MCPを利用した積算AIエージェントの開発

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1. 機密・専有情報 明示的な承諾を得ることなく、この資料を使用することを固く禁じます。 2025/05/13 積算AIエージェントの開発 AI Builders' Community vol.2
2. 2 株式会社KK Generation (KKG) の企業概要 設立  2023年5月 住所  本郷オフィス: 東京都文京区本郷４丁目１−４ Design Place α,  登記本社: 東京都港区南麻布1-8-16 事業内容  図面×AIの独自プロダクトのカスタマイズ提供  その他、AI活用による利益創出支援 代表取締役  藤田浩之介 在籍AIプロフェッショナル  28名 (業務委託含む、一級建築士2名も在籍) 取引先銀行  三井住友銀行、GMOあおぞら銀行、 さわやか信用金庫、日本政策金融公庫 顧問弁護士事務所  長島大野常松法律事務所 図面の情報をAIで瞬時に可視化。 図面DXの新スタンダード
3. 3 市川 航平 取締役CTO (AI開発責任者) Kohei_Ichikawa@kk- generation.com 経歴概要: ▪ 2023年4月に株式会社KK Generation (KKG) を共同創業 ▪ 東京大学大学院総合文化研究科卒、学術博士。学部・修士時代よりエンジ ニアとして複数のAIスタートアップに参画 ▪ KKG設立以前には、東大松尾研発スタートアップ株式会社ACESにて技術 リードとして技術基盤となるDeep Learningアルゴリズムの開発、その他 DX支援プロジェクトを幅広く経験 ▪ 直近は生成AIを活用したソフトウェア開発のマネジメントを担当 株式会社ACESにおける主要開発・プロジェクト実績: ▪ 顔写真から年齢や性別などの属性を推定し、同一人物判定を行うアルゴリ ズムの開発 ▪ 画像から顔の特徴点や人物の関節点を推定するアルゴリズムの開発 ▪ 大規模言語モデルを活用した文書作成支援ソフトウェアの開発 ▪ 防犯カメラを活用したショッピングモールにおける体調不良者の検知プロ ジェクトのリード ▪ 顔写真からその人に似合うメガネを提案するプロジェクトのリード 学歴 ▪ 東京大学大学院 総合文化研究科 博士後期課程 卒業 (学術博士) ▪ 博士論文の題目: Neural dynamics as a foundation of information processing ▪ 同大学教養学部卒業 ▪ 神奈川県立横浜翠嵐高校卒業
4. 4 当社のサービス: 独自の図面認識AI技術を活かして、自動数量拾いを行う 「積算AI」を中心に「建設図面×AI」をテーマにカスタマイズ型プロダクト群を提供 独自の図面認識AI技術 生成AI×機械学習の 建設図面特化独自モデルを 個社別にカスタマイズ 1 検図・照査AI 図面/資料検索 AIチャット 図面生成AI (2D/BIM) 2 3 4 図面をアップロードするだけで 数量拾い・見積書作成が完了 図面 / 書類をアップロードするだ けで、適合性や整合性をチェック 図面や設計図書、施工資料、取扱 説明書から、必要情報を即座に抽 出 一定の要件や元図面をアップロー ドすると、図面を自動生成 (BIM生成は一部顧客様のみご提 供) ※ その他、顧客様別のテイラーメイドAI開発・コンサルもご提供 本日ご説明する内容
5. 5 【積算AI】 設計図/仕様情報/単価表をアップし、数量拾い・見積計算を自動 実行 インプット: PDF / 各種CAD (dwg, dxf等) アウトプット: 積算見積書 仕様情報 (建具表等) 設計図 単価表 東大出身の研究者 集団が開発した、 KKG独自のOCR・ LLMによる自動 数え上げ・費用計 算 積算見積書 計￥1,500,000 XXXX社御中 株式会社 YYYY 代表取締役 藤田浩之介 鉄骨 XXXX 15点 カテゴリ 資材 点数 YYY 10点 ZZZ 5点 木材 AAA 15点 BBB 5点 CCC 1点 150,000円 2,250,000 円 単価 金額 100,000円 1,000,000 円 50,000円 250,000円 100,000円 1,500,000 円 20,000円 100,000円 500,000円 500,000円 ・・ ・・ 10t GHG排出量 5t 3t 1t 0.5t 0.5t 1 設備、建具、内外装、躯体と幅広い積算対象に チューニング対応が可能 (面積や体積計算含む) 単価 数量
6. 6 【積算AI】 図面をアップロードすると、必要部材の面積や長さ、個数を自動 計算 対応可能な積算の例 1 面積の積算 応接室の床は20m2 長さの積算 給水管は100m 梁は135m シンボルマークの数え上げ 複合コンセントは20個
7. 7 積算AIにおける処理フローは積算対象・条件によって微妙に異なり多岐に 渡る インプット 拾い出し対象の 図面: 内装図 最終アウトプッ ト 中間アウトプッ ト 積算対象項目別 の数量リスト 各部屋ごとに領域お よび輪郭を特定 可視化された結果が正し いかを判断、誤りがある 場合は簡易UX/UIで修正 数量集計処理 • 床・天井: 領域の面積を計 算 • 巾木: 展開方向ごとに輪郭 の辺の長さを計算 • 壁:展開方向ごとに輪郭の辺 の長さに天井高を掛け算 部屋別の 領域特定結果 内装図から積算を行う処理フローの例 領域特定AI
8. 8 積算AIにおける処理フローは積算対象・条件によって微妙に異なり多岐に 渡る インプット 拾い出し対象の 図面: 内装図 最終アウトプッ ト 中間アウトプッ ト 積算対象項目別 の数量リスト 各部屋ごとに領域お よび輪郭を特定 可視化された結果が正し いかを判断、誤りがある 場合は簡易UX/UIで修正 数量集計処理 • 床・天井: 領域の面積を計 算 • 巾木: 展開方向ごとに輪郭 の辺の長さを計算 • 壁:展開方向ごとに輪郭の辺 の長さに天井高を掛け算 部屋別の 領域特定結果 内装図から積算を行う処理フローの例 領域特定AI • 検出対象: 部屋のみ/部屋+壁/ 部屋+壁+ドア/... • 部屋の定義: LDKは1部屋/ キッチンとLDは分ける/... • 面積の求め方: ピクセルで数 えて縮尺から計算/図面内に記 載の文字から判断/... • 数量の計算: 面積そのまま/面 積にバッファ分をかけて算出 /...
9. 9 提供先の企業ごとに毎回異なる処理を実装するのは大変なため、様々なユー スケースに対して自律的に積算を行えるAIエージェントを実装したい ユーザー 積算AIエージェント全体像 各部屋ごとの巾木の長さ・ 壁の面積・天井の面積を 求めたい 積算AIエージェント 面積の積算 応接室の床は20m2 長さの積算 給水管は100m 梁は135m シンボルマークの数え上げ 複合コンセントは20個 まず「部屋領域検出」を適用 します。その後天井の高さを 掛けて壁の面積を求めます... 積算技術モジュール 適用 結果を得る カスタム関数 𝑓(𝑥) 図面
10. 10 参考) 積算AIエージェントはClineと同じ構造で捉えられる。 「図面版Cline」を開発するイメージ ユーザー Cline全体像 このボタンをサイドバーに 設置するように変更したい Cline AIエージェン ト まずコードを理解して、書き 換えるべき内容を特定します。 書き換えた後に実行して適用 されているか確認しましょう コード解析・変更 モジュール 適用 結果を得る ソースコード Tree-sitterによ る静的構造解析 実行環境 search & replace diffによるコード 書き換え
11. 11 各積算技術モジュールをMCPサーバ化し、積算AIエージェント(=MCPクライ アント)とやり取りできるようにした ユーザー MCPサーバの導入 各部屋ごとの巾木の長 さ・壁の面積・天井の面 積を 求めたい 積算AIエージェント 面積の積算 応接室の床は20m2 長さの積算 給水管は100m 梁は135m シンボルマークの数え上げ 複合コンセントは20個 まず「部屋領域検出」を適用 します。その後天井の高さを 掛けて壁の面積を求めます... 積算技術モジュール 適用 結果を得る カスタム関数 𝑓(𝑥) 図面 FastMCPを利用して MCPサーバ化
12. 12 まずはシンプルに、「間取り図がアップロードされたら部屋領域検出モジュールを 適用し、それ以外の図面の場合間取り図ではない旨を返す」アプリを実装 デモアプリ 間取り図をアップロードした場合 間取り図以外をアップロードした場合
13. 採用情報 当社では、本日ご説明した積算AIエージェントをはじめとした建設業界向けAIプロダクトの開 発・提供を進めており、ご協力いただけるエンジニアを募集中です。 少しでも興味があればご連絡いただけると幸いです！