INPUT
既存データ
過去の“大量”の実績データ
（図面・案件・見積）
※紙・手書き図面を含む
眠ったままの製造図面を、AIが探せる・使えるデータに変える。
製造業の設計・調達・見積のためのAI。類似検索・差分比較まで、図面業務をまるごと効率化するAIプラットフォームです。
東証グロース上場
GENIEEグループ
ISO/IEC 27017
セキュリティ
図面・紙資料も
画像・PDF読み取り
*1
*2
*3
*4*1AIエージェント部門
*2AIエージェントツール部門
*3ITreview AI-Powered Features 2026
*4ITreview Best Software 2026 Rookie of the Year
図面を“読めるデータ”に変え、
業務に活かす。
製造業のためのAI基盤。
JAPAN AI 製造は、図面をデータ化する「図面AI共通基盤」の上に、類似図面検索・見積積算・差分比較・検図等の専用AIエージェントを備えた、製造業のためのプラットフォームです。個社独自の見積根拠や検図ルールも取り込め、最終判断は常に人が行う前提で設計しているため、
現場の業務フローを変える必要はありません。
データインポート
PLATFORM
JAPAN AI 製造 図面
特化AI基盤
図面をデータ化する共通基盤
読み取り
紙・手書き・PDFの図面を文字・寸法まで正確に抽出。
構造化
部品・材質・寸法を整理し、検索・比較できる形に。
意味づけ
図番違いの類似品や設計意図を紐づけ。
図面読み取り
AGENTS
業務エージェント群
図面業務を実行
見積・積算AI差分抽出AI類似図面検索AI
個社独自ルールを注入できる
個社独自ルールを注入できる
見積算出根拠・検図ルール・図面読み取りルールなど、ベテランの経験知を仕組みに取り込む — ここが汎用AIとの決定的な違いです。
ここが汎用AIとの決定的な違いです。
紙や手書きを含む過去の図面を、AIがデータ化。
「探せる・比べられる」状態にした上で、
専用AIエージェントが検索・見積・差分といった
図面業務を実行します。紙や手書きを含む過去の図面を、AIがデータ化。
「探せる・比べられる」状態にした上で、専用AIエージェントが検索・見積・差分といった図面業務を実行します。
・Use Cases
製造現場のどこにAIが効くか
製造現場のどこにAIが効くか
「過去に似た図面があったはず」「見積の根拠が人によってバラバラ」——その繰り返しこそ、JAPAN AIの出番です。
金属・素材加工
過去の加工実績や図面が探しにくく、見積の根拠づくりが特定の人に属人化している。
部品加工・量産サプライヤー
似た部品を毎回新規作図してしまい、重複部品が増えて金型・在庫コストがかさむ。
組立量産
図面改訂のたびに変更点の確認が手作業で、見落としや旧版加工の事故リスクがある。
自動車・輸送機器
図面・帳票・不具合履歴が散在し、変更対応やトレースに時間がかかる。
・Solutions
活用シーン別ソリューション
活用シーン別ソリューション
類似図面検索AI・見積・積算AI・差分抽出AI——製造現場の課題ごとに、図面業務をどう効率化できるかを解説します。
類似図面検索AI
過去に解いた答えを、再利用する。過去に解いた答えを、再利用する。
- 探す：図面アップ or 自然文で“なぜ似ているか”付きで即ヒット
- 流用する：検図済み・量産実績ありの図面で品質リスクを回避
- 防ぐ：新規作図前に重複部品の増殖をブロック
導入効果
- 設計工数を削減 ― 実績ある図面をそのまま流用
- 部品の重複を防止 ― 金型・治具・在庫コストを抑制
- 不具合の再発を防止 ― 似た構造の部品を一括点検
見積・積算AI
見積・積算をAIで自動化。過去実績から“根拠ある概算”を即提示。見積・積算をAIで自動化。過去実績
から“根拠ある概算”を即提示。
- 即ヒット：引合図面アップで、加工が似た過去実績＋受注単価を“差分要因”の説明付きで提示
- 初動短縮：見積初動を半日→当日回答に短縮（類似実績の照合をAIが数分で完了）
- ブレ解消：実績単価ベースの根拠ある見積に統一（例：穴数+4 →加工費+15%目安）
受注実績が蓄積されるほど精度が育つ仕組みで、見積の“根拠”を数字で示せるため、社内・顧客双方への説明もスムーズになります。
差分抽出AI
「どこが変わった？」を、即提示。「どこが変わった？」を、即提示。
- 新旧図面をAIが読み比べ、変更点を“意味”で抽出して言語化
- 変更点の見落とし防止・旧版加工事故の予防／目視比較の工数を大幅削減
- 図番指定で新旧リビジョンを自動特定。図面2枚の直接比較にも対応
- 改訂通知書ドラフトの自動生成へ拡張可能
・Agents
製造業の業務工程をカバーする機能
製造業の業務工程をカバーする機能
引合・見積／設計から調達・実行・品質・検査まで——製造業の一連の業務フローに沿って、AIエージェントを開発・拡充しています。すでに提供中の類似図面検索AI・見積積算AI・差分抽出AI・不良原因分析AIを軸に、各工程へ順次広げています。
引合・見積／設計
提供中
類似図面検索AI
図面をアップ、または自然文で検索するだけで、似た図面が「なぜ似ているか」の説明付きでヒットします。
引合・見積／設計
提供中
見積・積算AI
引合図面から、加工が似た過去実績と受注単価を差分要因の説明付きで提示します。
引合・見積／設計
提供中
差分抽出AI
新旧図面をAIが読み比べ、変更点を意味で抽出して言語化します。
調達
開発中
外注・購買比較AI
PDF・メール・Excelで届く外注見積を読み取り、条件差・価格差を整理します。
実行
開発中
マニュアル更新AI
工程変更などの際に影響を受けるマニュアル箇所を特定し、変更案を提案する予定です。
品質・検査
提供中
不良原因分析AI
不良内容から原因候補・再発防止策を提示。なぜなぜ分析の工数を削減します。
横断
開発中
過去ナレッジ検索AI
過去の仕様書・トラブル・QMS文書を、全工程から自然言語で横断検索できる予定です。
Human-in-the-Loop
最終判断は、常に人が。
AIが出すのは「類似候補」「概算見積」「差分リスト」「計画案」まで。面倒な下ごしらえはAIに任せ、担当者は設計判断や品質の作り込みに集中できます。最終判断は人が下すから安心して使えて、承認プロセスも現場のやり方も変える必要はありません。
・Reason
JAPAN AI 製造が選ばれる理由
JAPAN AI 製造が選ばれる理由
01
現場フローを変えない
AI活用支援
図面・紙帳票のデータ化（ペーパーレス化）から着手。既存の業務フローを止めずにAI活用を進め、基幹システム連携にも対応します。
02
全社で使えるAI基盤＋製造特化
エージェント
AIチャット・文字起こし・AIエージェントなど、全社で使えるAI基盤に、製造コア業務のエージェント群を掛け合わせ。
03
充実の導入 / 活用サポート
専属CSが初心者でもAIエージェントを「作って使える」状態まで無償で完全サポート。3ヶ月のオンボーディングで、業務の洗い出し→エージェント作成→全社展開まで伴走します。
04
高精度の図面読み取り ×
RAG・ノーコード
切断長・厚さなど個社独特の記法を定義づけし、図面を高精度でデータ化。さらに高精度RAGで社内図面・仕様書・QMS文書を横断活用し、ノーコードで個社業務に合わせたAIエージェントを作成・改善しながら内製で育てていけます。
・Security
大手製造業も安心のセキュリティ
大手製造業も安心のセキュリティ
JAPAN AI 製造は、情報資産の保護とガバナンスを両立します。エンタープライズ水準の管理体制で、機密性の高い製造情報も安心してお預けいただけます。
認証・準拠
ISMS (ISO/IEC 27001・27017) を取得。国際規格に準拠した情報セキュリティ管理体制を整備しています。
データ保護
お客様が入力したデータをLLMの学習に利用することはありません。機密情報・技術情報も安全に取り扱います。
アクセス管理
SSO・MFA（多要素認証）・監査ログに対応。全社導入時のアクセス統制とガバナンスをサポートします。
・Case
導入事例
医薬品・治験薬の受託製造
業務の自動化により事務部門で月266時間の削減！次は製造現場へ
3万件を超えるSOPから必要なものを探し出すのに相応の時間がかかっていた。導入から1年が経過した今、JAPAN AI AGENTは約90名の社員に活用されており、今月だけでも2週間で合計266時間40分（約16,000分）の業務時間を削減しました。
武州製薬株式会社
詳しくはこちら →
自動車向け精密ばね等の製造
“独自の”研修8回で推進者26名を育成！東郷製作所が描いた「生成AI定着」の設計図
いま社内では「エージェントをうまく使って、現場の業務そのものを一段上げる」動きが出てきています。たとえば技術系の部署では、設備が故障したときの記録データを蓄積しているので、それをRAGで参照しながら故障要因の整理や解析を支援するアシスタントを作っている人がいます。金属製品の開発支援として、論文や公開情報から必要な知見を集め、提案のたたき台を作るエージェントを作っている部署もある。
株式会社東郷製作所
詳しくはこちら →
スポーツ・公園施設器具等の開発
50年の蓄積データを“武器”に変える！ルイ高が語る“現場発”AI活用の実感
大規模施設の安全性（例：アルミ製サッカーゴールの転倒リスク回避）や長寿命化など、訴求すべきポイントは多様で、提案の幅を広げるにも“社内の知見を素早く引き出す力”が要ります。今はお客様の所在地や条件を入れて、近い実績のピックアップからスライド化までAIに一連の流れを頼めます。最終の微修正だけで済むので、10分程度で出せるようになりました。
株式会社ルイ高
詳しくはこちら →一覧を見る
・Flow
導入までの流れ
ヒアリング
課題や図面・データ状況を伺い、最適な導入方針をご提案します。
PoC
実データで効果を検証し、本導入に向けた要件を固めます。
本導入
本番環境への展開と定着支援まで、専任チームが伴走します。
・FAQ
よくあるご質問
図面に眠る“経験と勘”を、続く世代の“仕組み”に図面に眠る“経験と勘”を、
続く世代の“仕組み”に