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Spike Studio

Industries / PLANT & INFRASTRUCTURE

プラント・インフラ

設計の判断基準を言語化し、AIに実装する。BPRの業務整理から人材育成、運用定着まで一貫して支援します。

蒸留塔と配管が連なる石油化学プラントを、灰色の素材で作ったモノクロの模型

設計の判断基準は図面に残らない。残るのは結果だけで、なぜそう決めたかはベテランの記憶の中にしかない。

スパイクスタジオは、その判断を仕組みの側に移します。BPRの手法で技術者の設計手法と判断基準を可視化し、AIに実装する。設計そのものを置き換えるのではなく、初期設計をAIが引き受けることで、技術者が判断に集中できる状態をつくります。

業種データ

  • 36.6%

    建設業就業者に占める55歳以上の割合。29歳以下は11.6%

    出典: 国土交通省(2023年、労働力調査より)

  • 約75%

    2040年に建設後50年超となる道路橋の割合。2023年時点では約37%

    出典: 国土交通省(2023年基準の推計)

設計の暗黙知を、AIで継承可能な資産へ

  • 課題

    ベテランの設計判断が、引き継ぎ資料に書き起こせない

    打ち手

    設計ノウハウを、BPRの手法で形式化

    専門コンサルタントがベテラン技術者に繰り返しヒアリングし、頭の中にある設計手順と判断基準を洗い出します。「なぜその値を選ぶのか」まで言語化し、誰でも参照できる設計ルールとして文書化します。このルールが、次の段階でAIに実装する土台になります。

  • 課題

    AIを試しても精度が業務水準に届かず、検証止まりになる

    打ち手

    生成AI×ルールベースで、高精度を担保

    計算式や法規制のように答えが決まる部分は、AIに任せずルールとして固定します。生成AIが担うのは、条件の解釈や類似判断など曖昧さが残る領域だけです。役割を分けることで「たまに大きく間違うAI」を避け、業務でそのまま使える精度に届かせます。

  • 課題

    類似案件を探す手がかりが、紙の図面と個人の記憶しかない

    打ち手

    過去図面・紙資料からの、データ認識

    手書き図面やスキャンしただけの古いPDFも、AIが内容を読み取ってデータ化します。新しい案件の条件を入れると、過去の類似案件と当時の設計をすぐ引き出せます。図面棚とベテランの記憶に頼っていた「前例探し」が、数分の検索に変わります。

  • 課題

    新しいツールを入れると、現場のCAD運用が止まってしまう

    打ち手

    DXF形式で出力し、既存CADへ連携

    AIが生成した初期設計図は、DXF形式でそのまま既存のCADに取り込めます。設計者は白紙から描き始めるのではなく、たたき台の修正から仕事を始められます。CADの入れ替えも、現場の運用フローの変更も必要ありません。

  • 課題

    仕組みを入れても、使いこなせる技術者が社内に育っていない

    打ち手

    設計を担う人材も、育成する

    導入したAIを日常業務で使いこなせるよう、実際の案件を教材にした研修を現場の技術者に行います。AIの出力を鵜呑みにせず、最終判断を下せる人を組織の内側に育てます。ベンダーに聞かないと動かせない、という状態にはしません。

  • 課題

    全面導入は品質リスクが大きく、社内の合意が取れない

    打ち手

    初期設計から段階的に導入し、定着まで伴走

    最初の対象は初期設計だけに絞り、品質への影響を確かめながら適用範囲を広げます。段階ごとに効果と課題を検証するため、社内へ説明する材料もその都度揃います。現場に定着するまで並走し、導入して終わりにはしません。

3つ以上当てはまる場合は、まず設計手法の棚卸しから始めるのが有効です。

Cases

プラント・インフラにおける導入事例

プラント設計の熟練技術をAI継承

初期設計のリードタイム

1.5ヶ月数分

1.5ヶ月から数分

ベテラン設計者の暗黙知をAIに実装し、設計を自動化して事業継続性を確保

円形の沈殿池2基と矩形の処理槽、ポンプ棟と配管が並ぶ水処理施設を、灰色の素材で作ったモノクロの模型
  1. 背景

    水処理設備の設計・施工を手がける同社では、案件ごとの初期設計を熟練技術者の経験に頼っていました。設計の手順や判断の勘所は、本人の中では確立されていても、言葉や資料として残っているわけではありません。いわば会社の設計力そのものが、特定の個人の頭の中に置かれた状態でした。

  2. 問題の核心

    技術者の高齢化が進むにつれ、この状態は看過できないリスクになります。引き継ぎを試みても、暗黙知は教科書化できません。加えて、案件が立て込むほど初期設計がボトルネックとなり、リードタイムは長期化していきました。

  3. 打ち手と結果

    そこで着手したのは、AIの導入そのものではなく、その前段にある「言語化」でした。技術者へのヒアリングを通じて設計手法と判断基準を洗い出し、ルールとして整理する。その上でAIに実装し、初期設計図を自動生成できる状態をつくる。出力はCADへそのまま取り込める形式としたため、現場の運用フローを止めることなく移行できました。結果として、これまで1.5ヶ月を要していた初期設計は数分で完了するようになり、同時に、設計力を個人から組織へ移すという本来の目的も達成されました。

設計の暗黙知を、どこから言語化すべきか。

まずは現状の棚卸しからご相談ください。貴社の設計業務に合わせた進め方をご提案します。

FAQ

よくある質問

  • プラント・インフラ業界では、生成AIをどんな業務に活用できますか?

    ベテラン技術者の設計ノウハウの形式化と、初期設計の自動化が中心です。過去の手書き図面やスキャンしただけのPDFもAIが読み取ってデータ化し、類似案件の設計を参照できる状態をつくります。

  • ベテランの設計判断をAIに任せて、品質は保てますか?

    計算式や法規制のように答えが決まる部分は、AIに任せずルールとして固定します。生成AIが担うのは条件の解釈や類似判断などに限定し、最終確認は人が行う設計です。

  • 導入はどのように進めますか?

    最初の対象は初期設計だけに絞り、品質への影響を確かめながら適用範囲を広げます。導入したAIを使いこなせるよう、実際の案件を教材にした研修も現場の技術者に行います。