背景
建設現場における測量・墨出し作業は、従来手作業による高い精度と時間コストが課題でした。HPが開発したSitePrintは、ロボット化による自動化で現場の生産性向上を実現する製品として注目されてきましたが、ワークフロー上の課題がありました。従来は設計段階でAutoCADやRevitで作成したレイアウトファイルを別途準備し、ロボットのシステムにアップロードする必要があり、現場での急な変更や修正が発生した場合は、ファイルをオフィスに送り返して修正してもらう手間が生じていました。同時に、建設現場の図面管理も課題でした。複数バージョンの図面が混在し、どの版が最新か不明確になったり、修正箇所の把握に手作業での比較が必要になったりしていました。AEC業界全体で、デジタルワークフローの一元化と現場の自律性向上が求められている中での改善です。
内容
HPはAutodesk University 2024において、SitePrintとBuild Workspaceの両プラットフォームに複数の新機能を発表しました。SitePrintの最大の更新は、ブラウザベースのクラウドCAD編集機能の統合です。これまで外部のCADアプリケーションで準備されていたレイアウトファイルを、SitePrintプラットフォーム内で直接編集・準備できるようになりました。専用のツールと自動化機能により、測量前セットアップを効率化します。現場作業者が最後の瞬間の変更や修正を自分たちで行え、オフィスへの折り返し依頼が不要になります。現場では新たに「Smart Navigation」機能が搭載されました。ロボットの深度カメラとセンサーで床上の予期しない障害物を検出し、自動的に経路を再計画して迂回します。建材・機材・仮設物が当初計画の経路を塞ぐ現実の現場条件に対応しています。Build Workspaceプラットフォームは図面・ドキュメント管理の強化に注力しました。バージョン管理と比較ツールの拡張により、利用者は最新図面かどうかを即座に確認でき、差分を自動的にハイライト表示します。手作業での目視確認は不要になります。各図面に固有のQRコード追跡機能も導入され、紙印刷版もPDF版も、QRコード読み込みで現版確認と修正履歴へのアクセスが可能です。さらにAIベクトル化技術がアップグレードされ、スキャンや写真撮影された図面をCADファイルに変換する際、スケールマーカーを自動認識して縮尺を検出し、壁を線の集合ではなく単一エンティティとして処理するようになりました。
技術的ポイント
SitePrintへのクラウドCAD編集の統合は、建設現場でのIFC等オープンスタンダードフォーマットの活用を前提とした設計と考えられます。クラウドベースのエディタにより、Revitなどから出力されたIFCファイルをオンサイトで即座に修正できる環境が実現されます。Smart Navigation機能は、LiDARやRGB-D深度センサーの3D空間認識と、ロボット制御ソフトウェアの動的経路計画アルゴリズムの組み合わせです。BIM環境で事前に作成された理想的なレイアウトと、現場のLiDAR点群データをリアルタイムで照合し、障害物回避を自動実行する仕組みです。Build WorkspaceのAIベクトル化技術は、機械学習モデルが2次元図面画像の特徴抽出（壁の連続性、スケール表示）を学習し、より正確なCADジオメトリへの変換を実現します。従来のベクトル化は単なる線の自動トレースでしたが、意味的な建築要素（壁、開口部）の認識により、後工程での編集が格段に容易になります。QRコード活用はバージョン管理のメタデータ化で、現場での図面検証の手作業を減らす効果があります。
業界への影響
これらの機能強化は、建設現場のデジタルワークフロー統一に寄与します。従来は設計→施工準備→現場実行というフェーズ間で情報が断裂していましたが、クラウド環境での一元管理により、リアルタイムな情報流通が実現します。とくにSitePrintの現場編集機能は、ロボット測量の導入効果を大きく高めます。予期しない現場条件への対応が自動化・自律化されるため、ロボット稼働率が向上し、プロジェクト全体の工期短縮につながります。Build Workspaceの図面比較・QRコード機能は、建設現場でのリワーク（手戻り）削減に直結します。図面の齟齬が原因の施工誤りは建設業界全体で大きな損失ですが、自動比較と追跡可能性により、そのリスクが軽減されます。グローバルには、HPの統合プラットフォーム戦略が、Autodesk（Revit、Build.io）やTrimble、Bentleyなどの既存プレイヤーとの競争激化につながります。
