KKG、「BIM生成AI」の自社評価で汎用AI比2倍超の精度を公表

KKGのBIM生成AIは、2D図面や仕様書から属性・座標情報を自動抽出し、BIMデータを生成するサービスです。主な利用ケースとして、ゼネコンでは施工検討用のBIM生成、サブコンでは設備設計用の建屋BIM生成、デベロッパーでは既存建物の改修計画用BIM生成などが想定されています。

KKGは、生成されたBIMが図面情報をどれだけ正しく再現できているかを測定する独自指標「IFC再現性スコア」を定義しました。存在性、形状・寸法、配置、属性、関係性の5軸で評価し、100点満点でスコア化します。今回の検証では、RC造庁舎の計画通知図16枚を用い、建築・意匠情報を入力として評価を行いました。

KKGの公表値では、BIM生成AIはカスタマイズ前で60.5点、カスタマイズ後で92.6点を記録し、比較対象のGPT-5.5 Proを上回りました。特に内部部材の存在性では、KKGが壁455要素、ドア87要素を正しく再現したのに対し、GPT-5.5 Proは壁218要素、ドア1要素にとどまりました。形状・寸法や配置・関係性についても、KKGは自社モデルが比較対象より高いスコアを記録したと説明しています。

KKGのBIM生成AIは、図面の線分や記号を部材ごとに読み取り、構造化した上で3次元化するアプローチを取っています。これにより、外観の類似性だけでなく、内部構造まで正確に再現できます。さらに、顧客企業ごとの作図規約や表情報との連携をカスタマイズすることで、9割以上の精度を実現しています。別案件の数量検証では、躯体のコンクリート概算体積の算出精度が54.1%から95.5%まで改善した事例も報告されています。

A. 2D図面から壁や柱などの部材情報を自動で読み取り、3次元のBIMモデルを作成するKKGのAIサービスです。

A. KKG独自のIFC再現性スコアを使い、RC造庁舎の図面16枚から生成したBIMの存在性、形状、配置、属性、関係性を比較しました。

A. ゼネコンやサブコン、デベロッパーなど、設計・施工・維持管理にBIMを活用したい建設関連企業が主な対象です。

• https://kk-generation.com/

O!Productニュース編集部からのコメント

公表値はKKG独自指標による自社ベンチマークです。評価条件を確認しつつ、既存図面のBIM化を検討する材料になります。

引用元：PR TIMES