GENIACプロジェクトとは
GENIACは、国内の生成AI開発力を強化することを目的に、経済産業省とNEDOが協力して実施するプロジェクトです。生成AIのコア技術である基盤モデルの開発に対する計算資源の提供や、データおよびAIの利活用に向けた実証調査の支援などを行っています。
GENIACに関する詳細はこちらからご覧いただけます: https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/geniac/index.html
第3期で輝かしい実績を達成
ONESTRUCTIONは、第3期（2025年10月〜2026年3月）において、IDS（Information Delivery Specifications）生成に特化した基盤モデル「Ishigaki-IDS」を開発しました。このモデルは、3段階の学習パイプライン（CPT → SFT → RLVR）を採用し、buildingSMARTが公開するIDS-Audit-Toolを報酬関数として活用する独自の強化学習手法により、汎用フロンティアモデルでは対応が困難なIDS生成タスクで高い性能を実現しました。
また、評価ベンチマーク「IDS-Bench」を構築・公開し、ドメイン特化型アプローチの優位性を定量的に示しました。Ishigaki-IDSの実証実験に関する記事は経済産業省のウェブサイトで公開されています。
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実証実験に関する記事: https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/geniac/geniac_magazine/usecase_04.html
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Ishigaki-IDS: https://huggingface.co/ONESTRUCTION/Ishigaki-IDS-8B
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IDS-Bench: https://huggingface.co/datasets/ONESTRUCTION/IDS-Bench
さらに、GENIAC第3期の最終成果報告会では、新規採択13社の中で技術力の高さが評価され、GENIAC採択企業同士の投票による「ライジングスター賞」を受賞しました。
第4期で目指す新たな挑戦
第4期では、第3期で実証されたIDS生成技術を建設ワークフロー全体に拡張し、図面からBIMデータまでを一貫して生成できる建設ドメイン特化型基盤モデルの研究開発に取り組みます。
主な取り組みは以下の通りです。
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建設ドメイン知識の獲得と統合
WebコーパスやopenBIM標準仕様書などを活用し、建設特有の言語表現とドメイン知識を基盤モデルに習得させます。日本国内だけでなく、国際的な建設法規・建築基準に基づく合成データも併用し、実装に耐える精度を確保することを目指します。 -
BIM生成性能の向上と規格準拠
BIMモデルの標準規格IFCへの追従や建設ライフサイクルフェーズ別データを学習データとして用いることで、生成されるBIMデータがopenBIM標準規格に準拠することを目指します。 -
建設業務の作業時間削減を実証
実際の建設ライフサイクル全体において、設計の前段階も含む各フェーズでの作業時間削減効果を測定し、その有効性を実証します。
建設AIの未来を語るイベント開催
ONESTRUCTIONは、Airion株式会社と共同で、製造業AI・建設AIをテーマとしたオープンな座談会「産業AI Night ～建設×製造のAI開発最前線～」を開催します。Airion株式会社は、製造業の中でも特にFA（Factory Automation）領域に特化したAIベンチャーであり、ONESTRUCTIONと同様にGENIAC Cycle3の採択企業です。
このイベントでは、基盤モデル開発に取り組む両社を中心に、「産業に特化させるAI開発」をテーマとしたトークセッションを実施し、その後参加者との交流の時間を設けます。基盤モデル開発に関心のある方や学生、メディア関係者など、どなたでも気軽に参加できます。
イベント概要
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日程：2026年6月30日(火) 19:00-20:00
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会場：ONESTRUCTION株式会社 東京オフィス（〒162-0845東京都新宿区市谷本村町2-21 市ヶ谷キャナルコート 6階）
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参加費：無料
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定員：20人
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対象者：
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基盤モデル開発に関わる皆様（規模は問わず）
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基盤モデルに関わりたい学生の皆様
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メディア関係者の皆様
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Airion株式会社: https://airion.co.jp/
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申し込みはこちらから: https://onestruction.notion.site/36dc04e64542807599adde816b73436f?pvs=105
建設AI開発に興味のある方へ
ONESTRUCTIONでは、建設AIおよび建設基盤モデル開発に興味のある方を募集しています。詳細については募集記事をご覧ください。
