ONESTRUCTION、AWS GenAIICの支援で建設業界向けBIM基盤モデル「Ishigaki-IDS」を構築

建設テクノロジースタートアップのONESTRUCTIONは、AWS Generative AI Innovation Centerの技術支援を受け、GENIACフェーズ3の一環として、建設業界のBIM（ビルディング・インフォメーション・モデリング）ワークフローに特化した基盤モデル（FM）であるIshigaki-IDSを構築しました。このモデルはQwen3をベースにしており、新しいIDS標準におけるデータ不足、数千語に及ぶIFC用語の注入、IDS固有の文法という3つの課題に対処しています。これらの課題を克服するため、ONESTRUCTIONは、ドメイン専門家による合成データ生成と、継続事前学習（CPT）、教師ありファインチューニング（SFT）、検証可能な報酬を用いた強化学習（RLVR）という3段階のトレーニングパイプラインを採用しました。RLVRでは、buildingSMARTのIDS-Audit-Toolを報酬関数として使用し、XMLの整形式性、IDSの構造的有効性、意味的一貫性を確保しました。トレーニングはAmazon EC2 P5enインスタンスとAWS ParallelClusterを使用して実行し、データはAmazon FSx for Lustreに保存しました。自社のIDS-Benchベンチマークを用いた評価では、Ishigaki-IDSはXMLおよびIDSの構造準拠でほぼ100％、IDSの内容一貫性で80％以上を達成しました。一方、一般的なフロンティアモデルは構造準拠で25％未満、内容一貫性でほぼ0％でした。このモデルは、YaRNによるコンテキスト長のスケーリングをサポートし、最大約120kトークンの入力と出力で正しく生成できます。buildingSMARTとの共同概念実証では、IDS専門家と非専門家の両方から肯定的なフィードバックが得られました。学んだ教訓としては、合成データの量よりも質の重要性、検証可能な報酬による反復の加速、そして自由な実験を可能にする安定したインフラストラクチャの重要性が挙げられます。