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建設・図面解析 画像 → 構造化データ → 積算
EstiScan — TIFF図面の構造化から積算へ（ハイブリッドAI）

TIFFスキャン図面を、確定的手法×AIのハイブリッドで構造化。推定ではなく、mm単位で測れる積算へ。

株式会社サンエイ建装様 — 画素しか持たないTIFF/PDF図面を、前処理・ベクタ化（確定的）とOCR・物体認識（AI）の多段パイプラインで「機械が読める構造化データ」に変換。確定的手法が正確な座標・寸法を、AIが意味と日本語を担い、リスク箇所は人が確認（Human-in-the-loop）。信頼度付きJSON／部材表として積算・見積に接続します。

mm単位
幾何ベースの寸法・座標
推定ではなく確定的に測定
5工程
ハイブリッド多段処理
確定的＋AI＋人の確認
100%
追跡可能な構造化出力
出所と信頼度を保持・監査可能
課題
導入前

TIFFスキャン図面は「画素」しか持たず、線・文字・部材を機械が理解できない。VLM単体に任せると寸法は「推定」になり、数え漏れ・幻覚（hallucination）が積算（＝金額）に伝播する。

  • 画素だけのTIFFを構造化データに変換したい
    線・文字・部材を機械が理解できない
  • 寸法を正確に測り、数量を100%数えたい
    VLM単体は推定・数え漏れ・幻覚が発生
  • 誤差を積算（金額）に伝播させたくない
    推定値は単価×数量で誤差が拡大
  • 「なぜその値か」を追跡・監査できるようにしたい
    ブラックボックスでは説明できない
ソリューション
導入後

「適材適所」のハイブリッド・パイプライン。前処理・ベクタ化（確定的）で正確な座標・寸法を、OCR・物体認識（AI）で意味・日本語を担当し、構造化で信頼度を付与。リスク箇所のみ人が確認。出力は信頼度付き構造化データ（JSON／部材表／IFC）で積算・見積へ接続。OSS中心でベンダーロックインを回避。

入力 TIFF（レベル0・画素のみ） ① 前処理傾き補正・二値化▣ 確定的 ② ベクタ化画素→線・座標▣ 確定的 ③ OCR寸法・日本語◆ AI ④ 物体認識壁・柱・建具◆ AI ⑤ 構造化部材＋信頼度▣＋◆＋👤 構造化データ（JSON：部材＋寸法＋信頼度） 追跡可能・監査可能　／　IFC・CAD・上流分析へも展開可 積算単価マスタ × 歩掛り（RAG） 見積書出力Excel / PDF ▣ 確定的＝座標・寸法（mm）　　◆ AI＝意味・日本語　　👤 人＝リスク箇所の確認 「全自動」ではなく、人の判断を支援・加速する設計（適材適所）
estiscan.example.jp
3,640 2,730 ベクタ化済（線・座標） 部材表 → 積算 部材数量出所 壁（W）48.2m ▣ 柱（C）8 本 ▣ 建具6 箇所 ◆ 床仕上38.3㎡ ▣ 積算合計（税別） ¥1,235,600 ◆ AI抽出（建具）は信頼度 78% → 👤 人による確認待ち（追跡可能）
ベクタ化＋AI抽出 → 信頼度付き部材表 → 積算・見積
技術スタック（OSS中心） OpenCV DeepLSD PaddleOCR Detectron2 Qwen2.5-VL ezdxf / IfcOpenShell
確定的+AIハイブリッド
OSS商用クリーン
実図面でのPoCから。 → info@amela.vn