【Python】建設向け図面・帳票解析プロダクトのAIアーキテクト支援(フルリモート)
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職種
- ITコンサルタント
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エリア
- 東京都
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稼働率
- 40~80%
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単価
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〜102万円／月
- 業界
- 案件カテゴリ
業務内容
建設領域における図面PDFやスキャン画像、帳票PDFなどの非構造化データを対象とした、画像解析処理および技術的ソリューションの設計〜PoC実装を担当いただきます。
・図面／画像／帳票PDFの解析（OCR/レイアウト/記号抽出等）
・スキャン/手書き混在データの前処理設計
・技術手法の比較検討（採否理由を含む）
・プロトタイプ作成（Python）
・出力I/O仕様の定義
・評価設計（Metrics/GT方針策定）
・例外ケース（ノイズ/欠損等）の考慮
※製造/建設領域特有の設計意図や寸法情報はPMMやドメイン側と連携しながら進める想定です
【扱うデータ仕様】
■ データ形式
・PDF（受領図面PDF、帳票PDF、ワードPDF、スキャン画像）
・CADデータ（DWG／DXF／Inventor IDW）
・3Dモデル（Inventor IAM／IPT）
■ ノイズ条件
・手書き追記（寸法修正、採用／不採用、注釈）
・スキャン由来（歪み、傾き、低解像度、低画質）
・複雑レイアウト（表、部材リスト 等）
【抽出したい情報（出力仕様）】
■ 抽出項目
・寸法（全長、穴ピッチ、取付寸法等）
・部材属性（材質、数量、接合方法等）
・文字情報（OCR、記号、溶接、公差、粗度等）
・手書き意図（採用／修正／指示分類）
■ 出力形式
・JSON構造化データ
・部材ツリー／階層構造
・自然言語サマリ
・CAD出力（寸法注釈付き2D）
【最終用途】
・見積・調達効率化（図面読解→部材拾い→積算→製作手配）
・CAD変換／幾何復元（2D→3Dワイヤ、3D→2D作図）
【役割（スコープ）】
① 課題整理・技術方針設計（メイン）
② アルゴリズム・仕様設計（メイン）
③ PoC実装
④ 本番実装（任意）
⑤ 評価設計（メイン）
【求める役割像】
実装担当ではなく、課題分析→技術選定→仕様設計→評価設計までをリードできるAIテクニカルアーキテクトを想定しています。
Research to Production（R2P）志向で、手法採否の理由を説明できる方を歓迎します。
■募集背景
建設図面や帳票PDFの読解は人手に依存しており、工数やエラーが大きな課題です。AIを用いたOCR／画像解析基盤の立ち上げに向け、ドメイン知見を持つ社内メンバーと協働しながら技術選定〜PoCを推進できる画像解析エンジニアを募集しています。
技術アーキテクトとして課題整理〜手法選定〜PoC検証までをリードできる人材をターゲットとしてます。
必須要件
・ドキュメントOCR／レイアウト解析／帳票解析
（例：Docling, ÉCLAIR, LayoutLM, PaddleOCR 等）
・一般CV／画像処理（検出・分類・分割等）
・スキャン画像／ノイズ混在データの前処理設計
（傾き補正、歪み補正、二値化、ノイズ除去 等）
・評価指標（Metrics／Ground Truth方針）の設計経験
・Pythonでの実装経験（PyTorch等で議論可能）
歓迎要件
・Data-centric AIの実践経験（アノテーション仕様改善による精度向上など）
・推論API／バッチ処理の制約（速度／コスト／メモリ）を考慮したモデル軽量化・最適化の知見
・LLM/VLMを用いた構造化抽出や図面サマリなど、画像×テキストのマルチモーダル応用に関する知見
担当者コメント
・PoC止まりではなく実データに対するR2P経験が積めます
・図面／CAD／OCR／LLM／幾何を扱う希少なDeepTech領域です
・非構造→構造化で事業インパクトが大きく成果が明確です