エクサ、生成AIとAI-OCRで製品情報を構造化するBEAVEL提供開始

エクサは、製造業の図面やカタログから製品情報を抽出・構造化する「BEAVEL」の提供を開始します。
生成AIとAI-OCRを組み合わせ、文字だけでなく項目の意味や表、レイアウトの構造も捉えます。
実証実験では、非定型データの抽出精度を70％から97％へ高め、データ整備工数を73％削減しました。

記事の概要

BEAVELは、図面や仕様書、カタログに記載された製品情報を抽出するソリューションです。
抽出した情報の表記揺れや単位を統一し、PIMに登録できる形式へ構造化します。
エクサの支援プロジェクトでは、製品情報3万件の整備に計60人月を要した事例があります。
従来のOCR導入後にも、結果の手修正に計24人月を要するケースがありました。
実証実験では、カタログ1ページ約30アイテム、約200項目の処理時間を42分から10分30秒へ短縮しました。
整備したデータは、ExcelやCSVを経由せず、APIでPIMへ直接登録できます。
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も備えています。
今後はERP、SCM、PLM、CRMなどへ対象を広げ、AIエージェントによる自動設計や見積もり、需要予測への活用を目指します。

記事のポイント

1. 非定型データを構造化： 生成AIとAI-OCRで、図面やカタログの文字、項目の意味、表やレイアウトの構造を捉えて抽出します。
2. 整備工数を73％削減： 実証実験では抽出精度97％を達成し、カタログ1ページの処理時間を42分から10分30秒へ短縮しました。
3. PIMへAPIで直接登録： 整備した製品情報をExcelやCSVへ加工せず、API経由でPIMへ登録できます。導入後の更新にも対応します。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： PIM導入時の初期整備だけでなく、仕様変更やカタログ改訂への対応も含めて、人手による転記・修正の削減効果を評価する必要がありそうです。
• PIM提供事業者： 製品情報をAPIで直接取り込める構成により、PIM単体の機能だけでなく、非定型データを継続的に整える連携基盤まで競争領域になる可能性があります。
• 製造業のデータ活用部門： 抽出結果や修正履歴を蓄積できるため、まずは製品情報の整備から始め、将来の自動設計や需要予測につなげる段階的な計画を立てやすくなりそうです。

このニュースの背景

製造業では、図面や仕様書、カタログが紙やPDFなどの非定型データとして部門やファイルごとに分散しています。
PIMで活用するには、情報の抽出や転記に加え、表記や単位の統一、内容の確認・修正が必要でした。
エクサの支援事例では、製品情報3万件の整備に計60人月、従来のOCR導入後の手修正に計24人月を要しています。
PIM導入後も、新製品の追加や仕様変更、カタログ改訂に伴う更新作業が継続することが、データ活用の負担になっていました。

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