PDFの什器図面をアップロードすると、カウンター・棚・キャビネットといった什器を認識し、寸法・材料・構造情報を構造化データ（JSON）で返すツールです。図面から数値を拾い出す作業の自動化を検証しました。
※ 発注元企業様のご意向により社名は伏せております（内装 / 什器・備品業）。
背景・課題
什器の図面から寸法や材料を拾い出して集計する作業は、担当者が図面を見ながら手入力しており、案件数が増えるほど負荷が大きくなります。
対応内容
- PDF図面のアップロードと、AI Vision による什器の認識
- 寸法 / 材料 / 構造情報の構造化JSON出力（スキーマ定義から JSON Schema を生成し、AIの出力形式を固定）
- API設計 / プロンプト設計 / フロントエンド実装
技術構成
- AI: Claude API（Vision / Claude Sonnet 4）
- API: Cloudflare Workers / Hono / Zod
- フロントエンド: Next.js / React / TypeScript / pdf.js（PDFのプレビュー・画像化）
ポイント
いきなり本開発せず、まず小さく作って「どこまで読めるか」を実データで確認する進め方（PoC）を取りました。精度が出る範囲・出ない範囲を切り分けたうえで、本開発の判断材料をお渡ししています。
開発会社の方