ドコモとNTTファシリティーズ、対話型AIで建物管理業務を効率化する共同実験を開始
最終更新日:2025年11月12日

株式会社NTTドコモと株式会社NTTファシリティーズは2025年11月14日から、対話型AIエージェント技術を活用した建物維持管理業務の共同実験を開始する。
本技術により、専門知識や専用ソフトなしに自然言語でBIMデータを操作可能となり、建物ライフサイクル全体のDXを加速させることをめざす。
- ドコモ開発の対話型AIでBIMデータを自然言語操作可能に、専門知識不要で施設管理を効率化
- グラフRAGとマルチエージェントで複雑なBIMデータ構造を理解し高精度な対話応答を実現
- 2025年11月14日から実証実験開始、建設・不動産業界のDX推進と生産性向上に貢献
ドコモが独自開発した対話型AIエージェント技術は、建物情報モデリング(BIM)データの活用における課題を解決する。従来、BIMデータの操作には専用ソフトの導入や専門的な知識が必要とされ、維持管理の現場では導入が進みにくい状況にあった。
本技術は自然言語での対話を通じて誰でも必要なBIMデータを引き出すことを可能とし、直感的なデータ活用を実現する。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有効性と実用性を検証する。
本技術の核心は2つの特長にある。第一にグラフRAGによる複雑なデータ構造の理解だ。膨大で複雑なBIMデータをナレッジグラフ形式で整理することで、大規模言語モデル(LLM)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・抽出する。
第二にマルチエージェントによる高精度な対話応答だ。ユーザーの意図解釈、ナレッジグラフ探索、回答生成など異なる役割を持つ複数のAIが連携・協調することで、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す。
ドコモは全国に保有・管理する多数の自社ビルで施設管理の効率化が課題となっており、NTTファシリティーズはこれまでもBIMデータを活用した建物の一元管理や施設の状況把握、整備計画の策定などに取り組んできた。
今回の共同実験により、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の確立をめざす。
両社は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、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社会実装をめざす。
2025年11月19日から21日および11月25日から26日に開催される「NTT R&D FORUM 2025」では、本技術に関するブースを出展し、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デモンストレーションする予定だ。
AI Marketの見解
本技術の特徴は、建設・不動産業界におけるAI活用の実用化段階への移行を示している点にある。グラフRAGとマルチエージェントの組み合わせは、単なる質問応答システムを超えて、複雑な建物データの構造的理解を可能にする。
これは従来のBIM活用における専門性の壁を取り除き、建物管理の現場担当者が直接データにアクセスできる環境を構築する。ビジネス面では、建物の維持管理コスト削減と計画的な設備投資の最適化が期待される。
特にドコモのような大規模な施設保有企業にとって、施設管理業務の効率化は直接的な経済効果をもたらすと想定される。今後の市場への影響として、本技術の実証成功は他の建設・不動産企業へのAI導入を加速させ、業界全体のDX推進における標準的なアプローチとなる可能性がある。
参照元:株式会社NTTファシリティーズ
BIM活用の対話型AIに関するよくある質問まとめ
- 対話型AIでBIMデータを操作するメリットは何か?
専用ソフトや専門知識なしに自然言語で建物情報にアクセスでき、維持管理の現場担当者が直接必要なデータを取得できる。
これにより、情報取得の時間短縮と業務効率化が実現され、建物管理の意思決定が迅速化される。
- グラフRAGとは何か?
ナレッジグラフを参照資料として利用する検索拡張生成技術だ。
BIMデータの部屋や設備といった建物情報とその関係性をAIが理解しやすい関係図として整理し、LLMが自然言語の質問から正確に情報を検索・抽出することを可能にする。

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