金属焼付塗装業における見積業務の高度化に挑戦
株式会社LiberaFormでは、製造業における属人的な判断業務をAIで支援し、現場の生産性向上と技能継承につなげる取り組みを進めています。今回ご紹介するのは、金属焼付塗装業のお客様と共同で取り組んだ、AI見積エージェントの実証プロジェクトです。
本プロジェクトでは、これまで熟練者の経験や勘に大きく依存していた見積業務に対し、画像解析技術・マルチモーダルAI・RAG（検索拡張生成）を組み合わせた仕組みを導入。図面やスケッチ、写真などから塗装対象の形状を読み取り、表面積の算出から見積の根拠提示までを一貫して支援する仕組みを構築しました。
背景
金属焼付塗装の見積業務は、製品ごとに異なる形状・サイズ・材質を読み解きながら、塗装面積、塗料使用量、工程条件、作業工数などを総合的に判断する必要があります。特に、お客様から送られてくる資料がFAX図面や手書きスケッチである場合、正確な3Dデータが存在しないことも多く、見積の精度は熟練技能者の経験則に大きく左右されていました。
このような業務は、担当者による精度のばらつき、見積リードタイムの長期化、若手への引き継ぎの難しさといった課題を抱えやすく、製造業のDXが進む中でも、なお標準化が難しい領域の一つでした。今回のお客様においても、「暗黙知に支えられた見積業務を、いかに再現可能な仕組みに変えるか」が大きなテーマとなっていました。
LiberaFormの取り組み
LiberaFormは、こうした課題に対し、AIエージェントを活用した見積支援システムを設計・構築しました。システムは、入力されたFAX画像、PDF図面、スケッチ写真などを前処理し、画像解析モジュールで部品形状や塗装対象面を抽出。その結果をもとに表面積を数値化し、塗料種別や工程条件を加味して費用を算出します。さらに、生成AIが見積根拠を自然言語で説明し、利用者はチャット形式で条件変更や再計算を依頼できます。
また、過去の見積情報や条件表をRAGデータとして取り込み、企業固有の判断基準を参照できるようにしたことで、単なる自動計算ではなく、現場のノウハウを踏まえた見積支援を目指しました。これにより、従来は熟練者でなければ難しかった判断を、誰でも一定水準で再現できる業務モデルへと近づけています。
実現したこと
今回のプロトタイプでは、図面アップロードから結果確認、チャットによる再調整までを一連で操作できるUIを構築しました。計測内容や表面積の算出経緯、想定塗料量、見積金額などを画面上で確認できるほか、計算結果や根拠をログとして保持し、説明責任にも対応しやすい設計としています。
さらに、提案書では、見積工程を
「図面取り込み → 自動解析 → 表面積自動算出 → 工程条件判定 → 自動見積作成 → 対話で調整」
という形で再設計しており、手作業中心だった業務を、AIとの協働による再現可能なフローへ転換することを目指しています。
導入効果
実証では、FAXやスケッチ図面から部品の表面積を自動算出し、塗装費用を推定するプロセスにおいて、熟練技能者の判断とほぼ同等の精度を目指した評価が行われました。提案書では、見積時間を1件あたり平均30〜40分から15分未満へ短縮し、見積工数を約60％削減できたとされています。
また、AIが見積根拠を自然言語で説明できるようになったことで、若手担当者でも説明しやすくなり、判断基準の可視化、ミスや手戻りの低減、品質の均一化にもつながる成果が示されています。これは単なる効率化にとどまらず、技能継承の仕組みづくりとしても大きな価値を持つ取り組みです。
デモ動画
今後の展望
本プロジェクトで得られた知見は、金属焼付塗装に限らず、板金加工、機械加工、樹脂成形、組立など、図面や画像から見積判断を要する製造業全般への展開可能性を持っています。提案書でも、業界別パッケージ化やSaaS提供、ERP・生産管理システムとの連携強化など、製造業向けAI見積基盤としての発展構想が示されています。
LiberaFormは今後も、現場で培われた知識や判断ロジックをAIで支援し、業務の標準化・効率化・継承を実現する仕組みづくりに取り組んでまいります。製造業の現場に寄り添いながら、実務で使えるAIの社会実装を進めていきます。