AI候補を、人の判断で使えるリンクへ

図面・資料の関係を、判断材料に変える。

AnnoLinkは、図面・PDF・写真・3Dデータの内容をAIで解析し、タグ・要約・関連候補を抽出します。 その候補を人が確認し、不要な関係を外し、重要な関係を明示リンクとして整えることで、設計変更・保全対応・不具合調査に使える資料リンクマップを作ります。

このページでは、「資料を集める」「AI候補を確認する」「人が関係を整える」「リンクマップで辿る」という実際の利用順に沿って、AnnoLinkの操作と考え方を一本の流れで説明します。
Concept

AIが見つけ、人が整え、判断に使う

AnnoLinkは、AIが自動で出した関係候補をそのまま正解として扱うツールではありません。 AIは大量の資料から、要約、タグ、共通語句、関連しそうな資料を抽出します。 そのうえで、人が業務上の意味を確認し、必要なリンクを残し、不要なリンクを外し、重要な関係を明示リンクとして確定します。

1. 集める

Projectで図面・PDF・写真・3Dデータを登録し、確認したい資料群を並べます。

2. AIが解析する

AIが本文、OCR、ファイル名、タグ、要約から関連候補を抽出します。

3. 人が整える

候補タグや関連候補を確認し、業務上必要な関係を明示リンクとして補強します。

4. 判断に使う

リンクマップ、芋づる展開、逆引きで必要資料へ辿り、確認漏れを減らします。

ポイント:「自動生成された図を見る」だけではなく、AI候補を人が育てていくことで、現場ごとの判断基準や確認順序を資料マップとして残せます。
AnnLink Project

画面構成

Project画面で検索条件を指定して参照したい資料を絞り込む画面

AnnoLink Projectは、登録済みの資料を作業しやすい形で並べる入口です。 フォルダ構造は保存場所として重要ですが、調査や判断の場面では、設備名、症状、作業内容、タグなどで資料を横断して集めることが必要になります。

  • 検索欄:設備名、症状、作業内容、タグを入力して、今回確認したい資料を絞り込みます。
  • 構成ツリー:フォルダや分類から対象範囲を選びます。大きな資料群から出発点を決める場所です。
  • 資料カード:サムネイル、ファイル名、保存パス、AI要約、タグを確認し、開く資料を選びます。
  • リンクマップ:絞り込んだ資料群をもとに、資料同士の関係をネットワーク図として開きます。
ここで行うこと:AI解析やリンクマップにかける前に、確認対象となる資料群を作ります。Projectは、資料を読む画面というより「今回扱う材料をまな板に並べる」画面です。
AnnLink Project

資料を登録し、AIで関係候補を抽出する

フォルダー一括AI解析で登録資料を解析し、資料同士の関係候補を抽出する画面

AnnoLinkでは、まず図面・PDF・写真・3Dデータなどの資料を登録し、その後に一括AI解析を実行します。 AI解析では、資料ごとの内容を読むだけでなく、複数資料にまたがる文脈、共通語、タグ、関連候補を抽出し、 資料同士の関係性を見つけます。

  • 直接登録: PDF、画像、3Dデータなどの実ファイルをAnnoLink内に登録する方法です。 デモ用データや、頻繁に確認する資料をまとめて管理する場合に向いています。
  • 外部参照登録: NAS、ファイルサーバ、ストレージなどにある大量の資料を、実体ファイルを持たずに参照情報として登録する方法です。 必要なときだけ対象ファイルをダウンロードして開くため、大量資料の管理や既存ストレージとの併用に向いています。
  • フォルダー一括AI解析: 登録した資料群に対して、一括でAI解析を実行します。 PDFの本文抽出、画像のOCR・Vision解析、要約、タグ抽出、共通語抽出を行い、資料間の関係候補を生成します。
  • ローカルAIで解析: 基本的にはローカルAIを使用して解析するため、資料を外部サービスへ送信せずに処理できます。 社内資料、設計資料、保全資料など、外部に出しにくい情報でもオンプレミス環境で扱えます。
  • 文脈と共通語から関係を見つける: AIは、単純なファイル名一致だけでなく、資料本文、OCR結果、タグ、共通語、文書の役割をもとに、 「この図面と仕様書は関係がありそう」「この点検記録はこの手順書と関連しそう」といった候補を抽出します。
  • 人が確認・修正する: AIが抽出した関係は、あくまで候補です。 利用者が内容を確認し、不要な候補を除外したり、重要な関係を明示リンクとして整えたりすることで、 現場で使える資料関係マップに育てていきます。
ポイント: AnnoLinkの基本的な流れは、AIが関係候補を見つけ、人が確認・修正し、判断に使える形へ整えることです。 大量の資料を最初から人手で整理するのではなく、AI解析で候補を作り、必要な関係を人が確定していくことで、 図面・仕様書・写真・点検記録・過去トラブル報告を横断して参照しやすくします。
AnnoLink Editor

AI候補を確認し、人がタグ・注釈・リンクを整える

Editor画面でPDF上の注釈、AI要約、タグ、参照リンクを確認する画面

Editorでは、資料そのものを確認しながら、AIが抽出した要約やタグ、関連候補を人が確認・修正します。 AIの候補は出発点です。業務上必要な意味づけや、AIだけでは拾いにくい確認順序は、人が補強します。

  • 資料ビュー:PDF、図面、写真、3Dデータを表示し、該当箇所を確認します。
  • 注釈:図面や資料の該当箇所に、注意点、確認事項、補足説明を付けます。
  • AI要約・タグ:AIが抽出した要約やタグを確認し、必要に応じて再解析や修正を行います。
  • 関連資料候補:AI候補と手動リンクを確認し、残す関係・外す関係・明示リンク化する関係を判断します。
  • このファイルを中心に可視化:現在の資料を起点に、資料同士の関係マップへ移動します。
ここで行うこと:AIが出した候補を人が確認し、現場で使える情報へ整えます。AI任せではなく、人の判断で資料の意味と確認ルートを育てる工程です。
AnnoLink Visualization

人が確定した確認ルートを見る

明示リンクで資料の確認ルートを見る画面

明示リンクは、人が「この資料はこの資料と関係がある」と確認して設定したリンクです。 AI候補やタグの関連とは異なり、業務上の確認順序や参照関係を人が確定したルートとして扱えます。

  • 明示リンク:人が設定した資料間リンクを表示します。確認順序や参照関係を明確にできます。
  • ノード:図面、写真、仕様書、手順書、点検記録などの資料を表します。
  • 矢印付きの線:どの資料からどの資料へ確認を進めるか、参照関係を示します。
  • 表示切替:属性リンクやタグを非表示にすれば、人が確定したルートだけを確認できます。
ここで行うこと:AIが見つけた候補を参考にしつつ、人が確定した「見るべき資料の流れ」を確認します。点検、設計変更、不具合調査で、確認漏れを減らすための基準になります。
AnnoLink Visualization

属性リンクで関係候補を広く見る

属性タグを表示して資料がつながる理由を見る画面

属性リンクは、資料同士の関係候補を広く見るための表示です。 属性リンクはタグや共通語句から、関係しそうな資料をつなぎます。

  • 属性リンク:タグや共通語句が一致する資料同士をつなぎます。
  • タグ表示:資料がなぜつながっているのかを、タグや共通語句から確認できます。
  • 関連度スライダー:広く候補を見るか、強い関係だけに絞るかを調整します。
属性リンクは「候補」です。関係が強そうに見えても、業務上不要なものは除外し、重要なものは明示リンクとして人が確定することで、使える資料マップになります。
AnnoLink Visualization

ネットワーク図を開く

Project画面でコンベアを選択し、リンクマップからネットワーク図を開く手順
1. Projectで「コンベア」を選択
AnnoLinkVizでネットワーク図を開く
2. リンクマップでネットワーク図を確認

AnnoLink Projectで対象資料を絞り込んだら、リンクマップを開いて資料同士の関係を確認します。 ここでは「コンベア」を選び、コンベアに関連するPDF、図面、写真、点検記録のつながりをAnnoLinkVizで確認します。

  • 構成ツリーから選択:Project左側の構成ツリーで Root > コンベア を選択します。
  • 資料一覧を確認:ベルト蛇行の過去トラブル報告、ベルト調整手順書、設備図面、点検記録などがカード形式で表示されます。
  • リンクマップを開く:Project上部の リンクマップ をクリックし、資料関係のネットワーク図を表示します。
  • 表示量を調整:AI推奨度属性リンク関連度 のスライダーで、表示する候補の範囲を調整します。
ここで行うこと:Projectで対象を絞ってからリンクマップを開くことで、関係のない資料を減らし、確認したい設備・トラブル・作業手順に関係する資料を中心に見られます。
AnnoLink Visualization

図面から芋づる式に関連資料を見る

EditorでRX-78.4_図面を開き、このファイルを中心に可視化する手順
1. 図面「RX-78.4_図面」を開き、このファイルを中心に可視化
AnnoLinkVizでノードの1世代を開き、関連資料を芋づる式に展開する画面
2. 「このノードの1世代を開く」で関連資料を展開

図面を起点に、関係する仕様書、配管資料、構成資料、安全注意資料などを芋づる式に確認します。 いきなり全資料を表示するのではなく、必要なノードを1世代ずつ開くことで、調査範囲を広げられます。

  • 室外機関連を選択:Projectの構成ツリーで Root > 室外機関連 を選択します。
  • 図面を開く:一覧から RX-78.4_図面 を開きます。
  • このファイルを中心に可視化:Editor上部のボタンから、図面を起点にしたネットワーク図を開きます。
  • 関連ノードを選択:02_製品仕様書_RX-78.4 などのノードをクリックし、右ペインを表示します。
  • 1世代を開く:右ペインの このノードの1世代を開く をクリックし、直接つながる資料を追加表示します。
  • 展開を繰り返す:任意のノードで同じ操作を繰り返し、必要な範囲だけを芋づる式に辿ります。
ここで行うこと:図面だけでは見えない関連資料を、近い関係から順番に展開します。AI候補と人が整えたリンクを使って、必要な資料へ段階的に到達します。
Reverse Lookup

逆引きで必要な資料を探す

RA448の異音点検に必要な資料を逆引きで探す画面

資料名が分からない場合は、逆引きを使います。 設備保全の資料が多く、最初からどの資料を見るべきか分からないときでも、対象・困りごと・作業内容を入力すれば、必要資料の候補を表示できます。

  • 設備保全を選択:Projectの構成ツリーから 設備保全 を選択し、リンクマップを開きます。
  • 逆引きで探す:AnnoLinkViz上部の探索モードで 逆引きで探す を選択します。
  • 条件を入力:設備RA448困りごと異音やること点検 を入力します。
  • 逆引きを表示:RA448の異音点検に関係する資料候補が表示されます。
  • 候補重要度を調整:スライダーを動かし、重要な資料だけを表示するように絞り込みます。
ここで行うこと:「RA448で異音があり、点検したい」という現場の状況から、ベアリング交換手順書、外形寸法図、修理作業記録、過去トラブル履歴、確認手順などを探します。
Cross Folder Search

フォルダをまたいで必要な資料を並べる

Projectでヒヤリハットを検索し、年度フォルダをまたいで関連資料を一覧表示する画面

資料は年度別や部署別のフォルダで登録されることがあります。 しかし、調査や比較の場面では、フォルダ構造ではなくテーマ単位で資料を並べる必要があります。 Projectの検索欄を使うと、ファイル名、タグ、フォルダ名をもとに、フォルダをまたいで資料を集められます。

  • 構成ツリーで確認:Root > ヒヤリハット を開くと、2023年度、2024年度、2025年度のように年度ごとのフォルダが表示されます。
  • 検索窓に入力:Project上部の検索窓に ヒヤリハット と入力します。
  • 横断的に一覧表示:年度フォルダをまたいで、ヒヤリハットに関係する資料が一覧表示されます。
  • 資料カードを確認:サムネイル、ファイル名、保存パス、タグ、検索一致理由を見て、必要な資料を選びます。
ここで行うこと:保存場所ではなく、確認したいテーマで資料を並べます。過去年度の報告書を比較したり、同じテーマの資料をまとめてAI解析・リンクマップ化したりできます。
Summary

AnnoLinkで見るべきもの

AnnoLinkの中心は、単なる検索結果や自動生成されたネットワーク図ではありません。 重要なのは、AIが出した候補を人が確認し、業務に使える関係として整えることです。

  • AIリンク:AIが見つけた関連候補。広く探索するために使います。
  • 属性リンク:タグや共通語句による関連候補。なぜつながるのかを確認するために使います。
  • 明示リンク:人が確認して確定した関係。確認順序や参照ルートとして使います。
  • 逆引き:設備名、困りごと、作業内容から、必要資料を探すために使います。
  • 1世代展開:最初の資料から近い関係を順番に開き、調査範囲を広げるために使います。
最終的な価値:資料を探す時間を減らすだけでなく、なぜその資料を見るべきか、どの順番で確認すべきか、誰が見ても辿れる形で残せます。

まずはデモで、
資料の関係がどう見えるかを体感してください。

AI候補、属性リンク、明示リンク、逆引きを使い分けることで、同じ資料群でも違う視点から読み解けます。公開デモで、資料の関係性を判断材料として確認する流れをご覧ください。