日東工業が、設備図面から見積に必要な情報を自動で抜き出す生成AIアプリを開発し、全国23拠点の営業担当者約50名が実業務で使う運用を始める。分電盤（ビルや工場の電気を各フロア・各設備に振り分ける箱）の大手で、開発を支援したのは日本IBMだ。この記事では、見積の属人化を抱える現場で、なぜ人の判断を残す設計にしたのかを、2026年10月20日付の同社ニュースリリースに沿って整理する。
日東工業が図面を読むAIを運用開始
この章では、アプリの概要と、開発の背景にある見積業務の課題が分かる。
日東工業は日本IBMの支援を受け、設備図面から分電盤の見積に必要な情報を取り出すWebアプリを開発した。全国23の営業拠点で実際の仕事に使える運用環境を整え、使えるのは社内の営業担当者約50名だ。外部に売る製品やサービスではない。
アプリには、図面のような画像も読み取れる生成AI（マルチモーダル生成AI）が使われている。担当者が図面をアップロードすると、AIが次の3種類の情報を抜き出す。
- 回路情報：電気をどの経路に分けて送るか
- 機器情報：その回路にどんな機器をつなぐか
- 特記事項：図面に書かれた個別の注意書きや条件
これらは分電盤の見積を組み立てる材料になる。
背景にあるのは、見積業務の難しさだ。日東工業によると、図面から法規制や製品の仕様を読み解く高度な知識が必要で、それを担える人が限られる「属人化」と、迅速な対応が課題になっていた。この回路にはどの機器が必要か、条件に合う製品はどれかという判断を、経験のある担当者が支えてきた。
AIが読み、営業が直し、直しが残る
この章では、AIと営業担当者の役割分担と、修正内容がどう会社の資産になるかが分かる。
仕事の流れは次のとおりだ。
- 営業担当者が設備図面をアプリにアップロードする
- AIが図面から回路情報、機器情報、特記事項を抜き出す
- 営業担当者が抜き出された結果を確認し、間違いや足りない点を直す
- 直した内容が、整理されたデータとして残る
AIは読み取り、人が補正する
AIが担うのは、図面から情報を拾い上げる下書きの役だ。最終的に内容を確かめて直すのは営業担当者で、日東工業はこれを「人とAIの協働」と位置づけている。
補正の記録が知識基盤になる
注目点は、直した内容が捨てられないことだ。たとえばAIが「この回路に機器A」と読み取ったものを、担当者が「図面の注記があるので機器B」に直したとする。その図面で何をどう直したかが、あとから検索や集計ができる形（構造化データ）で積み上がっていく。
これまで、こうした判断は熟練者の頭の中にとどまりがちだった。修正をデータとして残せば、判断の中身が会社の記録になる。日東工業は、熟練者の知見を組織全体で継承することを目指すと説明している。ただ、蓄積したデータの具体的な使い道は確認できる範囲では示されておらず、継承につながるかは今後の運用次第だ。
特定のAIに依存しない基盤、今後は周辺業務への展開も検討
この章では、システム基盤の考え方と、今後の展開、まだ公表されていない点が分かる。
修正データを会社の財産として貯める設計なら、土台のAIは固定されない方が都合がよい。システムの基盤には日本IBMのフレームワークを採用し、特定のAIモデルに依存しない構成とした。
今後は営業現場のフィードバックを反映して精度向上を図る。設計・生産・保守といった周辺業務への展開も検討しているが、決まった計画ではない。
見積にかかる時間の短縮幅、正確さ、費用といった数字は公表されていない。成果は続報を待つことになる。
読者が対応すべきことはない。ただ、自社の見積や積算で図面を読める人が限られているなら、「AIが抜き出し、人が直し、直しをデータで残す」という運用の形は参考になる。
出典：
- 日東工業 ニュースリリース（2026年10月20日付）: https://www.nito.co.jp/news/uploads/2026/2026.10.20_NEWS_1.pdf
- オートメーション新聞（2026年11月4日号）: https://www.automation-news.jp/2026/11/110257/
