SmartArch AI システムフロー

1. 全体フロー

SmartArch AI system flow diagram

本システムは、AIを活用したエンドツーエンドの自動化プラットフォームであり、建築図面のデジタル解析を実現します。ユーザーはログイン後、決済(POS)手続きを完了し、建築図面(PNG/JPG形式)をアップロードして解析プロセスを開始します。システムはアップロードされた図面を解析し、図面内の建築要素および構造要素を識別、分類、評価した上で、結果を各種出力形式(DXF、PDF、PNG)にてユーザーに提供いたします。

2. システムフロー

2.1 ログイン → POS

システムは、安全なユーザー認証メカニズムにより開始されます。ユーザーは以下の操作を行います。 ・システムへログインします。 ・支払い画面(仮想POS)へリダイレクトされます。 ・支払い完了後、分析権限(例:3プロジェクト)が付与されます。

2.2 電子請求書 → メール

支払い完了後、システムは自動的に以下の処理を実行します。 ・電子請求書を作成します。 ・ユーザーのメールアドレスへ送信します。

2.3 PNGアップロード(図面アップロード)

ユーザーはPNGまたはJPG形式の建築図面をアップロードします。

3. 画像からの建築要素の抽出

本プロセスはシステムの中核部分となります。検出される要素は以下の通りです。 ・ドア ・窓 ・壁 ・軸および軸点 ・階段 ・エレベーターシャフト 処理の流れは以下の通りです。 ・YOLOまたは同等の物体検出モデルを用いて開始します。 ・続いて関係モデルにより関係性を確立します。 ・アンサンブルモデルおよびベイズモデルを併用し、信頼度スコアを算出します。 各要素には以下が付与されます。 ・ID ・位置情報 ・信頼度スコア(%)

4. 結論

後処理システムでは、下記を実施します。 ・すべての解析結果を要約します。 ・ユーザーに対して意味のある出力を提供いたします。

5. 信頼度スコアの低い要素

図面内の重要なポイントとして、閾値以下の要素は除外が可能です。 つまり、 ・信頼度スコアの低い要素は、 ・自動またはユーザー操作により削除可能です。 本機能により、 ・誤検出の低減 ・解析品質の向上 を実現いたします。

6. 再分析

ユーザーは、 ・不適切な要素を削除し、 ・システムを再起動します。 この機能は非常に重要であり、 ・人間とAIのハイブリッドシステムを構築し、 ・継続的な改善を促進します。

7. 出力

システムは以下の形式にて出力いたします。

8.1 DXF

・CAD互換形式 ・軸は単線表現 ・柱および壁は別レイヤーで出力

8.2 PDF

・レポート形式 ・可視化データ

8.3 PNG

・処理済み平面図

8.4 全パッケージ

・すべての出力ファイルをZIP形式にて保存いたします。

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SmartArch AI interactive plan editing flow

1. フローチャート:PNG/JPG図面アップロードおよび建築要素追加システム

SmartArch AI interactive architectural element editing flow

本図は、建築図面を自動的に分析するだけでなく、ユーザーによる直接編集も可能なインタラクティブシステムのフローをご説明しています。従来のAIベースの建築分析手法とは異なり、本システムは単に「検出して結果を生成する」という原理で動作するわけではありません。むしろ、ユーザーが図面に積極的に介入し、既存の要素を編集および新規建築要素を追加することを可能にいたします。図に示されているプロセスは、以下の3つの主要コンポーネントで構成されています。 1. PNG/JPG図面のアップロード 2. 画像への建築要素の統合 3. ユーザーによる編集と開発 このアプローチにより、本システムは単なる分析ツールからインタラクティブな建築設計プラットフォームへと進化します。ユーザーはアップロードされた図面上にてAIが検出した結果を確認するだけでなく、図面の制御、変更、削除ならびに新規要素の追加も行うことが可能です。

2. 図面アップロード:PNG/JPG

本段階以降、ユーザーは単にファイルをアップロードするだけではなく、システム内の建築図面エリアにアクセスし、そこで作業を実施できます。図面はユーザーにとってライブかつインタラクティブな画面へと変貌いたします。

3. 自動+手動ハイブリッドシステム

本システムの最大の特徴は、人工知能とユーザー操作を同一のフロー内で融合している点にあります。すなわち、本システムは完全自動で意思決定を行う閉鎖型の構造ではなく、ユーザーをプロセスに積極的に参加させる設計となっております。 本アプローチは以下のように機能します。 • システムは図面を自動的に分析します。 • 壁、ドア、窓などの建築要素を検出します。 • 検出された要素を図面上に表示します。 • ユーザーはこれらの要素を確認します。 • ユーザーは誤検出された要素を削除できます。 • ユーザーは不足している要素を手動で追加できます。 • ユーザーは新たに壁、ドア、窓を作成可能です。 この構造はAIとユーザーの協働という論理に基づいております。人工知能は迅速かつ自動的な初期分析を提供し、ユーザーは豊富な建築知識と視覚的制御により分析結果を改善します。これにより、本システムは迅速かつ制御された形で機能いたします。AIによる自動結果のみでは十分でない場合があり、建築図面においては線の類似性や壁線と軸線の混同、ドア開口部の描画スタイルの差異、窓記号のプロジェクトごとの差異などが生じるため、ユーザーの介入によって結果の信頼性が向上いたします。

4. 建築要素の画像への統合

図の中央に位置する「建築図面への新規要素の追加」という表記は、本システムの主要機能を示しております。この段階において、アップロードされたPNG/JPG形式の図面画像に建築要素の追加、処理、編集が行われます。本プロセスは以下の2つの方法により実施可能です。 4.1 自動統合 人工知能モデルが図面を解析し、画像上の建築要素を検出いたします。具体例として、 • 既存の壁の認識 • ドア開口部の検出 • 窓の図面検出 • 図面の基本空間構造の抽出 が挙げられます。 システムはこれら要素を画像上のレイヤーとして処理するため、ユーザーは各要素のプラン上の位置を明確に把握可能です。 4.2 手動統合 ユーザーはプランに新規要素を自ら追加することができます。本機能はシステムの最重要側面の一つであり、ユーザーはAIによる結果に制限されることなく、ニーズに応じてプランの開発が可能です。以下の操作が含まれます。 • 新規壁の追加 • 既存壁へのドア開口部の設置 • 既存壁への窓の追加 • 誤って加えた要素の削除 • 追加要素の編集 • 意思決定前のテストおよび結果確認 本機能により、本システムは分析目的に留まらず、設計および修正目的にも活用可能でございます。

5. 試行錯誤メカニズム

本システムは、ユーザーに対して一度に決定的な判断を強いるものではありません。ユーザーはプラン上で試行錯誤を繰り返し、結果を確認のうえ、満足いただけない場合は削除して再度追加することが可能です。 試行錯誤の流れは以下の通りです。 1. ユーザーが要素を追加します。 2. システムがプラン上に要素を表示します。 3. ユーザーが視覚的な結果を確認します。 4. 適切でない場合は要素を削除します。 5. 別の場所に再度追加します。

6. 結果が適切となるまで、このプロセスを繰り返します。

本アプローチは、建築設計において特に重要であると考えられます。なぜなら、ドアや窓の適切な位置を一度で確定することが難しい場合があるためです。ユーザーは多様な選択肢を試行することで、最適なレイアウトを導き出すことが可能となります。 試行錯誤システムには以下の利点があります。 • ユーザーに対して自由度を提供します。 • 誤った操作が永続的な問題となることを防止します。 • 設計の反復作業を可能にします。 • 最も正確な結果の取得に寄与します。 • ユーザーが自信をもってプラン作業を進められます。 本機能により、システムはより柔軟かつ使いやすいものとなります。 6. ユーザー+AIによる協働プラン 作成されたプランは、人工知能によって自動生成された単なる出力物ではなく、ユーザーの介入により改善されたプランでもあります。 本プランは、以下の3つの基本レイヤーで構成されます。 1. 元のプラン画像 2. 人工知能によって検出された建築要素 3. ユーザーが追加または編集した要素 レイヤー構造により、システムは各変更を体系的に管理可能です。たとえば、ユーザーが追加した壁は別レイヤーに保存され、人工知能によって検出されたドアは別のリソースとして記録されます。これにより、システムによる要素の追加とユーザーによる要素の追加を明確に追跡できます。 本追跡システムは、今後のレポート作成、元に戻す操作、再分析および出力生成において極めて重要な役割を果たします。

7. 結論

本システムは、単に建築図面を読み込み分析するだけの人工知能ツールではありません。ユーザーをプロセスの中心に据え、図面への直接的な介入を可能にし、試行錯誤を通じて最も正確な結果を導き出すインタラクティブな建築設計プラットフォームです。 本システムは以下の機能を備えています。 • 分析のみにとどまりません。 • ユーザーを積極的にプロセスへ参加させます。 • 新たな壁の追加が可能です。 • 既存の壁にドアや窓を設置できます。 • 誤った操作は削除し、やり直すことが可能です。 • AIと人間の制御を融合しています。 • より正確かつ最適化された図面を作成します。 本アプローチは、従来のAIシステムより高度であると評価されます。なぜなら、ユーザーが単に結果を受け取るのみならず、図面の開発・修正・指示という能動的役割を担うためです。

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SmartArch AI 結論・フィルタリング・ダウンロードフロー

3. フロー:結論・フィルタリング・ダウンロード

SmartArch conclusion filtering and download flow

このセクションの目的は、人工知能が生成した初期結果をそのまま確定的なものとして受け入れるのではなく、ユーザーがこれらの結果を視覚的に確認し、リストと照合し、精度の低い候補を除外し、必要に応じて残りの検出結果で再分析を行い、最終的にDXF/PDF/PNGファイルをダウンロードできるようにすることです。

1. 分析後の主なロジック

建築図面を分析すると、システムは多数の候補検出結果を生成します。これらの候補には、ドア、窓、壁、軸点、柱、カーテンウォール、階段、エレベーターシャフト、その他の建築構造要素が含まれます。しかしながら、人工知能モデルによるすべての検出結果が必ずしも正しいわけではありません。そのため、システムは分析後にユーザーにコントロール画面を表示します。 このコントロール画面は主に以下の二つの領域で構成されています。 ・視覚結果リスト:図面上にマークされた視覚的な結果 ・検出結果リスト:人工知能によって検出された候補要素の表形式リスト この構造により、ユーザーは画像を見るだけでなく、各候補のID、タイプ、信頼度スコア、座標、サイズ、ソースも確認することが可能です。

2. 視覚結果エリア

図の左下にある「視覚結果」セクションには、解析された建築図面の処理済みバージョンが表示されます。ここでは、システムが検出した要素を図面上に直接レンダリングします。各候補オブジェクトは、色付きの線、ボックス、ラベル、またはID番号で示されます。 本エリアの主な目的は、ユーザーがシステムの認識結果を視覚的に確認できるようにすることです。たとえば、システムが窓をドアとして誤認識した場合、ユーザーは図面上でそれを確認できます。また壁面が誤って軸点としてマークされた場合も、この視覚結果画面にて容易に検出可能です。

3. 検出リスト

視覚結果の隣にある「検出リスト」セクションでは、AIが検出したすべての候補要素が表形式で表示されます。この表により、システムの透明性が向上します。ユーザーは「システムがこれを検出しました」という結果だけでなく、各検出に対する信頼度も確認可能です。本リストは手動修正時に特に有用であり、ユーザーはスコアの低い候補を選択して削除したり、誤分類された要素を除外したり、残った正しい候補のみで再分析を行ったりすることができます。

4. 信頼度スコアのロジック

本図の最も重要な概念の一つに、スコア、すなわち信頼度スコアがあります。信頼度スコアは、人工知能が結果に対してどの程度確信を有しているかをパーセンテージで示します。例: ・信頼度スコア96%:システムは本結果に非常に高い自信を持っています。 ・信頼度スコア75%:ほぼ正しいと考えられますが、確認が必要です。 ・信頼度スコア45%:疑わしい候補であり、削除または詳細な調査が必要となります。

5. しきい値以下の候補の削除

図の左上には「スコア以下の候補を削除」領域が設けられています。本領域ではユーザーが自動クリーニングを実行可能です。ユーザーがパーセンテージのしきい値を入力すると、システムは結果リストからそのしきい値以下のすべての候補を削除します。 例えば、閾値を50に設定した場合: ・50%未満の候補は削除されます。 ・50%以上の候補は保持されます。 閾値を70に設定した場合: ・70%未満の候補はより多く削除されます。 ・結果がよりクリーンになり、選択の精度も向上します。 本機能は偽陽性が多数発生する分析において特に有効です。これにより、ユーザーは多数の候補を一つずつ削除する必要がなく、しきい値の設定のみで自動的に前処理を実施できます。

6. 試行錯誤による最適な結果の発見

本システムにおける重要なポイントの一つは、ユーザーが単一の分析結果に依存しないことです。ユーザーは多様なしきい値を試行し、スコアの低い候補を削除し、一部の候補を手動で保持し、残存する検出結果で再度分析を実行することが可能です。 試行フローの例は以下のとおりです。 1. システムが初回の分析を実行します。 2. ユーザーが結果を確認します。 3. 誤検出が多いと判断した場合、しきい値を60%に設定します。 4. システムが60%未満の候補を削除します。 5. ユーザーが視覚結果を再度確認します。 6. 必要に応じて手動でいくつかの候補を削除します。 7. 「残りの要素で分析を実行」を選択し分析を再開します。 8. よりクリーンな結果が得られます。 9. 結果に満足した段階で出力ファイルが生成されます。 このアプローチにより、システムは単なる自動化ツールから、制御された対話型人間支援分析プラットフォームへと進化します。

7. ユーザーによる介入と手動クリーニング

図に示された構造は、ユーザーによる介入がシステムの重要な要素であることを示しております。ユーザーは、分析結果の全ての候補を無条件に受け入れる義務を負っておりません。 ユーザーは以下の操作を実行可能です。 • 誤検出結果の削除。 • スコアの低い候補結果の一括削除。 • リストからの選択。 • ビジュアル上でのオブジェクト選択。 • 選択された候補結果のプランからの削除。 • 残存する正しい候補結果のみを用いた再分析。 この機能は特に建築図面において重要です。図面によっては類似する要素が多く存在するためです。例えば、細い壁線が軸線と類似している場合や、ドア枠が家具の線と混同される場合があります。また、窓の線が図面によっては壁の断面として表示されることもございます。そのため、ユーザーの管理なしに完全に信頼できる結果を得ることは困難であるといえます。

8. 残りの要素で分析を実行する

検出リスト領域における重要な操作の一つに、「残りの検出結果を使用して分析を実行する」ボタンがあります。本ボタンを利用することで、ユーザーがデータクリーニングを行った後に、残存する候補のみで新たな分析を実行することが可能です。このプロセスが重要な理由は以下の通りです。 • 不適切な候補が分析から除外されること。 • システムがより正確なデータを用いて再処理を行うこと。 • 結果エンジンが清掃済みのデータを利用すること。 • 最終出力の信頼性が向上すること。 本機能は人工知能システムにおける人間の介入を伴うループプロセスに相当し、システムが機械的判断のみに依存するのではなく、人間の監視によって補強される仕組みを意味しております。

9. 結論フェーズ

図中央の「結論」ブロックは、クリーニングおよび検証済みの結果を受け入れ、最終的な結果を生成する役割を担っております。 結論フェーズにおいてシステムは以下の処理を実施いたします。 • 残存候補の評価。 • 計画全体構造の解釈。 • 建築要素の意味あるレイヤーへの分割。 • 出力に必要なデータの準備。 • DXF、PDF、PNG各種出力用の最終ファイル構造の作成。 重要な点は、結果がAIによる初期分析のみに依存しないことです。結果はユーザーによるクリーニングおよび修正を経て形成されております。したがって、最終出力にはAIによる予測とユーザーの制御が双方含まれることになります。

10. DXF/PDFダウンロード

処理完了後、ユーザーは高品質な出力ファイルのダウンロードが可能です。図中の「DXF/PDFダウンロード」ブロックはこのプロセスを示しております。本段階でシステムは以下のファイルを生成いたします。 • PDF:レポートおよび視覚的結果の出力。 • DXF:CADソフトウェアで閲覧可能な技術図面出力。 • PNG:処理済みの視覚的平面図出力。 特にDXF出力は建築家やエンジニアにとって不可欠です。DXFファイルはAutoCAD、DraftSight、LibreCADなどのCADソフトウェアで開くことが可能であり、AI処理済みの図面を技術図面環境へスムーズに移行できる利点がございます。

11. 生成ファイルパネル

画面右側の「生成ファイル」パネルにはシステムが生成した全ファイルが表示されます。本パネルにて、結果ファイルを個別に閲覧およびダウンロードすることが可能です。パネルには以下の種類のファイルが含まれる場合があります。 • 柱およびせん断壁 PNG • 柱 PNG • せん断壁 PNG • PDF • 柱およびせん断壁 DXF • 候補柱 DXF • 候補せん断壁 DXF このリストはシステムが単一の出力ファイルのみを生成するわけではないことを示しております。各出力ファイルは異なる用途に対応しています。 柱およびせん断壁 PNGは、すべての検出結果を統合した視覚的出力です。 柱 PNGは柱候補のみを視覚的に分離しております。 せん断壁 PNGはユーザー画面上の最終ビューを保存いたします。 PDFはレポート作成および共有に適しております。 全体平面図 DXFはCAD環境にて開くことが可能な一般的な平面図出力です。 候補柱 DXFは柱候補のみを含む専門的な技術出力です。 候補せん断壁 DXFはせん断壁候補を含む技術出力となっております。

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