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建設コンサル・設計の生成AI導入事例

建設コンサルタント・測量設計における生成AI・AI導入事例を5件収録。AI点群処理・公募情報のAI分類を中心に、導入前の課題・ベンダー・定量効果を出典つきで確認できます。すべてベンダー公表の一次情報を匿名化して整理しています。

用途分布（収録5件の実数）

分母（母数規模）つきで削減率が公表されている事例のみを母集団とし、n≥3の用途だけ表示します。 n<3 の用途は統計として不十分なため表示しません。

この業種では、分母つき削減率が公表された事例がまだ n≥3 に達した用途がないため、中央値は表示していません（正直表示）。個別事例は下の一覧をご覧ください。

※中央値は各事例の公表値（レンジは中点）から当サイトが算出した参考値です。効果を保証するものではありません。

CASES

L1建設コンサル・設計規模非公表

その他・複合／スキャン・エックス（ScanX）

点群処理の作業負荷を大幅に軽減し、より多くの案件に対応可能に※母数規模の記載なし（参考値）

L1建設コンサル・設計規模非公表

その他・複合／UiPath株式会社（UiPath）＋IBM（Watson）

AIが過去5年間の入札結果データを学習し公募情報を27の業務分野に自動分類（正答率約9割程度）、処理時間を大幅に短縮※母数規模の記載なし（参考値）

L1建設コンサル・設計規模非公表

その他・複合／スキャン・エックス（ScanX）

点群のクラス分類にかかる作業時間が5分の1以下に減少分母: 点群クラス分類作業

L1建設コンサル・設計規模非公表

その他・複合／スキャン・エックス（ScanX）

2〜3日かかっていた点群処理作業がScanXへのアップロードで完了、少なくとも2倍の生産性※母数規模の記載なし（参考値）

L1建設コンサル・設計規模非公表

その他・複合／スキャン・エックス（ScanX）

10GBクラスの点群処理が2〜3時間から1時間強に短縮（3分の1くらいの時間に）分母: 10GBクラスの点群データ処理

自社の規模・課題に近い事例だけを絞り込む

4問の選択式診断で、条件の近い順に事例を照合します（判定はルールベース・重みは開示）。