PDF図面をAIで解析する画像認識システムで、建設業の人手不足を解決します

株式会社Prefab

画像認識AIエンジニア

フリーランス

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on 2026/02/13

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PDF図面をAIで解析する画像認識システムで、建設業の人手不足を解決します

株式会社Prefab

東京

フリーランス

東京

フリーランス

マーケティング

米本竜馬

2002年生まれ。徳島県出身。在学中の2023年3月に「より価値あることに集中できる社会をつくる」というビジョンのもと、株式会社Prefabを設立し、取締役CTOに就任。2025年に東京大学工学部を卒業。

寺町典隆

2002年生まれ。神奈川県横浜市出身。在学中の2023年3月に「より価値あることに集中できる社会をつくる」というビジョンのもと、株式会社Prefabを設立し、代表取締役CEOに就任。創業後、複数の事業を展開、撤退した経験を経て、現在は建設業向けのAI SaaS事業を主軸に、AI受託開発事業も行っている。中央大学法学部法律学科を2025年に卒業。

米本竜馬

取締役CTO

寺町典隆

マーケティング

なにをやっているのか

株式会社Prefabは、建設業界の積算業務を効率化するために、PDF図面をAIで解析する画像認識システムを開発しています。このポジションでは、複雑な図面データを解析するAIモデルの研究・実装をリードし、業界全体の生産性向上に直結する成果を生み出していただきます。組織全体においてこのポジションは、技術開発の中核を担う重要な役割です。顧客の課題解決に直結するプロダクトの基盤を支え、社内外のエンジニアと協力しながらプロジェクトを推進していただきます。

なにをやっているのか

なぜやるのか

私たちは、電気工事という領域から、日本の「作る力」を支えることに取り組んでいます。日本では現在、建設・設備工事領域を中心に、・人手不足・熟練者の高齢化・業務の属人化・意思決定の遅れといった課題が深刻化しています。特に電気工事は、再開発再生可能エネルギー工場データセンター防災インフラなど、日本のあらゆる産業と社会基盤を支える領域です。その中でも、なぜ「積算」なのか積算は、工事が始まる前に必ず必要になる業務です。図面から・数量を拾う・材料を決める・コストを算出するこの工程が終わらないと、工事は始まりません。しかし現在、・熟練者しかできない・時間がかかる・人材育成が難しいという状態になっています。その結果、「仕事はあるのに、受けられない」という状況が生まれています。私たちは、単に作業を楽にするツールを作りたいわけではありません。熟練者に依存しすぎている構造人が足りないと止まる業務属人化した判断プロセスこうした構造を、技術で支えることに挑戦しています。

どうやっているのか

私たちは、単なる業務自動化ツールを作っているわけではありません。私たちがやっているのは、産業に閉じた知識を、ソフトウェアに移すことです。 ① 現場理解からプロダクトを作る私たちは、仮説からプロダクトを作りません。顧客MTG 現場ヒアリング業務フロー理解これらを起点に、プロダクトを設計します。特徴的なのは、顧客MTGが、そのまま仕様になるという点です。 ■② AIで「熟練者の判断」を再現する私たちは、電気設備図面を理解するAIを開発しています。具体的には：・図面（PDF）をAIが読み取る・設備シンボル・配線・注記を認識・数量算出を自動化・熟練者の判断ロジックをソフトウェア化これにより、「人が足りないからできない」を、技術で無効化します。 ③ 構造の起点から変える私たちは、末端の業務改善ではなく、構造の起点を変えます。積算には、設計数量原価契約施工すべての情報が集まります。ここを変えることで、産業全体の意思決定を変えることができます。 ④ ドメイン × 技術の両輪で進める私たちは、業界理解現場理解ドメイン構造理解と AI ソフトウェアプロダクト設計を、同時に進めています。

こんなことやります

# 業務内容 2D図面PDFに対する物体検出・OCR・配線認識・3D化の研究・開発既存モデルの精度評価と改善方針の策定、教師データの作成新規モデルのリサーチ、選定、実装 GPU環境（AWS など）を用いた学習実行と精度検証アノテーション指針の設計、評価プロセスの最適化プロダクトチームや顧客と連携し、開発成果を社会実装につなげる # 必須要件画像処理アルゴリズムや大規模言語モデル（LLM・VLM）の研究・開発経験（目安：3年以上、修士・博士課程も歓迎） PyTorch / TensorFlow などを用いた実装経験 GPU環境での学習・Fine-Tuning・LoRAの実行および精度改善経験週20時間以上のコミットが可能な方（フルタイム歓迎） # 資格要件 OCR、レイアウト解析の知見学習データ構築・アノテーション設計の経験国際学会・査読付き論文での採択経験研究インターンやアカデミアでの活動経験 # 特徴「簡単そうで難しい」2D図面解析という社会的に意義のある課題に取り組めます APIラッパーではなく、モデルの調査・実装・GPUでの学習を本気で行う開発環境 Googleのコンピュータビジョン分野のエンジニアによるメンタリングを受けられる環境

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