Polaris.AIは2026年9月7日、製造業向けソリューション「設計×AI活用ソリューション」の提供を開始すると発表した。このソリューションは、機械・設備、電気・電子、自動車などの分野における設計・開発業務を対象とし、設計図、設計データ、およびそれらに関連する業務プロセスの取り扱いにAIを活用する。
同社によると、このソリューションは新しい図面を作成するだけにとどまらず、図面をエンジニアリング標準、知識ベース、製造データと結び付ける。設計・開発業務について、過去図面の検索、検索拡張生成（RAG）技術を用いた設計支援、図面の作成・編集、設計レビュー、生産工程設計の支援という5つの主要カテゴリーをカバーする。
このソリューションが提供するもの
このサービスには、図面の作成段階から承認後の管理まで、図面を扱うための機能が含まれる。記載されている機能には、新規図面の作成支援、図面構造の分析、設計者による要素の確認支援、図面・仕様・変更の管理などがある。また、図面と仕様の比較、変更履歴の追跡、変更の影響範囲の分析も可能にする。
製造に関連する側面では、システムを使用して図面から寸法や部品を抽出し、仕様やカタログデータなどの情報を出力できる。また、工程設計を支援し、図面に記載された情報を検査・測定データや現場コメントと結び付けることを目指している。最終的には、設計の引き渡し前に見落としを減らすのに役立つ最終レビューにつなげる。
3つの技術的基盤
Polaris.AIは、このソリューションを、図面構造の理解、設計標準の利用可能な知識への変換、設計と製造・工程の連携という3つの軸に基づいて構築している。構造分析では、図面またはその画像と対象となる形状データを、要素間の関係を示すグラフ表現に変換できる。これにより、視覚・言語モデルは図面を単なる個別の画像として扱うのではなく、図面内の関係を理解できる。
標準の軸は、顧客固有の設計標準、公差ルール、専門家の注記に基づき、確認可能な工学的ロジックに従って説明可能な出力を生成することを目的としている。同社によると、工程との連携の軸では、検査・測定結果やコメントを設計ワークフローに統合し、後続の意思決定において過去の情報を活用できるようにする。
実際には何が変わるのか
これらの機能が実際の環境で成功すれば、主要な価値は図面を自動生成することだけにあるのではない。過去の図面を探し、理解し、比較するために必要な時間を削減し、CADファイル、PDF、カタログ、仕様データに分散した知識を検索可能なリファレンスへと変換することにある。Polaris.AIは、設計上の意思決定における不確実性を減らすため、過去のプロジェクトや蓄積された検証結果も活用して検証を行っていると述べている。
同社はまた、2次元図面内の関係を解釈し、そこから3次元CADモデルを再構築する研究も進めていると説明している。ただし、この資料では、ソリューションの価格、提供方法、顧客名、精度や生産性を測定するための独立した定量的結果は明らかにされていない。そのため、実用上の効果は各メーカーが提供する図面や標準のデータ品質、および承認前にAIの出力を確認するエンジニアリングチームの能力に左右される。