回路図のデジタル化とは？検図を自動化するために必要な条件を解説

回路図の検図に時間がかかる。この課題を解決するため、補助ツールやAIなどによる検図の自動化を検討している方もいるのではないでしょうか。しかし、仮に回路図を画像やスキャンPDFに変換しただけだと、部品や配線の接続関係をツールが読み取れないという問題が発生します。

抵抗の記号がどこにあるかは画像でも判別できますが、どの部品とどの配線で接続されているのかまで判断できるとは限りません。これは、検図の自動化を阻む大きな障壁の一つといえます。

この記事では、回路図の検図を自動化するために必要な「回路図のデジタル化」と「データの構造化」について解説します。スキャンPDFの回路図を構造化されたデータに変換できれば、検索・比較・部品表化、そして検図までツールで自動化することができます。

回路図の「デジタル化」で、どこまでできる状態になるか

「回路図のデジタル化」とひと口に言っても、実際に想定されている状態には幅があります。紙をスキャンしてPDFにする方法も、部品と配線の関係までデータ化することも「デジタル化」に分類できます。

しかしここの区別が曖昧だと、同じデジタル化された回路図であってもまったくの別物になる可能性があります。回路図の検図を自動化したいのであれば、どの状態になっているかの判定が必要です。

まずは、一般的に「回路図のデジタル化」と呼ばれる段階を大きく3つに分類して解説します。

①画像やPDFとして保存する

図面をスキャナやカメラで取り込み、画像やスキャンPDFとして保存した状態です。ファイルとして共有でき、保管場所も取りません。図面を電子化するという目的であれば、これで十分な場合もあります。

ただし、紙の図面をスキャンしただけだと、データ化されるのは「どの位置にどんな濃淡の点があるかが分かる画像」のみです。線のつながりといった記号の意味が保持されていないため、検図に必要な接続に関する情報などは読み込まれません。

②線や図形として編集できるようにする【ベクター化】

画像を解析し、線分や円弧といった図形として再構成した状態をベクター化と呼びます。拡大しても輪郭が粗くならず、CADソフトで線を動かすこともできます。

この状態になると、線を図形として扱うことも可能です。しかし、その線分が配線を表しているのか、部品の外形を表しているのかは、データ上では区別されていません。図面を描き直す場合には有効ですが、接続関係の検証には使えない点には、注意が必要です。

参考：Adobe「ラスターとベクター：違いは何か」

③部品と接続関係を取り出せるようにする

記号を部品として識別し、線を配線として認識したうえで、どの部品のどのピンがどのネットに属しているかを保持した状態です。ネットリストとして出力したり、部品表の作成に活用したりできるのは、この状態になってからです。

ここまで来ると、図面に描かれている内容をデジタル化したデータとして照合できるようになります。「このピンはどこにも接続されていない」「この配線は途中で途切れている」といった判定の自動化が、ある程度の精度で実現されます。

接続関係を含む検図を自動化するには、このように図面の情報を構造化して扱える状態が必要です。逆に言えば、ここに到達していない図面に対しては、検図の自動化は難しくなります。そこでこの記事では、この「部品と接続関係を取り出せる状態」を『構造化された状態』と呼びます。

なぜ、回路図の検図は自動化できないのか

検図の自動化が難しいのは、検図をしてくれるツールが存在しないからではありません。自動化をするために必要な「構造化された状態の図面データ」が手元にないからです。ここでは、回路図の検図で確認する内容を整理したうえで、画像やスキャンPDFのままでは自動化が難しい理由を解説します。

【理由①】回路図では部品同士の関係を確認する必要があるから

回路図の検図は、記号や文字の記載が正しいか、回路として成立しているかを確認します。それは、部品と部品の関係を追跡しなければ判断できない項目です。

機械図面の検図は寸法や公差といった図面上に書かれた値の確認を含むのに対し、回路図では「図面上の記号や線の関係」を読み解く比重が大きくなります。この違いが、自動化の難易度に直結します。

【理由②】画像やPDFでは回路の接続関係を把握しにくいから

スキャンしたPDFに対して汎用OCRを使うと、文字の読み取りができます。しかし、「R12」「10kΩ」といった文字列は抽出できても、そのR12がどのノードに接続されているかは文字情報からは分かりません。

回路図特有の難しさも理由に挙げられます。たとえば配線が交差している箇所で、それが接続しているのか単に交差しているだけなのかは、ジャンクションドットの有無で表現されます。この記法はメーカーや社内標準によって差があり、画像として見ただけでは判別が難しい場合があります。複数ページにまたがる信号も、ページをまたいで追跡しなければ全体像がつかめません。

逆に言えば、構造化された状態になれば、接続関係などを検図が自動化しやすくなります。では、どうすればその状態を作れるのかを、次の章で解説します。

回路図をデジタル化する方法

紙やPDFの回路図をデータに変換する方法は大きく4つあり、取得できる情報の範囲や必要な工数が異なります。

そのため、それぞれの方法の特徴をつかみ、目的に応じて適切に選ぶことが重要です。

①手作業でCADに再入力する

図面を見ながら、回路設計用CADで一から描き直す方法です。人が図面を読み取って入力するため、構造化された状態にできます。ネットリストや部品表も、対応するCADであれば標準機能で出力可能です。

この方法の特徴は、一定の精度を確保しやすい点です。人が判断しながら入力するため、設計変更を予定している図面であれば、最終的にこの方法に落ち着くことも少なくありません。

問題は工数や、人間が手作業することによる抜け漏れです。回路規模によっては、1枚の図面を再入力するだけでも多くの工数がかかります。過去の図面が数百枚、数千枚と蓄積している場合、現実的な選択肢として考えにくく、大量の図面をデータ化する用途には向いていません。

②汎用OCRで文字情報を抽出する

スキャンした図面にOCRをかけ文字列を抽出する方法で、画像化したうえで図面番号や部品番号が検索できるようになります。ただし、この場合に抽出できるのは文字列だけです。その文字がどの記号に付随しているのか、記号同士がどうつながっているのかは取得できません。

また、回路図は文字と記号が高い密度で配置されているため、汎用OCRだと両者の判別が難しい点にも注意が必要です。たとえば「R12」という文字列を抽出できても、それが抵抗記号のラベルであることまでは読み取れない場合があります。

③CAD変換ソフトを使う

図面を解析し、CAD形式のデータに変換するソフトウェアを使ってCADに置き換える方法です。線分や図形要素を認識し、編集可能な形式で出力することができます。線として編集できるようになりますが、その線が配線なのか外形なのかは区別されないため、変換後にCAD上で人力での意味づけが必要です。

また、図面の状態によって変換精度が大きく変わってしまう方法でもあります。線が鮮明で、記号が標準的な図面であれば比較的変換はしやすいでしょう。かすれや汚れがある古い図面では、線の途切れや誤認識が発生します。

④検図AIツールで解析する

回路図の記号体系や記法を学習したAIを用いて、図面を解析する方法です。記号を部品として識別し、配線の接続関係を復元することで、データをデジタル化します。

検図AIツールでは、ツールによって、回路図固有の表現にも対応できます。たとえば、ジャンクションドットによる接続の判別、複数ページにまたがる信号の追跡、部品記号と定数ラベルの対応づけなどです。

【4つの方法の比較】

方法	どこまでできるか	精度	対応できる図面	工数
手作業でCADに再入力	構造化	比較的高い	幅広く対応可能	極めて大きい
汎用OCR	画像化＋文字検索	図面の状態に依存	文字が鮮明なもの	小さい
CAD変換ソフト	ベクター化	図面の状態に依存	線が鮮明なもの	中程度
検図AIツール	構造化	中程度	文字と線が鮮明なもの	中程度

図面を編集したいのであれば、手作業やCAD変換が適しています。今後扱う図面を検図できる状態にしておきたいなら、情報を構造化できる方法を選ぶ必要があるでしょう。

専用の検図AIツールによる回路図解析でできること

構造化された回路図データがあれば、これまで人が目視で確認していた作業の多くをツールで自動化できるようになります。ここでは、実際に何ができるのかを具体的に見ていきます。

汎用AIと専用検図AIツールができることの違い

汎用AIであっても、回路図のPDFを読み込ませると「この回路は何をするものか」「この部品の役割は」といった質問に推論で答えてくれます。では、なぜ業務としての検図に専用の検図AIツールが必要なのでしょうか。その答えは、説明と検証の違いにあります。

汎用AIは図面を読んだうえでの高精度の説明と追加学習（アノテーション)ができないため、回答や図形要素の認識の精度が上がらないという弱点があります。そのため、図面内の情報を一つずつ照合し、不整合や誤りを一定の基準で検出することには向いていません。つまり、「未接続のピンが3箇所ある」「部品表と図面でR15の定数が一致しない」といった具体的な不整合を別の手段で特定する必要があります。

この差は、実際の検図工程で利用する際に下記のような点で現れます。

・再現性

同じ図面を2回検査する際は、同じ結果を得る必要があります。汎用AIは同じ入力でも出力が揺れることがあり、1回目に指摘された項目が2回目には出ないという事態が起こりえます。検図を実行するたびに結果が変わってしまうと、安定した検査を行えません。

・根拠の追跡

検図の結果は、出図の可否を判断する材料になります。なぜその指摘に至ったのか、図面のどの箇所を見て判断したのかを追えなければ、指摘の妥当性を確認できません。そのため、汎用AIの回答は、承認の根拠としては弱くなります。

・図面を外部に出せるか

回路図は製品の設計そのものを記録した機密文書です。クラウド型のAIサービスの場合は図面データが外部のサーバーに送信されるため、セキュリティ面でリスクが発生します。社内ルールなどによっては、そもそも汎用AIは選択肢にも入らない可能性があります。

汎用AIも図面を読んで理解を助けるという用途では非常に有効ですが、出図の可否を判断する工程で使うには、上記の点を確認する必要があります。

図面の内容で検索する

構造化されたデータを検索機能と組み合わせることで、図面の内容で検索できるようになります。具体的には、「この部品を使っている図面」「この回路構成に似た過去図面」といった自然な言葉で探すことができます。

過去図面を流用できれば設計効率は上がりますが、図面を探せなければそもそも流用することができません。仮に図面番号でしか検索できない状態では、担当者の記憶に頼ることになってしまいます。こうした点も、属人化につながる要因の一つです。

図面を比較して差分を検知する

修正前後の図面、あるいは類似する2枚の図面を読み込ませることで、両者を比較して差分を抽出することができます。

人が目視で差分を探す場合、2枚の図面の大部分は同じであるため、変更箇所を見つけることが困難です。差分を自動で抽出できれば、確認が必要な箇所を把握しやすくなります。

部品表（BOM）を出力する

専用ツールを用いると、図面から部品情報を抽出して部品表（BOM）として出力でき、部品表作成の工数削減につながります。

ただし、実務でBOMを扱う場合、単純な抽出では処理しきれない部分もあります。次のようなケースでは、部品の数え方や分類について個別の判断が必要です。

・同一パッケージ内に複数の回路がある

オペアンプやロジックICでは、U1A・U1Bのように1つの物理部品が複数の回路素子として図面上に現れます。図面の記載をそのまま数えると、実際の部品数と一致しません。

・同一部品が複数ページにまたがっている

大規模な回路図では、同じ部品が複数のページに登場することがあります。ページ単位で抽出すると、同じ部品が重複して計上されてしまいます。

・未実装部品（DNP）が含まれている

基板上にランドは用意するが実装しない部品は、図面には記載されていても部品表には計上しない、あるいは別途区分して記載する必要があります。

・同一定数でも異なる部品を使用している

抵抗値が同じでも、定格電力やパッケージサイズが異なれば別の部品です。図面上の表記が定数のみの場合、この区別ができません。

・製品バリエーションや改訂が混在している

同一基板で複数の製品仕様に対応している場合、どの部品がどの仕様に対応するかを判別する必要があります。改訂前後の図面が混在している場合も同様です。

検図をして誤りや不整合を見つける

構造化された図面であれば、検図AIツールを用いた検図も可能です。たとえば部品番号の重複や接続先のない配線、設計ルールとの不整合などを、データ照合によって検出することができます。これまで人力で対応していた工程の一部を、検図AIツールによる検査に置き換えられるようになります。

社内ルールや設計意図、実現可能性などは図面に書かれていない知識を必要とするため、検図AIツールでの判定は難しい項目と言えます。したがって、AI検図を導入する際には、AIに任せる部分と引き続き人間が確認する部分を切り分けることが重要です。検図AIツールが確実に処理できる項目を自動化できれば、その分人間による判断が必要な項目に注力しやすくなるでしょう。

検図をAIで自動化すると、業務はどう変わるか

構造化と自動検証が実現したとき、現場の何が変わるのでしょうか。導入企業の実績を踏まえながら、業務プロセスがどのように変化するのかを見ていきます。

検図時間が短くなる

大きな変化として、検図にかかる時間が削減されることが想定されます。実際にDrawing-AIを導入した企業では検図に費やしていた時間が大幅に短縮された例があり、月あたりの検図工数が半減したケースも報告されています。

作業工数	30〜60%削減
作業期間	1〜2か月短縮
検図業務（人月換算）	4人月→2人月

※削減できる工数や期間は、図面の状態や自動化する範囲によって異なります。

参考：フィーチャ株式会社「図面解析AI『Drawing-AI』、総合検図プラットフォームへ進化」

削減率は、対象図面の状態や、どこまでを自動化の範囲とするかによって変わります。図面が構造化しやすい状態にあるか、既存の検図フローのどの部分を置き換えるか、同じツールを導入しても、この設計次第で結果は異なります。

数字と同じくらい重要なのは、削減された時間を何に使うかです。照合作業に当てていた時間を、設計意図の妥当性検証や若手への指導に振り向けられるかどうかで、導入の効果は変わるでしょう。

特定の担当者への依存を減らせる

AIによる検図が可能になると、人間は経験が必要な判断に集中できるようになります。検図の品質が特定の担当者の経験に依存している場合、その人に作業が集中しやすくなります。AIによる検証を取り入れれば、一定の項目は実行者によらず同じ基準で確認でき、担当者への依存を減らせるでしょう。

検図という工程については、弊社コラム「検図とは」で詳しく解説しています。

過去の図面を資産として蓄積できる

AI活用に向けて図面を構造化し、検索システムと組み合わせると、過去の図面を検索可能な資産として活用できます。企業によっては、数十年分の図面が紙やPDFのまま保管されています。存在は把握していても、内容から図面を探すことができないため、実際の業務で活用しづらい状況です。構造化した情報を検索システムと組み合わせれば、流用設計の参照元として使えるようになります。

導入前に確認すべき3つのポイント

最後に、AI検図ツールの導入を検討する前に確認しておきたい点をまとめます。導入による効果をより高めるためには、事前にツールで何ができるのかを明確にすることが重要です。

①自社の図面が、どこまで読み取れるか

最も重要な確認事項です。ツールの性能は、図面の状態と組み合わせて初めて意味を持ちます。自社の図面に対応できるかを判断する際は、次の項目を確認しましょう。

導入前に、実際の自社図面でテストすることを推奨します。特に古い図面や状態の悪い図面は読み取りが難しくなるため、事前に読み取り精度を確認しておくことが重要です。

②図面データをどこで扱うか

図面データをどこで扱うかは、技術検証より先に確認しておきたいポイントと言えます。回路図は製品の設計そのものを記録した機密文書であり、社内規程や契約によっては、外部への持ち出しが制限されている可能性があるからです。

クラウド型のサービスでは、図面データが外部のサーバーに送信されます。処理後にデータが削除されるか、学習に利用されないか、保管場所はどこかといった条件を確認する必要があります。要件を満たせない場合、オンプレミス環境での提供が可能かが選定条件になります。仮に性能が要件を満たしていても、データの取り扱い条件が合わなければ導入はできません。

参考：IPA「中小企業のためのクラウドサービス安全利用の手引き」

③どこまでツールに置き換えるのか

AI検図ツールで検図工程を大幅に代替できるかは、その項目が図面だけを見て判定できるかで判断できます。部品番号の重複や接続先のない配線は、図面の情報を突き合わせれば判定できます。しかし、構成が要求仕様を満たしているか、この部品選定が調達面から妥当かといった判断には、図面に描かれていない知識が必要です。

自社の検図項目やルールを洗い出し、一つずつこの基準で仕分けてみると、どこまでを自動化できるかが見えてきます。有効な運用として、検図AIツールで一次検証を行い、人が最終確認を担う方法が挙げられます。AIが指摘した箇所などが目視で確認できると、検図工程での見落としを大幅に減らせます。この切り分けを設計してからツールを導入すると、現場でもスムーズに運用できるでしょう。

逆に、「AIを入れれば検図が不要になる」という前提で導入すると、期待とのギャップが生じます。何を自動化し、何を人が担うかの線引きが、ツール導入の成功の鍵です。

よくある質問

Q. 回路図の検図はAIで自動化できますか？

A. 図面が構造化された状態であれば、部品番号の重複や接続先のない配線、設計ルールとの不整合を自動で検出できます。ただし要求仕様との整合や部品選定の妥当性は人が判断する必要があるため、検図AIツールによる一次検証と人による最終確認を組み合わせる運用が現実的です。

Q. スキャンした図面から部品表（BOM）を作れますか？

A. 構造化されたデータからは、部品番号や定数、数量を抽出して部品表として出力できます。ただし同一パッケージ内の複数回路の集約や、複数ページにまたがる部品の重複、未実装部品の扱いなど、実務では個別の処理が必要になります。

Q. 構造化した回路図で何ができるようになりますか？

A. 検図の自動化に加えて、図面の内容による検索、修正前後の差分抽出、部品表の出力が可能になります。過去の図面が検索できる状態になるため、流用設計の参照元としても使えるようになります。

Q. ベクターPDFとスキャンPDFで、読み取りやすさは変わりますか？

A. 変わります。CADから出力されたベクターPDFは線や図形の情報を保持しているため、解析の精度を確保しやすくなります。スキャンPDFは画像として保存されているため、線のかすれや汚れがあると認識の精度が落ちます。導入前に、実際に扱う図面で確認することが推奨されます。

まとめ

この記事では、回路図の検図を自動化するために必要な、図面のデジタル化について解説しました。

デジタル化と呼ばれる作業には幅があります。画像やPDFとして保存する段階、線や図形として編集できるようにする段階、そして部品と接続関係を取り出せるようにする段階です。スキャンしてPDFにしただけでは、記号や接続関係がデータとして保持されていません。

回路図の検図の自動化には、部品と接続関係がデータとして取り出せる「構造化された状態」にしておく必要があります。この状態の図面であれば、部品番号の重複や接続先のない配線を、データの照合によって検出できます。

何を検図AIツールに任せ、何を人が確認するのか。この線引きを決めておくことが、ツールを業務に定着させる条件になります。

Drawing-AIについて

フィーチャ株式会社が提供するDrawing-AIは、各種図面データをAIで解析し、構造化するツールです。電子回路図や電気図面、配線図、設備配線図などに対応しており、図面の種類や社内ルールに応じた検図機能を提供しています。オンプレミス環境での提供にも対応しているため、図面データを社外に出せない要件がある場合でも導入が可能です。

自社の図面がどこまで読み取れるかは、実際の図面を用いて検証できます。詳しくは資料をご覧いただくか、お問い合わせください。