【データ・AI活用×海外事例】米国風力発電部品メーカー”TPI Composites”_膨大な設計図の確認作業をAIで自動化し、作業時間を約23-24％削減

要約

• 課題： 米国風力発電部品メーカー”TPI Composites”では膨大な設計図の確認作業に時間と人手がかかりすぎる上、チェック精度のばらつきや過去の失敗が活かされない仕組みにより、手戻りが繰り返し発生していた
• 解決策：クラウドツール「AutoReview」の機能を導入し、2D図面や3Dモデルの確認作業をAIを活用し自動化した
• 成果：確認作業が約23–24%削減され、設計サイクルが2倍に加速した

課題

米国の大手メーカー”TPI Composites”では風力発電用のブレード（羽根）などを製造しています。
同社の設計チームは、次のような課題を抱えていました。

①検図に時間がかかりすぎる
設計エンジニアは、毎年何万枚もの設計図を目で確認していました。
寸法ミスがないか、製造しやすい形か、過去のトラブルと同じ問題がないかなどを人が一つずつ確認するため、本来の設計業務の約4分の1が「確認作業」に使われていました。
②検図の精度にばらつきがある
チェックは人の経験に頼る部分が大きく、ベテランは気づくが若手は見落とす、忙しいときは確認が雑になるといった精度のばらつきが発生していました。その結果、後から設計を修正する「手戻り」が発生し、コストと時間が無駄になっていました。
③過去の失敗が活かされにくい
過去に起きた設計ミスの記録を活用して類似の図面が来たときに警告してくれる仕組みがありませんでした。そのため、同じ種類のミスが繰り返されることがありました。

解決策

同社の設計チームは、ソフトウェア企業のCoLab社が提供する2D図面と3DモデルをAIを活用し自動的にレビューするクラウドツール「AutoReview」の機能を導入しました。
〈主な機能〉
・寸法や規格の自動整合判定機能：
2D図面や3Dモデルをスキャンし、社内の設計ルールや規格に準拠しているか、寸法の不一致、公差の表記ミス、穴の位置の誤りなどのミスを自動で検出し、これまで手作業で行っていた反復的なチェック作業を自動化し、精度も向上しました。
・過去のミスを指摘する機能：
過去の図面レビューで指摘されたミスを、類似の図面に対して自動的に検出し、エラーの再発を防止しました。

成果

・確認作業が約23–24%削減：エンジニアが創造的・判断を要する業務に時間を使えるようになっている。
・設計サイクルが2倍速：「設計サイクルが2倍速くなった」という顧客事例が報告されており、開発期間の大幅短縮が実現している。

実際の実現方法

同社が導入したシステムを、「Liberty DSP」で再現することが可能です。

LibatyDSP

「Liberty DSP」は、Liberty Dataが提供する、蓄積→分析・可視化→事象予測→事業最適化までを一気通貫で有機的に自動遂行することを志向したデータサイエンスプラットフォームです。

サービスサイト「Liberty DSP」　https://www.liberty-nation.com/product/

参考記事：
https://engineering-update.co.uk/2025/07/15/engineering-teams-spend-thousands-of-hours-reviewing-drawings-each-year-now-ai-can-automate-common-checks-colab/?utm_source=chatgpt.com