知的財産分野における業務は広範な領域をカバーしている。特に特許分野における先行技術文献の検索は、膨大な過去の文献の中から、発明の新規性および進歩性を判断するのに用いられる文書を特定する必要がある。このような検索手法に関して、発明の核心的事項や図面を直接検索できる図面検索技術の研究開発が長年にわたり求められてきた。しかし、特許図面は一部の国を除き、通常は黒白の抽象的な図形として表現されており、自然画像とは著しく異なるモダリティ的特徴を持つため、これまで十分に探索されてこなかった。本研究では、従来のTriplet損失に代えて、DeepPatent（Kucer et al., 2022）データセットにおいてInfoNCEおよびArcFaceを導入することで、従来手法を上回る高い検索精度を達成した。さらに、ユーザーが任意の画像を用いて特許図面を検索可能なアプリケーションを開発した。本研究で提案するアーキテクチャは、特許図面にとどまらず、機械図面、意匠図面、商標図、図解、スケッチなど、多くのモダリティに類する図面への応用が可能である。