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【第5回】デジタル化・DX推進展に図面AI・積算AI等を出展いたしました

2025/6/9 (更新: 2026/5/8)

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2025年6月に東京ビッグサイトで開催された「【第5回】デジタル化・DX推進展」に出展いたしました。

【第5回】デジタル化・DX推進展に図面AI・積算AI等を出展いたしました
renue

株式会社renue

2025/6/9 公開2026/5/8 更新

2025年6月4日(水)〜6日(金)に東京ビッグサイト(東京都江東区有明3-11-1)で開催された「【第5回】デジタル化・DX推進展」において、当社は「図面AI」「積算AI」をはじめとした以下で出展いたしました。

  • 図面AI
  • 積算AI
  • 稟議AI
  • 設備保全AI
  • VECD自動化AI
  • 現場監督AI

おかげさまで、ブースには多数のご来場をいただき、大変ご好評を賜りました。

・「図面AI」は、建築・製造業向けの図面読み取りおよび見積もり自動生成システムで、以下のメリットがあります。

  • 図面検索の手間をなくし、作業時間を大幅に短縮
  • 高速かつミスのない見積もりを実現
  • 図面情報を一元管理し、有効活用が可能

・「積算AI」は、基本情報を入力するだけで、AIが見積原価計算書を自動作成するソリューションで、以下のメリットがあります。

  • 手作業による計算式入力が不要に
  • データ収集時間を従来比1/10に短縮し、作成精度は2倍に向上
  • エクセル上での単純修正作業が不要に

・「稟議AI」は、企業の意思決定プロセスの効率化システムで、以下のメリットがあります。

  • 承認・判断のスピードの大幅な向上と、意思決定プロセスの効率化
  • 承認プロセスの可視化による、社内の信頼性・監査性の向上
  • 意思決定の高度化・質の向上

・「設備保全AI」は、生産ラインを止めないためのAI予防保全システムで、以下のメリットがあります。

  • 設備の異常兆候をAIが早期に検知することで、安定した稼働を実現
  • 不要な定期点検の削減による、メンテナンスコストの削減
  • 設備履歴や点検データの活用で、保全業務の属人性排除・ナレッジの継承

・「VECD自動化AI」は、製品設計から量産までのプロセスを効率化するソリューションで、以下のメリットがあります。

  • 設計初期段階から自動評価することで、合理的かつ高品質な設計提案が可能に
  • 材料や工程選定を最適化し、無駄なコストを削減
  • 複数案の自動生成・比較による検討スピードの加速と業務負荷の軽減

・「現場監督AI」は、生産ラインを止めないためのAI予防保全システムで、以下のメリットがあります。

  • 建設現場の自動記録・リスク管理による安全性向上
  • 工程遅延の早期発見と対策による、納期遵守率の向上
  • 多言語対応の作業マニュアルの自動生成と業務効率化

これらの技術により、業務プロセスの大幅な効率化と生産性向上に貢献いたします。

詳しくは、当社ホームページをご覧ください。

https://renue.co.jp/services/drawing-ai

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FAQ

よくある質問

建築・製造業向けの図面読み取りおよび見積もり自動生成を行うシステムです。図面検索の手間を削減し、見積もり作業の高速化と品質確保、図面情報の一元管理と再利用を狙う設計となっています。属人的に蓄積されてきた図面知見をデジタル基盤に集約することで、組織横断での活用が可能になります。

基本情報を入力するとAIが見積原価計算書を自動作成するソリューションです。手作業による計算式入力の工程を省略し、データ収集にかかる時間の短縮と作成精度の向上を狙います。Excelで繰り返されていた単純修正作業を減らすことで、見積担当者がより付加価値の高い業務に集中できる環境を作ります。

企業の意思決定プロセスを効率化するシステムで、承認・判断スピードの向上、承認プロセスの可視化による信頼性・監査性の向上、判断材料の整備による意思決定の質向上を狙います。属人化していた承認ノウハウをドキュメント化し、組織として再現可能な形に整えることが価値の中核となります。

設備保全AIは設備の異常兆候を早期に検知し安定稼働を支援、不要な定期点検の削減、保全業務の属人性排除とナレッジ継承を狙います。現場監督AIは建設現場の自動記録・リスク管理による安全性向上、工程遅延の早期発見、多言語マニュアルの自動生成などに対応し、現場運営の品質と効率を底上げします。

製品設計から量産までのプロセスを効率化するソリューションです。設計初期段階からの自動評価による合理的・高品質な設計提案、材料・工程選定の最適化によるコスト最適化、複数案の自動生成・比較による検討スピード加速と業務負荷軽減を狙います。設計段階の試行錯誤をAIが支援することで、後工程の手戻りを抑える狙いがあります。

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