| 講習会名称（テーマ） |
地域建設コンサルタントのためのBIM/CIM実務実践研修会 ～土木設計技術者の再定義と生産性向上～ |
| 講習地 |
会場名 |
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| 住所 |
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| 日時 |
開催日 |
2026年 08月 18日
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| 終了日 |
2026年 08月 19日
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| 時間 |
10 : 00 〜 16 : 30 |
| 備考 |
・zoom入室開始は9：45からです。
・業務予定などの都合による参加者交代は可能です。 |
| 申請締め切り日 |
2026年 08月 05日
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| 定員 |
0 / 0 |
| 料金 |
\ 52,800 |
| 料金備考 |
・料金は消費税込みの金額です。（消費税抜き：48,000円）
・弊社の研修会は人材開発支援助成金（人材支援育成コース）の対象となります。 |
| 講習会の目的 |
人口減少、人手不足、技術者の高齢化など、建設コンサルタントが直面している問題は多く、生産性向上は待った無しです。
生産性向上のため、BIM/CIM導入、設計の3D化、ＡIの活用が進められています。
これからの土木技術者は何をなすべきか、 テンプレートによる砂防ダム３D設計、橋梁構造物３D設計、AI技術の具体的な取り組み内容から学びます。
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| 講習会の内容 |
講師プロフィール
（１日目）
■氏名 梅澤良成
■所属 ALFACT株式会社 代表取締役ＣＥＯ
■経歴 武蔵野美術大学卒。インターネットＳＴＢ、浄水器、ウェブカメラ、カラオケ機器、遊技機などのものづくりを
はじめ、ネットスーパー、映像コンテンツ配信、ゲーム配信、映像転送技術やWindowsエンベーディッドＵＩ開発など、
多数の事業・経営を３０年にわたり実施。
２０１９年より土木設計の自動化に取り組み、２０２２年にALFACT株式会社を創業。
２０２３年春、業務特化型設計bot『APOSTOL（アポストル）』をリリース。
（2日目午前）
■氏名 田渕 智秀
■所属 株式会社片平新日本技研 執行役員福岡支店長 兼 中国支店長
■資格 技術士（建設部門：鋼構造及びコンクリート）道路橋点検士、一級土木施工管理技士、測量士
■実績 橋梁設計、補修・補強設計、橋梁点検等の実績多数、国土交通省にて局長･事務所長表彰(業務･技術者)
（2日目午後）
■氏名 荒木光一
■所属 五大開発株式会社 システム技術部 技術研究所
■経歴 2013年に，国立大学法人 北陸先端科学技術大学院大学にて博士（情報科学）を取得．同大学の研究員を経て，2014年に五大開発株式会社に入社．2016年より，土木分野でのAI活用に関して研究開始．以降，国の研究機関，民間企業や大学との共同研究として，土木分野におけるAI活用に関する研究に従事．また，自治体や国土交通省のAI業務にも従事．
■実績 いしかわ企業研究者表彰事業 優秀賞受賞
〜3D設計・設計テンプレート（砂防堰堤）・AIを活かす視点〜
講師：梅澤良成
■ 第1セッション（前半）：
BIM/CIMにおける建コンのポジション
● 設計技術者の役割とは
● BIM/CIMを俯瞰する
● 建設コンサルタントにおけるBIM/CIMの捉え方
■ 第1セッション（後半）：
2D設計と3D設計の違いと限界
● なぜ「3D化＝生産性向上」ではないのか？
● 2D-CADと3D-CADの根本的な発想の違い
● 設計業務における「判断」と「表現」の分離が生産性向上のカギ
■ 第2セッション：
パラメトリック設計とテンプレートの活用
● パラメトリック設計とは何か？
● テンプレート化による判断プロセスの標準化
● パラメトリック・テンプレート実演
● 砂防堰堤設計テンプレート実演
● ビジュアライゼーションへの応用
■ 第3セッション：
AIと技術者の未来
● AIは“表現の高速化ツール”である：使う前に考えるべきこと
● 判断軸をどう構造化し、AIに伝えるか（有効なプロンプトとは）
● 生成AIとハルシネーション問題
過去案件のDB化とAI活用：直近の生産性向上
● ドキュメントDBでの全文検索はなぜ“使えない”のか
● AIはどこまで信用できるのか
■ 質疑・応答
【２日目午前】
BIM/CIMの動向と活用事例(橋梁設計)
株式会社 片平新日本技研 執行役員福岡支店長
田渕 智秀
１．橋梁設計でのBIM/CIMの位置付け
・国土交通省の発注形態とこれまでの変遷
・ガイドラインの制定
２．BIM/CIMの活用事例紹介
・鉄筋干渉チェック
・日照検討
・点群データの取得と3Dモデルの融合
・検査路の動線や施工ステップの動画作成
３．BIM/CIMの有効活用と今後の課題
・3D技術の応用
・今後の課題
・質疑応答
【２日目午後】
「地域建設コンサルタントとAI」
五大開発株式会社 システム技術部 技術研究所
荒木光一
１．土木分野におけるAIの活用の動向
・民間企業と国交省の動向
２．AIとは
・機械学習
・ディープラーニング
３．AI開発の作業
・やりたい内容の確認と目標設定
・データ収集
・データ加工（教師データ作成）
・採用するAIの検討
・AIの学習
・AIの性能評価
４．AI開発の実例
５．生成AI
・生成AIとは
・生成AIの活用事例
・生成AI活用時の注意点
※プログラムの内容・時間配分等は変更することがあります。
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| その他 |
下記の資料 ・資料1：プログラム ・資料2：ご案内 ・資料3：申込書
（資料は弊社ホームページからもご覧いただけます。） |
| CPD単位 (学習ポイント) |
10.0 point
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