機械図面をコンピュータが理解することで，図面の立体化や手作業で行われることが多い検図の自動化の実現が期待できる．本研究では，機械図面の解釈をするための第1歩として，機械図面を入力としたネットワークの学習を行う．提案手法では，図面をエンティティの系列データとして扱い，Transformer等の系列変換モデルをベースとしたネットワークを用いて図面上の図形を分類するタスクを行い，その性能を比較した．損失値を比較した結果，系列変換モデルを使用し機械図面を学習することが可能であることが確認できた．また，学習を行う際には，図形情報を無作為に入力することにより，損失が低下することが確認された．