ビューローベリタスジャパンはmign（東京都渋谷区）と共同で、⾼度な専⾨知識が求められる確認検査業務のコアプロセスに⾃律型AIを組み込むシステムを開発し、実運用を始めた。国内で前例のない先駆的な試みとして注目される。４月からＢＩＭ図面審査がスタートし、２０２９年春からはＢＩＭデータ審査が動き出すなど、確認検査業務の多様化が進む中で、同社をきっかけに指定確認検査機関のAIエージェント導入が進展する可能性もある。
建築確認では年々複雑化する法規制により必要とされる書類や図⾯の数が増⼤し、不整合につながり、審査の⼿戻りや遅延を引き起こし、確認検査員のみならず、申請者にも極めて⾼い負荷となっている。両社はAIによる⾼度な図書・図⾯解析技術と、⻑年蓄積されたプロフェッショナルの確認検査ノウハウを統合させることで、建築業界の新たな指針となるイノベーションを⽬指す。
システムは、単なるテキスト検索ツールではなく、図⾯（画像）とテキストを同時に解釈する⾃律型のAIエージェントとなる。審査項⽬のチェックリストと膨⼤な申請図書をアップロードすると、AIエージェントが⾃律的に「適合性の⼀次スクリーニング（YES ∕ NO判定）」「数百枚に及ぶチェック対象の図⾯からの該当ページを⾃動特定」「対象となる該当箇所の図⾯ハイライト表⽰」というタスクを実⾏・⽣成する。
⼈間が⾒落としやすい微細な不備や、複数図⾯をまたぐ整合性の不⼀致をAIが瞬時に抽出し、確認検査員はAIが整理した精度の⾼い補助情報を参照しながら審査を進めることが可能となる。確認検査業務のノウハウや判断⼿法を踏まえ、AIのチューニングやトレーニングを進めることで、90−95％以上の回答精度を達成することも可能という。
大まかな流れは、ビューローベリタスジャパン⽤にトレーニングしたAIエージェントに図⾯や計画資料とチェックリスト（各社独⾃の内容）をアップロードした後、AIがさまざまなデータや技術を活⽤し、解析し、結果を表⽰する。審査判断根拠や図⾯内の該当箇所の表⽰も、AIによって出力され、審査のサポートに活⽤する。
建築確認における最終的な適合性判断は有資格者である確認検査員が⾏い、システムに搭載されたAIエージェントは⼈間の審査を完全に代替するものではなく、膨⼤な情報処理、判断材料の整理、根拠の抽出をAIが担い、最終的な専⾨的判断を⼈間が下すヒューマンインザループ（Human-inthe-Loop）の 概念を体現するもので、法令遵守を厳格に保ちながら業務の圧倒的な効率化を実現する。
ビューローベリタスジャパンは実運⽤拡⼤とともに、システムのブラッシュアップを図っていく方針で、今後は複雑な各⾃治体の条例の⾃動判定や次世代の建設DXの中核となるBIMデータとの直接連携など、さらなる機能拡張を視野にシステムの拡充を図る。
両社は、⽇本発の本取り組みをテストベッドとして成功させ、徐々にmignと協業準備を進めている各国のグローバル拠点を通じて、将来的には世界中の審査スキームを変⾰する次世代ソリューションへの昇華を⾒据え、継続的な開発と実証を進めていくという。
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