AIBR プレミアム
拓海さん、手描きの図から自動で図の描画プログラムを作る論文があると聞きました。現場で使えるものなんでしょうか。私はデジタルにうとくて、どこに価値があるのか掴めていません。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、田中専務。一言で言えば「手描き図を機械が読み、繰り返しや並びといった高レベルな構造を表すコードに変換する」研究です。現場では図の修正や再利用で時間が節約できますよ。
なるほど。しかし現場の図は雑で、手描きの線も色々あります。読み取りは本当に正確なのでしょうか。
いい質問ですね。ここは二段構えになっている点がポイントですよ。第一に畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network、CNN）で図の部品を候補として検出します。第二にその候補を仕様（spec）としてプログラム合成で高レベルなループや変数に組み上げます。だから雑な線も構造としてまとめ直せるんです。
これって要するに手描きをまず部品に分解して、その部品の並びや繰り返しを見つけてプログラム化する、ということですか？
まさにその通りですよ！要点を三つに整理しますね。第一、低レベルの検出で図形（円や四角、線）を取り出す。第二、その検出結果を仕様としてプログラム合成エンジンに渡す。第三、得られたプログラムは編集・修正・拡張が容易で人の意図へ合わせやすい、という流れです。
投資対効果の観点ではどうでしょう。うちの設計図を全部取り込めるか、コストに見合うかが心配です。
素晴らしい視点ですね。現実的にはまず頻繁に修正が入る図やパターン化できそうな手順から導入するのが良いです。初期導入はサポート付きで限定的に始め、効果が出た段階で水平展開すると費用対効果が見えますよ。
現場の図は同じパターンが多いはずです。もしプログラム化できれば、似た図を一括で修正できるのが価値ですね。人件費削減につながると期待できます。
おっしゃる通りです。さらにこの手法は人が描いた意図をコードで保存するので、将来的に自動生成やパラメトリックな展開がしやすくなります。導入で得られるのは単なるOCR以上の資産化です。
ありがとうございます。よく分かりました。要するに、手描きを構造化して再利用できる資産に変える、ということですね。自分の言葉で説明できそうです。
