Construction DX

AI × 建設DXで、
業務を根本から変える。

建設業では多くの業務が手作業で行われています。ARCS GRIDは、AI技術と人材の両面から建設業界のDXを推進し、業務の自動化・効率化・標準化を実現します。

Services

提供サービス

01

アナログ業務の
AI自動化

人が目で確認しながら処理していた情報確認・数量確認・データ入力・書類作成・情報整理を、AI技術で自動化。作業時間の短縮、人件費の削減、ヒューマンエラーの排除、品質の均一化を実現します。

情報確認数量確認データ入力書類作成情報整理
02

建設データの
自動処理

図面・PDF・Excel・書類など複数形式で管理されている設備情報・工事情報・部材情報・設計情報を、AIが自動で整理しデータとして活用できる形に変換します。

  • データ入力の削減
  • 情報整理の効率化
  • 業務スピード向上
03

AIによる
業務判断サポート

作業内容の確認・設備配置の判断・工事内容の整理・積算内容の確認など、熟練者の経験に依存していた判断をAIがサポート。過去データと業務ルールの学習により、標準化と品質向上を実現します。

  • 作業の標準化
  • 業務品質の向上
  • 教育コスト削減
04

建設データの
一元管理

個人のPC・部署ごとのファイル・プロジェクト単位に散在するデータを一つのデータベースに集約。情報検索の高速化、重複作業の排除、ナレッジ共有を可能にします。

  • 過去の情報検索
  • 業務データの共有
  • 業務効率の向上
05

業務効率化と
コスト削減

情報整理や確認業務に発生している膨大な人件費。AIによる自動化で作業時間・人件費・ミスを大幅に削減し、経営資源をより価値の高い業務に集中できます。

作業時間削減
人件費削減
ミス削減
06

人材紹介事業

各種SNS媒体で、建設業界の人材紹介に特化したメディアを運用。求職者に届くコンテンツ設計と発信を通じて、応募・相談の導線をつくり、採用活動を継続的に支援します。

SNSメディア運用採用広報リード獲得
Case Study

導入事例:図面からの
シンボル拾い出し自動化

道路・交差点設計図(DXF/PDF)からの物量拾い出し作業をAIで自動化し、年間1,000万円以上のコスト削減を実現。

01

クライアントが抱えていた課題

膨大な人件費

PDF/DXF(CAD)からの物量拾い出し作業に膨大な人件費が発生

ヒューマンエラーのリスク

人力による作業のため、二重チェックが必要で効率性に課題。人的ミスによる損害も無視できない状況

導入の不透明さ

DL(深層学習)を用いた積算プロジェクトの実績が業界に少なく、費用対効果が見えにくい

02

提供したソリューション

Solution 1

探索アルゴリズムによる積算入力の自動化

  • CAD/図面解析技術でDXF・PDFから記号や数量を自動検出し、Excel形式で出力
  • 設計図内の要素(直線、円、半円、座標、色、フォント等)を条件抽出し、マッチング判定
  • 記号検出結果に目印を付与し、人間による確認プロセスも担保
Solution 2

CV × LLMによる記号の学習・認識

  • CV(コンピュータビジョン)で形状を認識し、LLM(大規模言語モデル)で意味付けとルール生成
  • 既知記号をLLMにより高精度・高速処理
  • 新規記号は学習ループ × 辞書拡張により、データベースに保存・再利用が可能
03

期待される導入効果

720〜1,080万円 年間コスト削減(30%削減時)
40%以上 業務削減の可能性
3年以内 初期投資の回収
5,000万円規模 導入5年間の純効果
04

段階的な導入アプローチ

Phase 1 PoC(実証実験)

探索アルゴリズムでDXF/PDFからの記号抽出とExcel出力が実用可能かを検証。精度・作業時間削減率・人手確認プロセスとの整合性を確認します。

Phase 2 本格開発・導入

積算入力業務全般にシステムを統合。社内積算システムやワークフローと連携し、導入初年度で投資回収を目指します。

Phase 3 DB運営・継続改善

既知記号の高速検索テンプレート化と、新規記号の継続的な拡張。繰り返し出現する未定義記号を抽出し、意味付けと積算ルールを自動生成します。

※いきなりの本開発導入ではなく、PoCにて引き返すことができるチェックポイントを設けて進めていきます。

Technology

建設業に特化した
AI自動化プラットフォーム。

最先端のAI技術を組み合わせることで、建設業務に最適化されたソリューションを提供します。

画像認識AI

図面や現場写真から情報を自動抽出

機械学習

データからパターンを学習し高精度な予測を実現

大規模言語モデル

書類やレポートの理解・要約・生成

データ解析

大量の建設データを高速解析しインサイトを抽出

Process

リスクを最小限にする、
段階的DX導入。

01

PoC(実証実験)

小規模な環境でAIの精度と効果を検証。業務効率・作業削減率・システム精度を定量的に評価します。

02

本格導入

PoCで効果が確認された後、社内システムや業務フローと連携し、本格導入を行います。

03

継続的改善

運用データをもとにAIを継続的に改善し、業務効率をさらに高めていきます。

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