案件サマリー
建設会社の図面管理を効率化するため、図面画像をアップロードすると自動で主要情報を抽出し、検索・共有できるAIアプリを開発しました。 単にOCR結果を表示するだけでなく、抽出結果の信頼度を確認しながら現場で使える導線を設計したことがポイントです。
背景・課題
図面が紙やPDFで保管されており、目的の情報にたどり着くまで時間がかかっていました。 また、現場と本社で図面情報が分断され、更新履歴や共有状況の把握が難しく、確認作業やレポート作成にも手間が生じていました。
- 図面が紙・PDFベースで保管され、検索性が低い
- 現場と本社で図面情報が分断され、更新履歴が追いづらい
- OCR結果をそのまま使うと、確認工数や誤読リスクが残る
方針 / 提案アプローチ
AIの抽出精度だけでなく、利用者が「どこまで信用してよいか」を判断できるUIを作る方針で進めました。 そのため、検索性の向上と同時に、OCR結果の確認と修正がしやすい画面設計を重視しました。
- ヒアリングを重ね、図面検索時に本当に見たい情報と粒度を整理
- OCR結果の信頼度を画面上で判断できるよう、視覚的な強弱を付与
- 図面アップロードから検索までの導線を短くし、現場側の入力負荷を抑制
実施内容
- AI連携に必要なAPI仕様と画面要件を整理
- OCR結果の信頼度を色分けして確認できるUIを実装
- 図面アップロードから検索、共有までの主要導線を最短化
- 検索結果一覧で、必要な図面情報へ素早くアクセスできる情報設計を実施
体制・担当範囲
要件整理、UI設計、フロントエンド実装を担当しました。 AIの抽出ロジックそのものより、使い勝手と業務定着に直結するフロント領域の設計に重点を置いています。
技術・構成
- Next.js / TypeScript / Tailwind CSS
- OCRエンジン / 外部API連携
- Supabase / PostgreSQL
OCRと検索基盤の連携が前提となるため、結果表示の鮮度や一覧性を意識したUI設計を行いました。
成果
- 図面検索時間を従来比で約60%削減
- 週次レポート作成工数を半減
- 必要図面への到達時間を短縮し、現場と本社間の情報共有をスムーズ化
補足 / 学び / 今後
AIアプリでは「精度が高いか」だけでなく、「結果を確認しやすいか」が利用定着に大きく影響します。 今後は検索履歴や利用ログをもとに、よく参照される図面カテゴリの導線をさらに最適化できる余地があります。