費用対効果が見込める建設AIの伴走開発やopenBIM準拠のBIMコンサル、ONESTRUCTION：第10回 JAPAN BUILD TOKYO（3/3 ページ）

[加藤泰朗，BUILT]

新規事業の二本柱は、図面データ検索と建設AIの伴走開発

　New Projectでは、新規に開発を進める「図面データ活用の新サービス」と「建設AI開発支援」を披露した。

　図面データ活用については、建設業界で日々大量の図面がやり取りされていることを考慮し、図面を一元管理できるプラットフォーム「AEC Data Cloud（仮）」を開発中だ。3DCADデータやBIMデータに加え、設計図書、仕様書、原価予算書など形式の異なるデータを集約し、AIなどで情報を検索しやすい形で提示する情報検索システムとする構想だ。業務効率化だけでなく、検索後の情報活用までを支援することを目指している。

図面データ活用の新サービス「AEC Data Cloud（仮）」を紹介するパネル。図面と関連情報をまとめて、早く使える形で探せるプラットフォームだ

　サービスの狙いを「図面管理のアプリ自体は既に多く存在するが、現状はスキャン保管が中心だ。当社のサービスは、AIで図面から属性情報のような要素を読み取り、同種の情報を束ねて活用できる状態にする。調べた限り類似のサービスはまだない」とブース担当者。

　建設AI開発支援では、業界特化や実務特化型の独自LLMの構築を進めており、建設実務に組み込むサービスを視野に入れる。既に経済産業省とNEDOが推進する「GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）」で、「openBIMにおけるBIM情報要件の生成基盤モデルの研究開発」に採択されている。

建設AI開発支援サービスの説明パネル。要件定義の前段階からコミットし、実務での利用拡大を支援

　ONESTRUCTIONの建設AI開発支援は、透明性の高い実装が特長だ。処理の根拠となるIDSファイルを都度生成し、それに基づき属性情報をルールベースで処理することで、判断の根拠を追跡できる。従来は人手で設定していたルールセットをLLMで随時生成し、運用負荷を下げられる。

　また、人材不足やデータサイロといった業界課題を踏まえ、実務者が理解しやすく検証可能なAIワークフローの提供も目標に据える。ONESTRUCTIONでは、業務の属人化によるノウハウ分断、担当者の異動／退職に伴う知見の喪失についても、建設プロセスの一部をAIで、自動化または標準化することで影響を軽減できるとの見解を示す。

　AI開発の提案では、ROI（費用対効果）を前提に進める。現業務を詳細にヒアリングし、実現性と費用対効果を踏まえて施策を提案する他、PoC（概念実証）に留まらない実装に向け、データベース整備の段階から支援する。

　ONESTRUCTIONの担当者は「当社の使命は、建設とテクノロジーの架け橋になること。今後も、題に応じて提案の形を変えながら、現場に実装していく」と力強く語った。

展示ブース前面の特設コーナーでプレゼンテーションを行うONESTRUCTION社員。分かりやすい言葉で、来場者にサービスの特徴を説明していた