株式会社プレラナ
難易度 建設・住宅・リフォーム現場・製造属人化している

図面・仕様書からの数量拾い出し(積算)支援

図面と仕上表をAIに読ませて部屋別の仕上一覧と建具の突合表を作らせ、数量計算と最終確認は人が行います。

建設・住宅・リフォームの現場で、図面・仕様書からの数量拾い出し(積算)支援に取り組んでいる様子
対象部署
積算部・工務部
使う技術
マルチモーダルLLMによる図面PDFの読取(ChatGPT / Claude / Gemini) / AI積算ツール(PDF図面からの自動拾い出し、BIM連携の数量集計。月額数十万円規模のSaaSが中心で、積算担当2名以上・年間50件以上が採算の目安になります) / Googleスプレッドシート(内訳書との突合と差分抽出) / 社内歩掛マスタと実績内訳書のデータベース化
必要な入力データ
意匠図・構造図のPDF(1ページ1図面、寸法線と縮尺が読める解像度) / 仕上表・建具表・特記仕様書 / 自社の内訳書フォーマットと歩掛マスタ / 同種工事の実績内訳書(項目単位の一覧)

Before / After

人がやる場合と、AIを使った場合

効果だけを並べても判断できません。まず「今どうやっているか」を具体的に書きます。タブを切り替えて読み比べてください。

積算担当が図面を紙に出力し、蛍光ペンで塗りながら電卓とExcelで拾います。仕上表と平面図を突き合わせ、部屋ごとに床壁天井の仕上と面積を集計します。建具表を見ながら平面図の建具記号を数え、員数を確定します。数字を内訳書へ転記し、上司が主要工種の一部だけを検算します。小部屋や階段裏の拾い漏れ、二重計上、改訂図の反映漏れが起きます。担当が1名しかおらず、その人が休むと見積提出が止まります。

人がやる場合とAIを使った場合を、軸ごとに並べた表です。
比較する軸人がやる場合AIを使った場合
所要時間中規模の内装工事1件で、拾い出しに2〜4日、検算に半日かかります(想定値です。直近の実案件で実測して置き換えてください)。仕上一覧の作成に半日、検算と数量の確定に1〜2日かかります(自社での実測が必要です)。
関わる人数積算担当1名に集中し、その人が休むと工程が止まります。AIが下地を作るため、若手が仕上一覧を作り、ベテランは検算に回れます。
起きるミス小部屋やPS・階段裏の拾い漏れ、二重計上、改訂図の反映漏れが起きます。AIが古い版の図面を黙って読むことがあります。自信を持って誤ったときは、判読不可欄に出ないまま残ります。
必要なスキル図面の読み取りと歩掛の判断を1人が全部持ちます。習得に必要な年数は社内の体感で語られており、測られていません。AI出力の出典を追う力と、主要数量を実測で検算する力が要ります。そのぶん経験の伝達がしやすくなります。

効果の見込み

積算分野では「数量拾い・見積を70%効率化」といった数値が示されますが、これは積算AIを販売する事業者が自社サイトで公表した値であり、中立の媒体による報道ではありません。行政の動きとしては、国土交通省が2024年4月に「i-Construction 2.0」を策定し、2040年度までに建設現場の省人化3割(生産性1.5倍)を目標として掲げています(国土交通省の公表資料)。ただしBIM連携の積算はBIMモデルや電子図面が前提で、紙図面主体の中小工事とは条件が異なります。自社では「1案件あたりの拾い出し時間」と「拾い漏れによる差し戻し件数」を要実測としてください。

Steps

実際にやること

読んだ方がそのまま試せる粒度で書いています。出し惜しみはしません。各手順の説明とプロンプト例は「くわしく見る」を開くと読めます。

  1. 01

    対象工種を絞って始める

    くわしく見る

    最初は内装仕上のように、仕上表と平面図で完結する工種に限定します。躯体、鉄骨、設備配管は後回しにしてください。1工種で手順が固まってから広げるほうが、結果的に早く進みます。

  2. 02

    図面の準備を整える

    くわしく見る

    PDFは1ページに1図面とし、寸法線の数字が拡大して読める解像度でスキャンします。ファイル名に図面番号、版、発行日を入れます。1ページに複数図面が並んでいると、AIの読み取りが大きく崩れます。

  3. 03

    部屋別の仕上一覧をAIに作らせる

    くわしく見る

    仕上表と平面図を渡し、部屋ごとの仕上を表にさせます。面積を計算させないことが、この工程の最大の要点です。

    プロンプト例

    添付は建築の平面図と仕上表です。部屋ごとの仕上一覧表を作ってください。
    列: 階 / 室名 / 室番号 / 床仕上 / 壁仕上 / 天井仕上 / 天井高 / 出典(図面名と該当箇所)/ 判読できなかった項目
    ルール: 仕上表に記載されている表記をそのまま使ってください。図面から読み取れない項目は推測せず「判読不可」と書いてください。面積、長さ、体積は一切算出しないでください。図面に無い部屋を追加しないでください。
  4. 04

    数量は人かCADで算出する

    くわしく見る

    仕上一覧に対して、面積と長さを人が計算するかCADで拾って入力します。AIの出力は「どこに何があるか」の抽出結果として扱います。この分業を守ることで、桁誤りと縮尺の誤読を避けられます。

  5. 05

    建具と設備の員数を突合させる

    くわしく見る

    平面図の記号を拾わせ、建具表と付き合わせます。一致しない箇所だけを人が図面で確認します。

    プロンプト例

    添付の平面図に描かれた建具記号を、階と室ごとにすべて拾い出してください。そのうえで別紙の建具表と突き合わせ、次の3つに分けて一覧にしてください。
    ①平面図にあり建具表に無い記号
    ②建具表にあり平面図で見つからない記号
    ③記号は一致するが数量が合わないもの
    ルール: 判読できない記号は「判読不可」として、最も近い通り芯の位置とともに挙げてください。推測で記号を補完しないでください。
  6. 06

    実績内訳書と項目単位で差分を取る

    くわしく見る

    同種工事の実績内訳書を並べ、今回に無い項目を洗い出します。事例2と同じ差分チェックの考え方です。金額ではなく項目の有無だけを比較させます。

  7. 07

    拾い漏れやすい箇所のチェックリストを更新する

    くわしく見る

    実際に漏れた箇所を毎回リストに追記します。PS、階段裏、天井裏の点検口、共用部の巾木などが典型です。このリストが、担当者の経験を組織の資産に変えます。

Sample Data

この事例で使うサンプルデータ

実際に手を動かして試せるよう、サンプルを用意しています。すべて架空のデータです。お客様の実データは一切使用していません。

一式をまとめた形は、業界別レポートに同梱してお渡ししています。

Pitfalls

つまずきやすい点

精度が出ないときにどこを見るか。ここが分かるかどうかで、定着するかが決まります。見出しを開くと、確かめる箇所が読めます。

AIに面積と体積を計算させない
AIは縮尺の読み違いと桁の誤りを起こします。数量計算は人かCADで行い、AIには「どこに何があるか」の抽出だけを任せてください。これは精度の問題であると同時に、見積の責任の所在を明確にするための設計です。プロンプトに算出禁止を毎回書き込みます。
AIは古い図面も誤りも、黙って自信を持って出す
古い版の図面を渡してもAIは古いとは言いません。読み違えた箇所も、自信があるときは判読不可欄に出さずに書いてしまいます。ファイル名に図面番号と版と発行日を入れ、投入前に最新版であることを人が確認します。あわせて毎回20行を抜き取って図面と突き合わせ、判読不可欄が空欄なのに誤っていた件数を数えてください。この数字がないと、どこまでAIの出力を信用してよいかを決められません。
精度が出ないときに見る場所
最初に疑うのは図面の解像度と、1ページに複数図面が入っていないかです。文字がつぶれていると、部屋名から丸ごと崩れます。次に見るのは判読不可欄の件数です。件数が多いなら、プロンプトではなく入力ファイルを直します。
図面は顧客の機密情報
意匠図と構造図は発注者の資産です。外部AIに投入する前に、契約上の守秘義務と、そのサービスが入力を学習に使わない設定になっているかを確認してください。確認が取れない案件では、社内で完結する方法に切り替えます。この判断は担当者ではなく会社として決めます。

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次は事例3(リフォーム完成イメージのAI生成による提案)を読んでください。拾い出しで確定した仕上の表記(床・壁・天井の材料名)が、そのまま完成イメージの指示語になります。図面と提案を同じ言葉で通すと、お客様への説明と発注仕様のずれが減ります。

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この事例を含む5つの活用事例と、サンプルデータをまとめた資料です。社内での共有にお使いいただけます。