管理人のイエイリです。

建築確認申請の仕事は、昔から「判断」そのものより前の作業が大変です。

意匠、構造、設備の図面を見比べ、計画資料やチェックリストを突き合わせ、必要な根拠を探し出す。建物が高機能化、複雑化するほど図面枚数は増え、法規や検証項目も細かくなり、見落としや手戻りも起こりやすくなります。

こうした設計図書の不整合を人間の目でチェックする作業は、確認検査員にとっても、申請する設計者にとっても、大きな負担になっていました。

そこで、ビューローベリタスジャパン（本社：横浜市西区）とmign（本社：東京都渋谷区）は、この負担を軽くする次世代審査支援システムを開発し、このほど実運用を開始しました。

図面などの設計図書とチェックリストをもとに、

ナ、ナ、ナ、ナント、

AIが課題を整理

してくれるのです。（mignのプレスリリースはこちら）

ポイントは、AIに「重要な判断」をやらせるのではなく、その前段にある“雑用”を引き受けさせる発想です。

図面を探す、該当ページを拾う、論点をあぶり出す、根拠箇所を示す。人間が延々と続けてきた重たい前処理を、先にAIが片づけるわけです。これはAIの使い方として、なかなか王道と言えそうですね。

次世代審査支援システムのサービスイメージ。図面の審査ポイントを整理して、人間がチェックしやすいように準備してくれる（以下の資料：mign）

●意匠設計の審査内容の例

この次世代審査支援システムは、単なるテキスト検索ツールではありません。図面（画像）とテキストを同時に解釈する自律型AIエージェントで、図面や計画資料、そして各社独自のチェックリストをアップロードすると、AIが解析を進めます。

行う作業は、適合性の一次スクリーニング、数百枚に及ぶ図面の中から該当ページを自動特定、対象箇所のハイライト表示、さらに審査判断の根拠提示です。

つまり担当者は、ゼロから図面をめくるのではなく、「この項目はこの図面のこのあたりです」とAIが示した状態から確認を始められるのです。

設計図書を読み解き、事前判定や根拠、図面の参照ページなどを整理したイメージ

図面の該当箇所を表示した例

しかも、人が見落としやすい微細な不備や、複数図面をまたぐ整合性の不一致の抽出も得意です。審査機関であるビューローベリタスジャパンのノウハウを反映したチューニングによって、90～95％以上の回答精度を実現したとのことです。

こうしてAIが分かりやすくチェック項目を整理した後で、建築基準法に基づく最終的な適合性判断は、

有資格者である確認検査員

が行います。

つまり、AIがやるのはあくまで雑用の肩代わりで、人間は重要な仕事に集中するという、「Human-in-the-Loop」の考え方に基づいたシステムなのです。

効果としては、まず審査着手段階で不備を拾いやすくなり、手戻りの削減やリードタイム短縮が期待できます。担当者ごとのばらつきを抑え、審査品質の平準化や若手育成にも効いてきそうです。

今後、両社は各自治体の条例の自動判定や、BIMデータとの直接連携も視野に入れています。2026年4月には国土交通省のBIM図面審査も始まり、2029年春にはBIMデータ審査も予定されています。今は2D図面を読むAIですが、将来はBIMとつながることで、空間的なチェック、設計変更への追従、申請前の前倒し確認まで進む余地があります。

図面の雑用をAIに任せ、人は本当に大事な判断に集中する。そんな建築確認の新しい分業が、いよいよ現実になってきました。確認審査業務の人手不足対策にも、大きく貢献してくれそうで期待が持てますね。