対話型 AI を活用した効率的な施設管理に関する共同実験を開始

～ドコモが開発した対話型AIエージェント技術を建物管理現場で検証し、建築 DX を推進～

　株式会社NTTドコモ（以下、ドコモ）と株式会社NTTファシリティーズ（以下、NTTファシリティーズ）は、ドコモが独自に開発した対話型AIエージェント技術（以下、本技術）を実際の建物維持管理業務において活用し、本技術の有効性を評価する共同実験（以下、本実験）を2025年11月14日(金)から開始します。本技術は、建物の複雑なデータ構造に関する専門知識や専用ソフトの操作スキルがなくてもBIM※1に蓄積された膨大な建物の情報を自然言語で操作可能にするものです。本実験では、NTTファシリティーズが管理する既存建物のBIMデータを用いて、建物維持管理業務における本技術の有効性と実用性を検証することで、誰もがチャットでの自然な会話の中でBIMデータを活用できるようにし、建物ライフサイクル全体のデジタルトランスフォーメーション（DX）を加速させることをめざします。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　【利用イメージ】　　　　　　　　　　　　　　　　　　

　BIMは、建設業界におけるDXの中核として期待されています。近年では、建物の構築段階だけでなく、竣工後の維持管理においてもBIMデータを活用することで、建物の維持管理業務の効率化や計画的な設備投資などによる建物のライフサイクルの最適化を図る動きが広がっています。しかし、BIMデータの操作は、専用ソフトの導入や専門的な知識が求められるため、維持管理の現場では操作性や利便性の面で導入が進みにくいという課題がありました。

　ドコモが全国に保有・管理する多数の自社ビルでも、施設管理の抜本的な効率化が喫緊の課題となっており、これらの建物の維持・管理を担当するNTTファシリティーズは、これまでもBIMデータを活用して建物を一元管理する仕組みの整備や、施設の状況把握や整備計画の策定・改修設計への活用など、施設管理のDX化を推進してきました。

　今回ドコモが開発したAIによる直観的なBIM操作技術は、「専用ソフトや専門知識がなければBIMデータを活用できない」という課題を解決するものです。本技術は、主に以下の特長により、自然言語での対話を通じて誰でも必要なBIMデータを自在に引き出すことを可能とし、直感的なデータ活用を実現します。

【本技術の主な特長】

(1) グラフRAG※2による複雑なデータ構造の理解：
　 膨大で複雑なBIMデータを、AIが理解しやすいナレッジグラフ※3形式で整理。これにより、大規模
　 言語モデル（LLM）※４が自然言語の質問から、必要な情報を正確かつ高速に検索・抽出します。

(2) マルチエージェントによる高精度な対話応答：

    ユーザーの意図を解釈する、ナレッジグラフを探索する、回答を生成するなど、異なる役割を持つ
　 複数のAIが連携・協調することで、単体のAIでは難しい曖昧な質問にも、多角的な視点から精度の 　 高い回答を導き出します。

　両社は、本実験を実施することで、誰もが直観的にBIMデータを扱える環境を実現し、建物の維持管理におけるBIM活用を大きく前進させるとともに、建物ライフサイクル全体のDXを加速させていきます。本実験を通じて得られる知見をもとに本技術をさらに高度化させることで、建設・不動産業界をはじめとするさまざまな領域における本技術の社会実装をめざします。設計者だけでなく、オフィスビル、データセンター、商業施設の管理者や利用者、ビルのオーナーといった建物に関わるあらゆる人々がBIMデータを活用できる新しいワークスタイルを確立し、建設・不動産業界の生産性向上や、建物利用者の利便性向上に貢献していきます。

　なお、2025年11月19日 (水)～21日(金)および2025年11月25日 (火)～26日(水)にNTT株式会社が開催する「NTT R&D FORUM 2025」に本技術に関するブースを出展いたします。ブースでは、デモとして建物との対話体験と施設管理への活用を想定したロールプレイを体験いただくことが可能です。詳細は展示会公式サイトをご確認ください。

　公式Webサイト：https://www.rd.ntt/forum/2025/

【出展情報】

イベント名：NTT R&D FORUM 2025

出展ブース名： BIM×LLMと点群技術が切り拓く、次世代の施設運営と建設DX

※1 Building Information Modelingの略で、コンピュータ上に作成した3次元の建物のデジタルモデルに、属性データを追加したデータベースを、建築の設計、施工から維持管理までの工程で情報活用を行うためのソリューション。

※2ナレッジグラフを参照資料として利用することで、情報間の複雑な関係性をAIが正確に理解し、回答を生成する検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation：RAG）技術の一種。

※3　 BIMデータに含まれる「部屋」や「設備」といった、さまざまな建物情報と、それらの複雑な関係性を、AIが理解しやすい関係図のように整理したデータ構造のこと。

※4　大量のテキストデータに基づいて機械学習により訓練された大規模な人工知能モデルのこと。

別紙

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　共同実験の概要

1. 目的

BIM活用における「専門性の壁」という課題の解決に向け、ドコモが開発した対話型AIエージェント技術の有効性と実用性を検証します。建物維持管理業務における本技術のサービス性評価を通じて、社会実装に向けた課題の洗い出しと事業性の評価を行います。

2. 共同実験概要

NTTファシリティーズが管理するBIMデータと建物の維持管理業務シナリオを用いて、非専門家でもチャットでの自然言語による対話だけで必要な情報を取得・活用できるかを検証します。例えば、施設の管理者がAIに「A棟3階の空調フィルターの交換履歴を教えて」「耐用年数が近い設備をリストアップして」といった質問をし、その応答精度や速度、操作性（UX）を評価します。得られた結果は、今後のシステム性能改善や機能強化に反映します。

3. 各社の役割

ドコモ	・実証実験の総括 ・対話型AIエージェントの開発および評価環境の構築 ・既存システムとの統合に向けた開発
NTTファシリティーズ	・既存システムとの統合に向けた開発 ・実証実験フィールド（BIMデータ等）の提供 ・システムの評価、フィードバック