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建築設計企画支援AIシステム

Architecture Design Planning AI Assistant

Author: 殷晗陽

Role: Product Design / System Architecture / Core Developer

Keywords: LLM · RAG · OCR · PPT Generation · AWS · Docker · AI Agent


プロジェクト概要(Overview)

本プロジェクトは、建築設計の企画初期段階を対象としたインテリジェント支援システムであり、大規模言語モデル、複数知識ベース検索、自動コンテンツ生成、画像生成技術を統合することで、要件整理から構想立案、成果物作成までを一貫して支援します。

主な利用対象は、建築設計者、建築系学生、企画担当者であり、企画業務のハードルを下げ、設計効率と専門性の向上を目的としています。

主要目標:非専門ユーザーでも専門レベルの建築企画案を構築できるようにすること。

システム全体構成(System Architecture)

System Architecture
図1:システム全体構成図

本システムは、「フロントエンド + 中間制御層 + AIエンジン + 多種データベース」からなる階層型アーキテクチャを採用しています。

主な構成要素は以下の通りです。


🔹 機能モジュール1:多知識ベース統合型QAシステム(RAG-based Chat System)

機能概要

本モジュールは Gemini 大規模言語モデルと RAG 技術を組み合わせ、建築分野に特化した高精度な質疑応答機能を実現します。

接続されている主な知識ベースは以下の通りです。

システムフロー


User Query
↓
Intent Recognition
↓
Knowledge Retrieval
↓
RAG Fusion
↓
LLM Generation
↓
Final Answer

画面例

Chat UI
図2:RAG型QAシステム画面

技術的特徴

📄 RAGモジュール詳細ドキュメント


🔹 機能モジュール2:建築企画案生成システム(PPT Generator)

機能概要

本モジュールは、ユーザーがゼロから建築企画案を構築し、最終的に編集可能な PPT 形式で出力することを目的としています。

基本コンセプト:対話誘導 + 事例参照 + 自動生成

業務フロー

フロー図

PPT Flow
図3:企画生成画面

編集画面

PPT Editor
図4:PPT編集画面

Prompt設計方針

📄 PPTモジュール詳細ドキュメント


🔹 機能モジュール3:建築パース自動生成システム(Image Generation)

機能概要

本モジュールは、複数の画像生成APIを統合し、ユーザー要望に応じた建築パースを自動生成します。

現在対応:

今後の展開:

生成例

Image Generation
図5:生成パース例

重点モジュール:CAD建築規範インテリジェント解析システム(個人開発)

背景

従来の建築規範検索は手作業によるページ探索が必要であり、作業効率および正確性に課題がありました。

本モジュールでは以下を実現しています。

CADスクリーンショット → 規範ページ自動特定 → PDF即時取得

システムフロー


PDF Preprocess → OCR Indexing → Page Database
↑
CAD Screenshot → OCR + LLM → Code Extraction
↓
Page Matching
↓
PDF Return

画面例

CAD Query
図6:CAD解析画面

コア技術

エンジニアリング実装


担当役割と貢献(My Contributions)

本プロジェクトにおいて、主にプロダクト設計およびシステムアーキテクチャ設計を担当し、複数の中核機能の開発を担いました。

主な担当内容

技術的価値


技術スタック(Tech Stack)

分類 技術
LLM Gemini / Claude-opus-4.7
RAG LanceDB / Meilisearch
OCR PaddleOCR
Backend Python / Node.js / FastAPI
Frontend React
Cloud AWS EC2
Deploy Docker
DB MySQL / S3

技術課題と解決策(Challenges)

1. RAG精度の不安定性

課題:検索ノイズが多い

対策:多段フィルタリング+再ランキング

2. OCR認識精度の低下

課題:CAD文字の複雑性

対策:OCR+LLM補正融合

3. 要件入力の不完全性

課題:情報欠損

対策:多段対話誘導設計


今後の展開(Future Work)


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