BIMコンプライアンスチェックに関する一考察
WeChat連携 · 小纬 · 2024-02-20
本稿は微信（WeChat）公式アカウント「老帥BIM」からの転載であり、学習・交流のみを目的とし、著作権は原作者に帰属します。
また、上海市住宅都市農村建設委員会も最近、2024年2月1日からBIM支援審査を試行する通知を発表しました。
2024年2月1日より試行開始！上海市がBIMスマート支援審査を導入
著者は同済設計院（以下「TJAD」という）でコンプライアンスチェックの研究を長年続けており、この問題についても考え続けてきた。では、BIMコンプライアンスチェックの本質とは一体何なのか。海外で言われるARC（Automated Rule Checking）には、また別のどのような意味が込められているのか。本稿は、その答えを与えてくれるかもしれない。
そもそもARCの概念は、buildingsmartが論文「Beyond e-permitting: Framing the Business Case for Automated Rule Checking in the Era of Big Data」の中で提起したものであり、中国建築標準設計研究院の魏来氏が最初に翻訳し、中国国内での伝播と普及に努めた。言葉の字面が示す意味 、すなわち「電子許可を超えて――ビッグデータ時代の建設工学領域における自動ルールチェックのビジネスケースを構築する」ことである。二つのキーワード：「電子許可を超えること」――ルールチェックの用途は図面審査だけではない。「ビッグデータ」――ARCは人工知能技術の後押しを得て、本来の価値を発揮するだろう。主に次の二つの意味：
1.受動的なルール作成、すなわちトップダウン式の受動的変換である。例えば、Solibriソフトウェアの製品コンセプトや、現在の中国国内におけるBIM審査の考え方がこれにあたる。2.能動的なルール抽出、すなわちボトムアップ式の能動的学習である。例えば、初期段階のデータ収集・蓄積を行い、機械学習などの手段を通じて、AI審査へと昇華させるものである。ARCの核心的価値は、その第二の要義にもある。すなわち、AIによってデータを掘り起こし・活用し、業務プロセスを整理・修復する過程で、日常的な生産活動が露呈させる問題――経験不足、効率の低さ、繰り返しの照査など――を洗い出すことにある。そして最終的に、データを生産要素へ転化させる役割を発揮させ、企業の生産シーンと融合して企業ARCプラットフォームを構築し、企業のデジタルトランスフォーメーションを支援する。データの掘り起こしと活用について言えば、近年のAI技術、特に大規模言語モデル技術の発展に伴い、データという生産要素の転化手法は、さらなる実用化に向けて可能性がまた一歩広がった。
詳しくは、著者が過去に発表した記事をご覧ください。下のハイパーリンクをクリックして確認できます：
建築分野における大規模言語モデルの応用をめぐる考察
現状のBIM審査1.0（ルールベースの受動的審査）は、手探りの段階であると同時に突破口でもあり、必ず経験すべき段階である。BIM審査1.0を経験した後、AI技術の実用化の進展に伴い、BIM審査2.0（ナレッジベースのAI審査）の到来も遠くないであろう。
ARC技術思想の分解図
ARC技術には具体的にどのような応用シーンがあるのだろうか。著者は関連文献・講演および自身の研究経験に基づき、以下の6つのモジュールにまとめた：
関連するARC初期段階の研究事例の詳細は次のとおり：
TJAD ARC応用シーン1：スマート避難技術の研究
TJAD ARC応用シーン2：ARCに基づく建築経済指標の受動的審査
TJAD ARC応用シーン3：ARCに基づく建築階段の有効高さの受動的審査
TJAD ARC応用シーン4：AIに基づく大規模言語モデル技術の応用研究
TJAD ARC応用シーン5：ARC思想に基づくBIM数量計算技術の応用研究。詳細は記事「BIM一貫出図・数量計算」を参照
TJAD ARC応用シーン6：ARCに基づく全天球（パノラマ）巡検とデータ収集の一体化プラットフォーム
ARCについてより体系的に理解するには、著者作成のARC技術応用分解マップを参照されたい：
ARC技術応用分解マップ
トップダウンのARC技術応用は、生産スタッフの効率向上を支援することが求められる。ボトムアップのARC応用は、企業の生産プロセス最適化を支え、企業のデジタルトランスフォーメーションを促進する。
以上を踏まえ、著者はBIM技術を四つの発展段階に整理している：
1. 「干渉（クラッシュ）」BIM：現在の主流の用途であり、数多の試練を経てもなお、その力を発揮し続けている；
2. 「構造化」BIM：データの表現と標準化を重視し、「空間BIM1.0」と理解することができる【伏線を張っておくと、空間BIMについては著者が後日、専用の記事で詳しく分析する予定である】；
3. 「セマンティック」BIM：データの背後にある論理関係を重視し、「空間BIM2.0」と理解することもできる；
4. 「ナレッジ」BIM：データを知識へと転化させ、データの生産力としての役割を発揮させる。
ま と め
1.業界が低迷しても、デジタル技術発展の歩みが止まることはない；
2.BIMは今後も存在し続け、段階的に反復・発展を重ねていくが、より多くの業界専門家による知識の投入が必要である。BIMは依然として将来のデジタル発展の方向性である；
3.BIM技術の発展は、人工知能技術が一定の段階まで発展した後、新たな発展段階を迎えるであろう。
謝辞
1.中国建築標準設計研究院
2.北京中建協認証中心有限公司
大規模言語モデルに続いて、今度はSoraが登場した。AI技術の発展は速すぎる。一緒に頑張りましょう！
過去の人気記事のご紹介：
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3.構造専門のBIM三次元フォワード設計の探求と実践
4.同済設計BIM技術事業部――知識グラフ+建築大規模言語モデルの探求と考察
5.新時代のBIM発展動向の簡易分析
6.高い計算能力の発展を背景としたBIM設計ソフトウェアの発展方向に関する初歩的考察
7.建築工事における知識グラフ技術の応用に関する初歩的考察
8.BIMコンプライアンスチェックツール――Solibri機能の徹底解説
著者紹介：
吉久茂
シニアエンジニア
同済大学建築設計研究院 | BIM技術事業部
研究分野：AI大規模言語モデルの構築、AIによる建設現場の全天球巡検、BIM全プロセスコンサルティング、BIM審査、BIMグラフデータベースの構築、建築の三次元フォワード設計
END
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