この記事の要点: 株式会社エクサは、製造業における製品情報の一元管理と活用を促進するため、データ整備の負荷を軽減するソリューション「BEAVEL（ビーベル）」の提供を開始しました。生成AIとAI-OCRを組み合わせることで、図面やカタログなどの非定型データから必要な製品情報を抽出し、業務システムで利用可能な構造化データへと変換します。同社の実証実験では、データ整備工数を従来比で73％削減する効果が確認されています。
発表内容のポイント
- 生成AIとAI-OCRの融合により、文書内の意味や表・レイアウト構造を捉えて抽出
- 表記揺れや単位を統一し、API経由でPIM（製品情報管理）システムへ直接登録可能
- 実証実験において、非定型データからの抽出精度97％、整備工数73％削減を達成
発表の背景
製造業では、図面や仕様書、カタログなどの製品情報が紙やPDFといった「非定型データ」として各部門に散在しています。これらをPIMなどのシステムで活用するには、人手による膨大なデータ整備作業が必要でした。過去のプロジェクトでは3万件のデータ整備に計60人月を要するケースもあり、表記揺れの修正や手作業による転記、情報の分散が、製造業におけるデータ活用の大きな障壁となっていました。
何が発表されたのか
「BEAVEL」は、従来のOCRでは困難だったレイアウトの異なる資料からの情報抽出を、生成AIとの組み合わせによって解決します。文字の読み取りだけでなく、各項目の意味や表の構造、レイアウト上の関係性を解釈し、PIMのデータ項目に対応づけて構造化します。また、抽出結果や修正履歴を学習してプロンプトを自動調整する自己学習機能を備えており、利用を重ねることで精度が向上します。これにより、PIM導入時の初期データ整備だけでなく、導入後の仕様変更や新製品追加に伴う更新作業も効率化します。
製造業・生産管理への見方
製造業のDX推進において、PIM（製品情報管理）やPLM、ERPなどのシステム導入は不可欠ですが、その前段階である「過去の図面やカタログのデジタルデータ化（データクレンジング）」に膨大な工数がかかり、プロジェクトが停滞するケースが少なくありません。本ソリューションは、これまで現場の熟練者や多くの人員が手作業で行っていた「探す・転記する・修正する」という非生産的な作業を大幅に自動化します。データ整備のハードルを下げることで、製品情報の一元管理や、Web・ECを活用したデジタルマーケティングへの展開を迅速化する効果が期待されます。
現場で確認したいポイント
- 自社の図面やカタログのフォーマットに対して、どの程度の抽出精度が得られるか
- 既存のPIMやERPなどの基幹システムとAPI連携するための要件や開発規模
- 新製品の登録や仕様変更が発生した際、現場の運用フローにどう組み込めるか
確認しておきたい点
実証実験で示された「抽出精度97％」「工数73％削減」などの数値は、株式会社エクサによる実験結果に基づくものであり、対象となるドキュメントの複雑さや状態によって実際の精度や処理時間は変動する点に留意する必要があります。
出典情報
| 出典 | PR TIMES |
|---|---|
| 発表企業 | 株式会社エクサ |
| 発表日時 | 2026-09-30 13:00:02 |
| 元記事 | PR TIMESで読む |
