    「案件 → 図面 → 部品 → 材料」のような業務上の繋がりを Fabric 上で宣言し、AI Agent が文脈をたどって回答できる状態に。

  • 意味づけによる検索・推論精度の向上

    単なるキーワード一致ではなく、オントロジーで結びついた関連データを横断参照。類似図面・類似案件のサジェスト精度が向上します。

  • 全Agentで同じオントロジーを共有

    図面検索・図面保存・図面見積・ミーティング見積などの各Agentが、同じ意味モデルを参照。Agent間の連携と一貫した回答品質を実現。

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