KK Generation（東京都港区）は、建設図面からBIMモデルを自動生成する「BIM生成AI」の性能を検証し、汎用生成AIを上回る結果を確認した。生成されたBIMモデルが実務でどこまで利用できるかを評価するため、「IFC再現性スコア」を独自に設定し、部材の存在、形状・寸法、配置、属性、関係性の5項目を100点満点で評価した。
RC造5階建て庁舎の図面16枚を使った検証では、同社のBIM生成AIがカスタマイズ前で60.5点、カスタマイズ後で92.6点を記録し、GPT-5.5 Proを用いた検証結果に対して2倍以上のスコアとなった。
特に内部部材の再現で差が出た。壁の存在性では、同社が87.8点だったのに対し、GPT-5.5 Proは65.8点となり、正解データの壁498要素に対し、同社は455要素を対応付けた一方、GPT-5.5 Proは218要素だった。ドアについても、同社が109要素中87要素、GPT-5.5 Proは1要素となった。
同社のBIM生成AIは、平面図や立面図、断面図、建具表、仕上表などから、壁、柱、床、建具、室などの情報を読み取り、構造化した上でBIMモデルを生成する。企業ごとの作図ルールに合わせたカスタマイズにも対応する。今後、構造図や設備図、改修図、施工図などへ対象を広げ、BIMモデル作成業務の効率化を進める方針だ。
BIMedia目線ーーこの検証は「3Dモデルを作れるか」ではなく、「実務で使えるBIMを作れるか」を評価している。BIMは形状だけでなく、部材の属性や数量、位置関係などの情報を持つことに価値がある。AIによるBIM生成が普及すれば、BIMモデル作成の負担軽減や、BIM技術者不足の解消につながるだけに、実際の設計・施工現場でどこまで精度を維持できるのかが問われる。AIによる「BIM作成の自動化」が建設実務をどこまで変えるのか注目される。
