LearningBook（Glia Computing）

LearningBookはPDFの図面内に記載されている部品や文字、記号情報や構造などを組み合わせることにより、対象情報を含んだ図面を抽出することができるシステムです。PDFに特化したシンプルなつくりが特長ですが、業種や課題ごとのニーズに沿って、導入企業ごとのカスタマイズも可能です。

LearningBook（Glia Computing）のシステム概要

画像引用元：Glia Computing公式HP
（https://www.glia-computing.com/）

LearningBookは、部品情報や文字情報など、対象となる情報を含んだ図面を検索する図面検索AIサービスです。検索機能や管理機能といった役立つ機能が搭載されており、スムーズに図面を検索することが可能。若手や中堅の設計者でも、効率良く業務を行えるでしょう。

LearningBook（Glia Computing）の導入メリット

熟練設計者のノウハウを共有できる

熟練設計者が図面を検索する手順や、検索する際に注目した点を記録し、その記録を自身の検索に活かせるシステムです。若手・中堅技術者が記録を参考にできるだけでなく、偏在している熟練設計者のノウハウを社内でも共有できます。技術承継といった課題も解決できるでしょう。

若手や中堅でも効率良く図面を検索できる

膨大な設計図面の中から、効率的に図面検索を行える点もメリットです。 LearningBookは、検索する対象物を認識するよう学習させたAIエンジンを利用して、図面ファイルの中から対象物を検出・蓄積する機能が搭載されています。そのため、ベテラン以外の技術者でも、部品や仕様などの情報を含んだ図面を素早く検索することが可能です。 ほか、キーワードでも検索できるよう、図面に記述されている文字情報を識別できる機能も搭載。さまざまな方法でストレスフリーな労働環境を実現します。

他システムとの連携もできる可能性

他システムとの連携機能も搭載される予定です。今後は、LearningBookで学習したAIエンジンを顧客のシステムに組みこみ、モジュールとして活用できるようになるでしょう。社内で蓄積されているデータの有効活用が期待できます。

AI学習に活用できるラベル付け機能を提供

設計図面のAI学習において重要なラベル付け機能を提供しています。AI機能が学習する際に使用するラベルが表示され、ユーザーが直接確認できます。さらに、表示されたラベルに誤りがある場合、ユーザーが修正できます。正しいラベルをつけると、AIの学習精度が向上し、より正確な図面検索ができます。また、ユーザーの専門知識を活かしてラベルを調整できるので、業務特性に合わせてカスタマイズでき、AIの性能向上と業務効率化が両立します。

認識エンジンの追加と再学習ができる

部品・文字等の識別には、多くのデータが必要です。しかし、はじめから豊富なデータを用意してラベルを付加する作業には膨大な時間がかかります。LearningBookでは、少ないデータでも学習が開始できます。今ある図面から少量のデータで学習を開始して、利用しながらデータを追加したり再学習したりできます。はじめから大きな労力を使わなくてもよく、導入ハードルが低いです。

AIエンジンの管理が簡単

AIエンジンの管理を容易にする機能も魅力のひとつです。AIエンジンの新規作成から利用、再学習に至るまでの一連のライフサイクルを包括的に管理できます。特に、学習に使用したデータと生成されたAIエンジンの履歴を継続的に管理する機能が備わっていて、ユーザーはシステムの利用を通じてAIエンジンの再学習サイクルによる学習効果を容易に評価できます。AIエンジンの精度向上プロセスを透明化し、効果的な改善を可能にする機能です。

LearningBook（Glia Computing）の機能

画像引用元：Glia Computing公式HP
（https://www.glia-computing.com/service/learning-book/）

LearningBook（Glia Computing）はこんな企業におすすめ

LearningBook はAIエンジンに学習させることでより精度の高い図面検索を実現することが可能なシステムです。今までは熟練の設計者に頼らざるを得なかったなど、属人性が高くなってしまった業務の引き継ぎなどを実現する効果が期待できるでしょう。したがって、技術承継を課題としている企業にもおすすめできるソリューションとなっています。

本サイトでは、AI類似図面検索システムを「営業時」「設計・製造時」「発注・調達時」の3つの利用シーン別に、おすすめのAI類似図面検索システムをピックアップ。それぞれのシーンに特化したAI類似図面検索システムの特徴を知り、どれが自社に合うシステムなのか検討してみてください。

LearningBook（Glia Computing）の導入事例

公式HPに導入事例は記載されていませんでした。

利用例は、設計業務や設計レビュー、不具合検証などです。過去の設計図面を参考に設計する際、参考にしたい部品・機構、注意書き等の情報を検索・表示して活用できます。また、過去設計の改良履歴や改善ポイントなどの注釈を参考にできます。累積された図面から抽出して活用できます。さらに、不具合検証業務での活用例もあります。製品の不具合が発生した際に、過去の類似する不具合の有無や情報を確認し、不具合の原因調査に役立てることができます。

LearningBook（Glia Computing）の導入手順

LearningBook（Glia Computing）の導入手順は以下の通りです。技術検証では、実際の図面を用いて、機能と効果が実現できるのかの検証と評価を行います。また、リリース後にはAIの再学習機能により企業側でのAIの精度改善を図ることもできます。

1. 業務課題ヒアリングと導入効果想定
2. 業務フローの整理、技術検証
3. AI機構の構築
4. UIカスタマイズとシステム化
5. リリース後の精度改善・再学習

LearningBook（Glia Computing）のサポート体制

Glia ComputingのLearningBook に関するサポート体制は、公式HPに記載がありませんでした。

LearningBook（Glia Computing）の会社概要

• AI類似図面検索（創屋）
• CADDi DRAWER（キャディ）
• 匠フォース（匠技研工業）
• AI類似図面検索システム（フアクト）
• Hi-PerBT Advanced 図面管理（日立ソリューションズ西日本）
• COLMINA Design Review 類似3D形状検索（FUJITSU）