会議や設計の場では、ホワイトボードやノートに描いた図を資料用に清書する手間が発生し、ラフのまま共有されて後から読み解きにくくなる課題があります。手書き図形化AI（全業種対応）は、手描きの図形を整った図へ変換するデモです。
本デモで体験できること
左キャンバスにペンツールで図形を描きます（線幅の調整・色選択・消しゴム・クリアに対応）。描き終えると図形の種別が判定され、右キャンバスに清書された形状が描かれます。
- 判定対象は円・楕円・三角形・正方形・長方形・星形・直線・矢印などで、結果は信頼度付きで認識履歴に蓄積される
- 画面には「認識可能な図形」の一覧パネルが表示され、何が判定できるかを描く前に確認できる
- 「一括変換」でキャンバス上の全ストロークをまとめて変換できる
- 完成図はPNG・SVG・JSON形式でダウンロードできる
- セッションの保存・復元と履歴管理が可能
- APIキー設定時はAIによる認識、未設定時は内蔵の形状判定で動作
業務での使い所
- 会議中に描いた図のその場での資料化
- UI設計のラフからのプロトタイピング
- 研修や教材に使う図版づくり
対象とする図形種別の追加や、社内ツール・ワークフローへの組み込みも相談範囲です。
このデモで確認できること
以下の項目を、実際に操作しながら確認できます。
左キャンバスの描画機能と右キャンバスへの清書結果の確認
左キャンバス上では、ペンツールを用いた手描きの描画操作を行いながら、線幅の調整や色選択、消しゴムおよびクリアといった各操作の挙動を直接確かめることができます。手描きで図形を描き終えた段階でその図形種別が自動的に判定され、右キャンバス側へと整った図の形状として即座に描画される一連の処理を確認できます。ホワイトボードやノートにラフを描く感覚で操作したストロークが、どのように清書された形状へと置き換わるのかを視覚的に把握することが可能です。手作業で図を清書し直す手間をどれだけ削減できるかを判断するための基礎的な挙動を検証できます。描画時の色や線幅の設定が清書後の表示にどう反映されるかを確認することで、資料化における表現の柔軟性を事前に見極められます。直感的な操作感と変換結果の品質を同時に評価できるため、実際の業務工程への適用可否を検討する基準として役立ちます。
判定対象図形の網羅性と信頼度付き認識履歴の蓄積の確認
本デモにおける判定対象には、円、楕円、三角形、正方形、長方形、星形、直線、矢印などが含まれており、多種多様な基本形状の識別性能を確かめられます。描画された図形がどの種別として判定されたかについては、結果が信頼度とともに認識履歴へと順次蓄積されていく様子を確認できます。認識履歴を振り返ることで、どの程度の精度で各形状が識別されているのかを客観的な数値として把握することが可能です。意図通りの図形として正しく認識されているかを信頼度と突き合わせながら検証できるため、誤認識のリスクを事前に測定できます。会議や設計の現場で頻出する主要な図形が網羅されているかを事前に見極めるための重要な判断材料となります。認識結果の履歴が保持されることで、作業の振り返りや判定ミスの傾向把握が容易になり、業務適用時の品質管理に寄与します。
「認識可能な図形」一覧パネルによる事前仕様の確認
画面上に常時表示されている「認識可能な図形」の一覧パネルを参照することで、システムが何を判定できるのかを描く前にあらかじめ把握できます。対応している図形種別を事前に目視で確認できるため、判定対象外の形状を描画してしまう手戻りを未然に防ぐことが可能です。利用者が描画を開始する前に認識範囲を把握できる仕組みは、操作時の迷いをなくし作業効率を高める要素となります。一覧に記載された形状をもとに手描きを行うことで、意図した通りの清書結果を安定して得られる運用体制を検討できます。現場の利用者がツールの仕様を直感的に理解できる設計になっているかを確認するためのポイントとなります。事前の仕様確認がスムーズに行えるインターフェース構成により、導入初期の混乱を最小限に抑える効果が期待できます。
「一括変換」による全ストロークのまとめての変換処理の確認
キャンバス上に複数の図形や線を描いた状態において、「一括変換」を実行することで全ストロークをまとめて整った図へと変換する挙動を確かめられます。一つひとつのストロークを個別に処理するだけでなく、画面全体の描画内容を一括で処理できるため、複雑な図版の作成にかかる時間を短縮できます。複数の要素が混在するラフな描画が、一括処理によって一連の整った図としてどのように再構成されるかを検証可能です。まとめて変換した際の全体の整合性やレイアウトの再現度を確認することで、実際の資料作成スピードへの貢献度を評価できます。会議中や検討の場などで素早く全体を仕上げたい状況において、一括処理がどの程度機能するかを事前に判断できます。大量のストロークを効率的に処理できる機能性を把握することで、業務全体の作業負荷軽減効果を明確に見積もることができます。
完成図のPNG・SVG・JSON形式ダウンロードと保存・復元・履歴管理の確認
清書が完了した完成図は、PNG、SVG、JSONの各形式でダウンロードすることが可能であり、後続の用途に合わせたデータ出力の利便性を確認できます。セッションの保存および復元機能と履歴管理が備わっているため、作成途中のデータを安全に保持し、必要に応じて過去の状態を再開する運用を検証できます。異なるファイル形式での書き出しにより、画像としての利用だけでなく構造データとしての再利用性も確かめることが可能です。作業の中断や再開が柔軟に行える履歴管理の仕組みは、継続的な資料作成や設計作業における実用性を裏付けます。ダウンロードされたデータが後続のワークフローや社内ツールで扱いやすい形式であるかを事前に確かめられます。データの保存から復元、出力に至る一連のデータ管理機能が、業務の円滑な進行を支える基盤として機能するかを総合的に評価できます。
AIによる認識と内蔵の形状判定の動作切り替えおよび拡張相談の確認
本デモではAPIキー設定時にはAIによる高度な認識が行われ、APIキー未設定時には内蔵の形状判定によって動作する仕組みの違いを検証できます。動作環境や設定状況に応じた認識挙動の変化を比較することで、運用要件に合わせた最適な構成を検討することが可能です。対象とする図形種別の追加や、社内ツール・ワークフローへの組み込みについて相談範囲に含まれていることを確認できます。自社の固有業務で必要となる特殊な図形への対応や、既存システムとの連携を見据えた拡張性を事前に見極められます。環境に応じた動作モードの選択肢があることで、柔軟なシステム展開の可能性を評価できる点が特徴です。将来的な機能拡張やワークフロー統合に向けた実現可能性を、デモの動作確認を通じて具体的に把握できます。
業務フローでの挿入位置
本デモが想定する業務フローの起点には、会議や設計の場においてホワイトボードやノートに図やラフを描く工程が存在します。従来はこの段階で描かれた手描きの図がラフのまま共有されてしまい、後から読み解きにくくなったり、資料用に手作業で清書し直す手間が発生したりしていました。本デモの図形化処理をこの手描き工程の直後に挿入することで、ペンツールで描いたストロークを受け取り、円・楕円・三角形・正方形・長方形・星形・直線・矢印などの種別判定と清書を即座に実行します。変換された結果はPNG・SVG・JSON形式のデータとして出力され、会議中のその場での資料化やプロトタイピング、図版づくりの下流工程へと直接接続されます。本デモを導入しない場合、ラフな図の解読に時間を要したり、資料作成のために別個の清書作業を強いられたりする非効率が継続するリスクがあります。上流の手描き作業から下流のデータ共有・活用までの間に本機能を組み込むことで、セッションの保存・復元や履歴管理を活かした円滑なデータ連携が実現します。さらに社内ツールやワークフローへの組み込みを行うことで、手描き情報の清書と共有を途切れのない一連の流れとして完結させることが可能となります。
想定される活用場面
会議中に描いた図のその場での資料化を行う場面では、ホワイトボードやノートに描かれた議論のラフを即座に清書された図へと変換することが求められます。本デモの左キャンバスで描画を行い、右キャンバスへ整った形状を出力する機能とPNG・SVG形式でのダウンロードを活用することで、会議の進行中に整った資料を完成させることができます。後から読み解きにくくなる課題や清書の手間を解消するためには、事前に「認識可能な図形」一覧パネルで対象形状を把握しつつ、認識履歴や信頼度を確認しながら素早く図形化を進めることが運用の勘所となります。
UI設計のラフからのプロトタイピングを行う場面では、手描きで素早く作成した画面構成や遷移のアイデアを、整った図形として素早く具体化する作業が必要となります。本デモの正方形、長方形、直線、矢印などの判定機能や「一括変換」を利用することで、キャンバス上の全ストロークをまとめて整然としたプロトタイプ形状へと変換できます。設計意図を崩さずに迅速な検証サイクルを回すためには、JSON形式でのデータ書き出しやセッションの保存・復元機能を組み合わせ、履歴管理を行いながら試行錯誤を重ねることが効果的な導入のポイントとなります。
研修や教材に使う図版づくりの場面では、分かりやすい円、三角形、星形などの幾何学図形や矢印を用いた解説図を、手描きの感覚から手軽に作成することが重視されます。本デモの線幅の調整、色選択、消しゴム機能を使って図版を描き、APIキー設定によるAI認識または内蔵の形状判定によって清書された図を効率よく生成できます。教材作成の手間を大幅に削減しつつ品質を保つためには、対象とする図形種別の追加やワークフローへの組み込み相談を活用し、作成目的に合致した出力形式（PNGやSVGなど）を一連の制作工程に定着させることが肝要です。
