仕様書のAIチェックで、図面と数値の食い違いを拾う
仕様書のAIチェックは、型番・数値・単位・用語・改訂履歴の食い違いを拾う一次照合には使えるが、AI単独で見落としゼロを保証させることはできない。この記事では、電気設計・生産技術の担当者と設計部門の責任者に向けて、仕様書の整合性チェック項目表と、AIに渡す指示文のひな形を示す。
仕様書・図面・部品表の食い違いを、AIが一次照合し、人が判断する
仕様書のAIチェックで任せてよい範囲と、任せてはいけない範囲
AIに任せてよいのは、書かれていることどうしの照合だ。仕様書の定格電圧が200Vで、図面の電源表記が220Vになっていれば、それは食い違いである。誰が見ても同じ答えになる作業なので、AIに向いている。
任せてはいけないのは、食い違いのどちらが正しいかの判断だ。仕様書が古いのか、図面が古いのか、顧客と合意した内容がどちらなのかは、書類の外にある情報で決まる。
整合性チェックは、誰でもできる作業なのに、照合する範囲がとても広い。筆者が制御盤の設計・製作に携わっていたときも、ミスやトラブルが起きやすかったのは整合性チェックの工程だった。
AI単独の精度については、公開された研究も慎重だ。デンソーグループの研究者らが言語処理学会（2025年）で発表した、車載ソフトの要求仕様書の品質評価では、LLM（大規模言語モデル）単体では必ずしも十分な精度が得られず、正規表現や形態素解析などのルールベース処理と組み合わせることで精度を向上できる、という示唆が得られている（出典：言語処理学会 2025 Q9-5）。対象はソフトウェアの要求仕様書で、電気・機構の図面とは異なる。
ただ、現場への示唆は同じだ。AIに全部を読ませて判定させるのではなく、機械的に決められる部分は先に決め、AIには文脈の読み取りを任せる、という分担が現実的である。
仕様書 整合性 チェック項目表（型番・数値・単位・用語・改訂履歴）
最初に作るべきは、AIではなくチェックの項目表だ。何を照合するかが決まっていないと、AIの指摘は毎回ばらつく。次の表を、設計レビューの叩き台にしてほしい。
| 項目 | 何を照合するか | 食い違いの例 | AIの向き不向き | 人が決めること |
|---|---|---|---|---|
| 型番 | 仕様書・図面・部品表の型番、メーカー名 | 仕様書はA型番、部品表はB型番 | 向く（文字列の照合） | どちらが最新の採用品か |
| 数値 | 電圧・電流・容量・寸法・個数 | 仕様書200V、図面220V | 向く（数値の抽出と比較） | 正しい値、許容範囲 |
| 単位 | mm/m、kW/W、A/mAの表記 | 同じ項目でmmとmが混在 | 向く | 換算後の値の妥当性 |
| 用語 | 同じ物の呼び名の揺れ | 「盤」と「パネル」、「非常停止」と「EMG」 | 条件付き（用語集を渡すと精度が上がる） | 用語の統一ルール |
| 改訂履歴 | 版数・改訂日・変更箇所の反映漏れ | 仕様書は改訂Cだが図面は改訂B | 条件付き（版数が明記されていれば向く） | どの版が有効か |
| 図面の読み取り | 図面中の表記と仕様書の対応 | 図中の注記と本文が不一致 | 図面の質に依存（要確認） | 読み取り結果の目視確認 |
型番・数値・単位は、機械的に照合できる。一方、用語と改訂履歴は、用語集や版数ルールを人が先に決めておかないと、AIが判断できない。ここが表の肝である。
整合性チェックの6項目。機械的に決まるものからAIに渡す
設計レビューAIに渡す指示文のひな形
項目表ができたら、AIに渡す指示文を作る。ポイントは、「おかしいところを探して」とは頼まないことだ。項目と出力の形を固定する。
あなたは電気設計の設計レビューを補助します。
下に、(A) 仕様書、(B) 部品表、(C) 図面の注記を貼ります。
次の5項目だけを照合してください。
1. 型番 2. 数値 3. 単位 4. 用語（末尾の用語集に従う） 5. 改訂履歴
出力は次の表形式にしてください。
| 項目 | 箇所A（文書名・見出し・原文） | 箇所B（文書名・見出し・原文） | 食い違いの内容 | 確信度（高/中/低） |
守ってほしいこと
- 原文をそのまま引用し、要約や言い換えをしない
- 判断がつかないものは、食い違いとして断定せず「要確認」と書く
- どちらが正しいかは判断しない
- 食い違いが見つからない項目は「指摘なし」と書き、確認した文書名を添える
[用語集] ...
[仕様書] ...
[部品表] ...
[図面の注記] ...
項目表の6項目のうち、図面の読み取りは指示文に含めていない。図面の注記は人が文字に起こして (C) に貼り、図面そのものの読み取り結果は人が目視で確認する。
効くのは次の3点だ。原文の引用を必須にする、正誤の判断をさせない、「指摘なし」でも確認した範囲を書かせる。これで、人が指摘の根拠を後から辿れる。
数値や型番のように機械的に決まる照合は、AIに読ませる前に、Excelや簡単なスクリプトで先に突き合わせる方法もある。先の研究が示すルールベース併用と同じ考え方だ。
AIの指摘を誰が採否判断するか、見落としの責任は誰が負うか
AIが指摘した食い違いの採否は、設計者が判断する。責任を曖昧にしないために、次の分担を決めておく。
- 指摘への対応（採用・却下・保留）は、その仕様書の担当設計者が決める。却下する場合は理由を残す
- 「指摘なし」を信じて出図・出荷した場合の責任は、AIではなく、チェック工程の責任者が負う
- AIが見落とした食い違いが後から見つかったら、その項目と文書の組み合わせを項目表に追加し、指示文を直す
筆者がAIで決算書を解析して役員向け資料に使う仕組みを作ったとき、根拠が間違ってはいけないので、課題はAIのハルシネーション（もっともらしい誤り）をどう抑えるかだった。そのためのルールとして採用したのが、トレーサビリティである。AIの出力を誰が何の資料で確認したかを記録に残し、AIが間違えたときに記録から後追いできるようにした。仕様書のチェックでも、同じ記録を残しておくことを勧める。
最初から全部を任せないことも大切だ。最初の数案件は、人がこれまでどおりチェックし、AIの指摘と見比べる。AIが拾えた項目と、見落とした項目が分かる。その差が、任せてよい範囲の根拠になる。
なお、図面や仕様書を外部のAIサービスに入力できるかは、社内ルールの確認が先だ。顧客の図面・仕様書の扱いは、会社や顧客との契約によって決まりが異なる。
まとめ
最初にすることは、AIに触る前に、直近の案件1件で「実際に食い違いが起きた箇所」を3つ洗い出し、上の項目表に当てはめることだ。次に、その案件の仕様書と部品表で、指示文ひな形を試す。人のチェックとAIの指摘を見比べれば、任せてよい範囲が自分たちの数字で分かる。
AIは魔法ではない。整合性チェックのうち、誰でもできる範囲の広い照合をAIに渡し、人は、どちらが正しいかの判断に時間を使う。この分担が、設計レビューの現実的な形である。
「これ、AIでできない？」
業務の流れに落とし込みます。
相談内容をもとに、
AIで支援できそうな工程と、
人が確認すべきポイントを整理します。
まずは、分かる範囲で構いません。