これからのBIMチェックは、自然言語で対話するだけ
設定やスクリプトは不要。モデルの状態に関わらず、確認したいことを入力するだけで、AIエージェントがチェックを実行します。
よくある課題
BIMモデルのチェックで
こんなお悩みはありませんか？
BIMの活用が進むにつれて、設計に求められる精度や確認すべき項目は増えています。
手作業でも自動化でも、進め方の違いに関わらず、チェック業務の負荷は依然として高いままです。
判断や対応が一部の熟練者に依存している
設計チェックの基準や判断は、担当者ごとの経験や知識に依存しがちです。特に複雑な確認は熟練者に集中し、対応できる人が限られます。自動化を進めようとしても、BIMとプログラミングの両方に精通した人材が必要となり、依存構造は解消されません。
チェックの仕組み化に時間と手間がかかる
チェック項目やルールを整理し、運用に落とし込むには時間がかかります。さらに自動化するには、ロジックの設計や実装に多くの工数が必要です。プロジェクトごとに条件や前提が異なるため、チェック内容を都度整理し直す必要があります。
チェックを始めるまでのハードルが高い
BIM関連ツールの操作に慣れる必要があり、チェックを行うためだけでも一定の習熟が求められます。結果として、事前に操作を習得する時間が必要です。
BIMモデルの理解に時間がかかる
モデルごとに含まれるプロパティや構造が異なるため、どこにどの情報があるのかを把握するだけでも時間がかかります。チェックを始める前の把握作業だけで、大きな負担が生じます。
入力ルールや命名規則にばらつきがでる
実務ではモデリングルールを定義しても、担当者のスキルや工程の違いによってルール通りに運用することが難しく、ばらつきが生じます。こうしたわずかな違いにもチェックは影響を受けますが、完全に統一することは容易ではありません。
固有要件の確認負担が大きい
施主要望や自治体条例など、プロジェクト固有の要件は変更や追加が発生しやすく、都度読み解きながらチェックを行う必要があります。そのため、確認に時間と手間がかかります。
Tektomeの解決策
AI BIM Checkerが、
3ステップで
BIMチェックを実行
TektomeのAI BIM Checkerは、モデルを読み込み、確認したい内容を自然言語で入力するだけ。
結果はその場でモデル上に表示され、チェック内容はそのまま保存して次のプロジェクトにも活用できます。
01AIエージェントに質問する
BIMモデルをアップロードし、確認したい内容を自然言語で入力。知りたいことをそのまま聞くだけで、チェックを開始
標準階の階高：3.8m
1階の階高：4.5m
検出されたフロア：12層
02結果を確認する
チェック結果をモデル上に直接表示し、判断プロセスもステップごとに可視化。気になる点があれば、そのまま追加で質問
03保存して再利用する
チェックプロセスを保存し、チーム内で共有。作成したチェックは次のプロジェクトで再利用
従来のチェック手法との違い
Tektomeは、チェック業務における課題に対して、根本的な仕組みから変革します。
AI BIM Checker
従来の
チェック手法
チェックの属人化
チェックをテンプレート化し、誰でも同じ品質で確認できる
専門知識のある担当者に依存。
担当者が変わると確認内容にばらつきが生じる
開発コスト
短時間で利用開始
(最短10分〜／事前学習不要)
個別開発に半年から数年かかる
BIMモデルの理解
モデルに対して問いかけるだけで、必要な情報にアクセスできる
モデル構造を把握していないと必要な情報にたどり着けない
モデリングルール
入力ルールや命名規則のばらつきをAIが自動で補完
入力ルールや命名規則が統一されていないと、
チェックが正しく実行できない
固有要件への対応
プロジェクト固有の要件も、自然言語で問いかけるだけチェックを実行
仕様書・図面・BIMを読み解いて目視確認する必要があり、チェックに時間と手間がかかる
AI BIM Checkerの強み
チェック業務にかかる時間と
手戻りを削減
BIMチェックにかかるコストの本質は、手戻り・調整工数・遅延にあります。
AI BIM Checkerは、チェックをその場で実行し、設計の流れの中で継続的に確認できる状態を実現します。
チェック内容は蓄積・再利用され、確認作業そのものが改善されていきます。
チェック手法ごとの業務配分
従来のチェック手法
AI BIM Checker
- 定型的な確認
- 高リスク事項の確認
- 他業務に使える時間
熟練者による設計判断が必要な
高リスク事項への対応時間を増やす
定型的な確認業務を効率化
チェック工数の削減
チェックをその場ですぐ実行できるため、作成直後から確認でき、毎回の確認にかかる手間を削減します。
手戻りの削減
問題を早期に検出することで、後工程や他チームへの影響が拡大する前に対処できます。
属人化の解消
テンプレート化することで、特別な準備や専門知識がなくても、誰でも同じようにチェックを実行可能。特定の担当者に依存しない体制を構築できます。
専門知識がなくてもチェック可能
BIM関連ツールを立ち上げることなくモデルを確認可能。
専門的な操作スキルやBIMの知見に依存せず、誰でもチェックを実行できます。
モデル作成者以外でも確認できる
BIMの操作に精通していなくても、自然言語でチェックを可能にすることで、作成者以外でも検証できる体制を構築できます。
チェックノウハウの蓄積
チェックノウハウはプロジェクトを横断して共有・利用できます。
知見をチーム全体に展開でき、確認工数を削減します。
ユースケース
設計・施工の各工程で、
チェック業務を効率化
設計の進行中から施工前の最終確認まで。
担当する役割や工程を問わず、AI BIM Checkerは、各現場の業務に応じてチェックを支援します。
標準階の階高：3.8m
1階の階高：4.5m
検出されたフロア：12層
USE CASE 01建物情報の確認
建物の階高、仕上、設備仕様などを検索して、色分け表示。情報を直感的に確認できます。
要件適合｜122室
（床仕上げ・顧客要望）
要件不適合｜2室
（床仕上げ・顧客要望）顧客要望：滑りにくい磁器タイル
USE CASE 02要件との整合チェック
仕上げや仕様がクライアント要件を満たしているかを確認し、条件に合致しない箇所を抽出します。
要件適合｜会議室面積 65㎡以上
要件不適合｜会議室面積 65㎡未満
影響を受けた要素：会議室面積
65㎡に変更の必要あり変更の影響あり
廊下および階段の面積
USE CASE 03設計変更の管理・影響範囲の把握
変更前後を比較し、どの空間や要素に影響が出ているかを可視化。変更による影響範囲を把握できます。
要件適合｜FD30S扉 6箇所
要件適合｜避難経路 1件
要件不適合｜FD20扉 2箇所
要件不適合｜避難経路 1件
USE CASE 01設計内容の要件・法規適合確認
住戸玄関扉の防火要件の確認や、避難経路の距離計測・動線シミュレーションなどを実施。法基準を満たしていない箇所アラートします。
スラブ整合：59箇所
スラブ不整合：2箇所
不整合スラブのずれ量：50mm
USE CASE 02意匠・構造・設備の整合性確認
複数のモデルを重ね合わせて比較し、要素のズレや干渉を検出できます。職能間の不整合を早い段階で発見します。
要件適合｜住戸 1件
要件不適合｜住戸 2件
(A.303, A.304)2LDKの住戸に、2㎡以上の収納が
2箇所以上必要
USE CASE 03複雑な要件の適合確認
複数の要件を組み合わせた検証を行い、要件に満たない箇所を特定できます。
柱と壁の干渉：1件
配管と梁の干渉：1件
柱と壁の重なり：60mm
USE CASE 01干渉チェック
意匠・構造・設備モデルのオブジェクト干渉を検出し、調整が必要な箇所を可視化します。
事務室：11室
事務室内の扉：25箇所
モデル内の扉総数：136箇所
USE CASE 02数量チェック
モデルから必要な要素を抽出し、数量や対象範囲を確認します。
変更前｜EW7 窓
変更後｜EW8 窓
変更の影響を受ける要素
変更の影響あり：32件
窓寸法の拡張：+27.7%
USE CASE 03モデル比較・変更管理
モデルの変更内容を比較し、形状・要素・パラメータの差分を抽出。施工やコスト、工程への影響を把握します。
判断の透明性 チェック過程を確認しながら判断できる
AI BIM Checkerは、AIが実施したすべてのチェックを人が内容を確認・検証できるよう設計されています。
判断プロセスを可視化することで、安心して利用できます。
自然言語で指示し、チェックプロセスを事前に確認
確認したい内容を入力すると、実行前にAIエージェントがどのような手順でチェックが行うか確認できます。ブラックボックス化を防ぎ、処理内容を事前に把握・調整できます。
モデル上で結果を確認、最終判断はユーザーで
AIエージェントがチェック段階ごとに何を検出し、どの情報を参照し、どのように判断したかを確認できます。これらの情報をもとに、最終的な判断は設計者が行います。
標準階の階高：3.8m
1階の階高：4.5m
検出されたフロア：12層
すべてのチェックに、監査ログを
チェック結果には、推論プロセス・参照データ・信頼性指標が含まれ、結果の根拠を明確に確認できます。
チェックルールをテンプレート化
一度定義すれば、どのプロジェクトでもそのまま再利用可能。チェック基準の再検討や設定作業は不要です。
AI BIM Checkerについて問い合わせる
AI BIM Checkerについて詳しく知りたい方は、フォームよりお気軽に
お問い合わせください。
活用の幅を広げる 関連ソリューション
他のソリューションと連携することで、設計業務のプロセス全体を一貫して支援します。
データベース構築KnowledgeBuilder
自然言語で知見を蓄積・活用
図面・プロジェクト資料・社内基準書・現場写真などをAIが構造化し、業務に活かせる形で蓄積できるナレッジ基盤です。個人に依存していた経験や知見を組織の資産へと変換し、AIエージェントが必要な場面で引き出し、次の業務に還元します。
- 図面・資料・写真など多様なデータをAIが構造化して統合
- AIエージェントが業務の文脈に応じて必要な知見を自動的に参照
- プロジェクトを通して得た実践的な知見を蓄積・再利用
- 設計・施工・運用など各フェーズで知見を横断的に活用
法規調査ReqManager
自然言語で要件を調査・管理
建築関連法令や自治体条例を、エージェントが調査・整理し、プロジェクトに必要な法規要件をまとめて管理します。プロジェクトの各工程において、要件に応じた法令・条例を素早く整理し、設計や施工に必要な要件をすぐに確認できます。
- 自然言語で質問し、必要な法規要件をすぐ確認できる
- 調査結果に至る過程を、分かりやすく可視化
- すべての調査結果に出典となる原文を紐づけて提示
- 未確定の要件や情報も、無理に確定せず明示
理解を深める 関連コンテンツ
本ソリューションに関するニュースやブログ記事など、関連するコンテンツをまとめています。
