過去の図面や資料を、
使えるデータベースへ
竣工図、行政書類、仕様書、検図記録など、過去案件に蓄積された大量の図面・資料から必要な情報をAIが抽出。 あらかじめ設定した項目に沿って整理・構造化し、自社で継続的に活用できるデータベースを構築します。
データベース化そのものが大きな負担に
図面や仕様書、議事録、行政書類、朱書きなど、過去のプロジェクトには多くの情報が残されています。
しかし、それらは形式も記載内容もばらばら。
活用できるデータベースにするには、必要な情報を一つずつ整理・入力する必要があります。
人の手で整理するには限界がある
案件ごとに蓄積された図面や文書から必要な情報を拾い出し、項目を揃えて表やデータベースへ転記するには膨大な手間がかかります。
データベース構築には専門知識が必要
データベースを設計し、構築するには専門知識が必要です。項目の追加や変更にも、システム部門やデータを扱える人材への依頼が発生します。
最新の状態に保つのは難しい
プロジェクトの進行や完了に伴って増え続ける情報をその都度登録・整理する運用では、データベースを継続して維持すること自体が負担になります。
大量の過去資料を、まとめて構造化
竣工図や行政書類、仕様書、検図記録などの過去資料を取り込み、蓄積したい項目に沿ってAIが必要な情報を抽出・構造化。
大量の資料を、継続して更新できるデータベースとして整備します。
蓄積したい情報を決める
「物件用途」「規模」「竣工時期」「図面種別」「過去の指摘内容」など、今後活用したい情報を整理します。
大量の過去資料から、まとめて抽出・構造化
図面、BIM、プロジェクト書類、画像、検図記録などから項目をAIが抽出。資料ごとに記載方法が異なる情報も、共通の項目で整理します。
案件を横断して使えるデータベースに
抽出した情報を一覧化し、必要なときは元資料や該当箇所まで遡って確認できる状態にします。新しい資料も同じ項目で追加し、継続して蓄積できます。
自社で育てるデータベース
専門知識やシステム部門への依頼を前提にせず、業務を知る担当者が必要な情報を整理・蓄積。
用途の変化や新しい資料にも対応しながら、継続してデータベースを更新できます。
大量の過去資料をデータ化
人手では現実的でなかった量の資料も、まとめて構造化することでデータベース化の対象にできます。
案件ごとに散らばっていた情報を整理
資料形式や記載方法が異なっていても、必要な情報を共通項目で整理。案件をまたいで一覧・比較できる状態にします。
必要な情報から元資料まで遡って確認
構造化された情報を一覧で確認しながら、必要に応じて根拠となる元資料や該当箇所まで戻って確認できます。
過去資料のデータベース化例
図面や仕様書など、これまでファイルとして蓄積されてきた情報を、目的に合わせて構造化。
大量の資料から必要な情報へ辿りやすいデータベースとして整備できます。