クラウド設計ツールとAIで変えるBIM業務効率化の現場

過去案件の「納まり探し」に1日かけていませんか？

配筋の納まり、手摺ディテール、設備貫通部の処理。図面を引く側なら、どこかのフォルダにある「前にやったあの案件の詳細図」を探して半日つぶした経験、1回はあるはずです。

現場は人手不足、設計期間は短縮。2025年に向けて働き方改革関連のプレッシャーも続く中で、「探す時間」や「同じミスを繰り返す時間」に付き合っている余裕はどんどんなくなっています。

この記事では、米スタートアップ「Pirros」が提供するクラウド型ディテール検索システムをヒントにしながら、

• 過去案件の設計情報をどう活かせばBIM・3D設計の生産性が上がるのか
• その仕組みを日本の建設業界でAIとどう組み合わせればいいのか

を整理します。「建設業界のAI導入ガイド：生産性向上と安全管理」シリーズの一つとして、設計フェーズの効率化とヒューマンエラー削減に焦点を当てていきます。

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クラウド型ディテール検索とは何か – 問題の答えを先に言う

結論から言うと、クラウド型ディテール検索は、

「過去案件の詳細図・納まり情報をクラウド上に集約し、条件検索で“いま必要な1枚”を数秒で引き出す仕組み」

です。

Pirrosのようなシステムは、従来ローカルPCや共有サーバに散らばっていたディテール図・ファミリ・パーツ情報をクラウドに吸い上げ、

• 建物用途（オフィス・住宅・病院など）
• 構造種別（RC・S・SRC）
• 階数やスパン、仕上げ仕様
• 使用したメーカー・製品

といったメタ情報と紐づけて保存します。そのうえで、設計者が条件を入力すると、似た条件で過去に実際に施工されたディテールを優先的に表示してくれるイメージです。

ここで大事なのは、「クラウドで保管すること」が本質ではない、という点です。本質は、

1. 過去案件の知見を検索可能なデータベースに変えること
2. その知見をBIMや3Dモデルに素早く再利用できるようにすること

この2つがそろって初めて、設計の生産性が目に見えて上がります。

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なぜ設計ディテールの再利用が生産性に直結するのか

設計DXやBIMの話になると「3Dモデル」「干渉チェック」が注目されがちですが、実務でボトルネックになるのはディテールの標準化と再利用です。

時間が溶けているのは「考える時間」ではなく「探す時間」

多くの設計部門で起きているのは次のような状態です。

• 過去案件のCAD/BIMデータがファイルサーバに大量にある
• だが、どの案件に何があるか、担当者しか分からない
• 結果として、類似案件があっても「一から描いた方が早い」と判断されがち

ここで生まれるのが「二重三重の作業」と「人によるバラつき」です。

クラウド型ディテール検索を使うと、

• 検索ワードや条件で数秒〜数十秒で候補が出てくる
• 複数の候補を比較して「このプロジェクトに最適な納まり」を選べる
• BIMファミリや3Dパーツとしてそのままモデルに組み込める

ようになります。僕の感覚では、ディテール検討〜図面化の時間が30〜50%圧縮されるケースもあるはずです。

ヒューマンエラーと「属人化リスク」を同時に下げられる

設計ミスの多くは、

• 「前の案件と同じだと思っていたが条件が違った」
• 「過去図面を流用したが、法規・製品仕様が変わっていた」

といった思い込みから起きています。

ディテールをクラウドに集約し、

• いつ、どの案件で、どの条件のもとで使われたか
• 検査結果や施工トラブルの有無

といった情報までひも付けられるようになると、「なんとなく前と同じ」が「根拠を持ってこれを使う」へ変わります。

これはそのまま、品質の安定化と若手設計者の育成スピード向上につながります。いわば、会社にとっての「デジタルな納まり帳」が自動的に充実していくイメージです。

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クラウド設計ツール × AI × BIMで何が変わるか

クラウドでディテールを探せるだけでも便利ですが、2025年以降を考えると、AIとの組み合わせが本当の勝負どころです。

1. AIによる「おすすめディテール」の自動提示

BIMモデルの条件（階高・スパン・仕上げ・耐火区分など）をAIが読み取り、

「この条件なら、過去100案件のうち採用率が80%以上の納まりはこれです」

と候補を自動提示する。Pirrosのようなクラウド設計基盤は、こうしたレコメンド型ワークフローと相性が良いです。

ここまでいくと、設計者がやるべきことは、

1. 候補の中から最も適したディテールを選ぶ
2. プロジェクト特有の条件（周辺環境・コスト制約など）を踏まえて微修正する

という判断と創造の部分に集中できるようになります。

2. 現場の安全管理との連携

このシリーズのテーマでもある「安全管理」との関係で言うと、AIとクラウドディテール検索を組み合わせることで、

• 過去に事故・ヒヤリハットが起きた納まりパターンをタグ付け
• 類似条件の案件では、AIがそのディテールを警告付きで表示
• 安全性の高い別パターンがあれば、そちらを優先表示

といった使い方が見えてきます。

安全管理はどうしても現場側の話になりがちですが、事故リスクの芽を設計段階でつぶす仕組みを作る方が、費用対効果は高くなります。

3. デジタル継承としての「設計ナレッジベース」

ベテラン設計者が頭の中に持っている「ここはこのメーカーのこの部材で処理すると施工が楽だよ」という知見。これを会話やOJTだけで伝え切るのは現実的ではありません。

クラウド設計ツールに、

• ベテランが推奨するディテール案
• その根拠（施工性・コスト・過去トラブル）

をコメントとして残しておけば、AIがそれを学習し、若手への“おすすめ”として可視化できます。

これはまさに、キャンペーンテーマである熟練技術のデジタル継承そのものです。

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日本の建設会社が今すぐ着手できる3ステップ

「Pirrosのようなプロダクトは便利そうだけど、まず何から始めればいいのか」という声は多いので、現実的な一歩目を3つに絞ります。

ステップ1：過去案件のディテール棚卸し

最初にやるべきは、ツール導入ではなく自社の“資産”を見える化することです。

• 主力とする建物用途（例：物流施設、賃貸住宅など）を2〜3カテゴリ選ぶ
• ここ5年程度の代表的な案件をピックアップ
• その案件で頻出したディテール（階段、手摺、開口部、防火区画など）をリスト化

この作業を通して、

• どこまで標準化できているか
• どこが担当者ごとにバラついているか

が見えてきます。AI導入以前に、標準化すべき“型”を決めることが重要です。

ステップ2：クラウド環境での共有とルール作り

次は、そのディテールをクラウドで共有できる状態にすることです。専用ツールがなくても、最初は一般的なクラウドストレージで構いません。

• フォルダ階層を「用途×構造×部位」で整理
• ファイル名ルールを統一（例：用途_構造_部位_バージョン）
• 最低限のメタ情報（案件名、年、特記事項）をExcel等で管理

完璧を目指すと進まないので、「まずは来期着工予定の案件で使えるレベル」を基準にすると現実的です。

ステップ3：AI・BIMとの連携をにらんだ要件定義

最後に、将来のAI連携を見据えてどの情報を構造化しておくかを決めます。例えば、

• 耐火性能（1時間・2時間など）
• 仕上げ材カテゴリー（タイル・ALC・金属パネルなど）
• コストランク（A〜C など簡易指標でOK）
• 安全上の注意点（重量物・高所作業の有無など）

こうした属性情報を準備しておくと、後からAIでの検索・レコメンドを実装しやすくなります。

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よくある疑問：AIやクラウド導入のハードルは何か

Q1. セキュリティや情報漏えいが不安です

設計情報は機密性が高いので、この心配はもっともです。ただ、クラウド型ツールでも、

• プロジェクトごとのアクセス権限設定
• 社外共有の制限
• 操作ログの記録

などをきちんと設計すれば、むしろUSB持ち出しやローカル保存より安全というケースも多いです。重要なのはツール選定よりも、社内ルールと運用フローの設計です。

Q2. ベテランが「自分のノウハウ」を出してくれなさそう

これはどの会社でもよく聞く話です。僕が見てきた中でうまくいくパターンは、

• ベテラン設計者を初期メンバーとして巻き込む
• 「自分のやり方を標準にするプロジェクト」と位置付ける
• 若手がその標準に基づいて作業し、フィードバックをもらう

という流れを作ることです。「教えさせられている」という感覚ではなく、「自分の流儀を会社の標準にする」という方向に変えていくと、協力を得やすくなります。

Q3. どこまでAIに任せていいのか

安全と品質が絡むので、「AIに任せすぎる」ことへの懸念も当然あります。現時点で現実的なのは、

• AIはあくまで「候補を絞る・示す」役割
• 最終判断は必ず人間の設計者が行う
• 品質・安全に直結するルールだけはAIでは変更できない

という役割分担です。AIは「優秀な資料担当の後輩」くらいに位置づけると、現場にも受け入れられやすくなります。

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これからの設計部門に求められる視点

クラウド設計ツールやAIを検討する時、単なる「業務効率化ツール」として見るとスケールしません。むしろ、

自社の設計・施工ノウハウを、どう“資産”として積み上げるか

という視点で考える方がうまくいきます。

• 過去案件のディテールをクラウドに集約することは、「デジタルな納まり帳」を作る行為
• AIがそれを学習し、BIMモデルに最適なディテールを提案することで、「設計の質」と「スピード」を両立
• 安全上のナレッジも同じ仕組みに乗せることで、「設計段階からの安全管理」が現実的になる

「建設業界のAI導入ガイド：生産性向上と安全管理」シリーズとしては、設計フェーズのDXが、そのまま現場の安全性と採算性に直結することを強調したいと考えています。

2026年度以降、BIM義務化や電子納品の流れはさらに加速していくはずです。その時、「3Dで見えるようにはなったけれど、設計の中身は昔のまま」という状態だと、せっかくの投資が活きません。

まずは、自社の過去案件という“宝の山”をどう掘り起こし、クラウドとAIでどう活かすか。そこから着手する会社が、次の数年で確実に差をつけていきます。

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いま設計部門やDX推進室としてできる一歩は、「探す時間」を削る仕組みづくりです。そこから、AIとBIMを軸にした本格的な生産性向上と、安全リスクの低減が見えてきます。