建コンAI

AIエージェント、GeoAI、LiDAR、3DGS、建設DX、データ基盤。
建設コンサルタントとしてAIの実践を発信。
技術士（建設部門）／博士（工学）

[建コンAI @kenconAI]

APIの次に来るもの— MCPが変えるデータアクセスの構造（第3回）—｜建設分野でAIを使うということ｜現場と制度のあいだで @kenconAI https://t.co/EcbACXcr9E

[建コンAI @kenconAI]

データを集めるな、つなげ—国土交通データプラットフォームの設計思想（第2回）—｜建設分野でAIを使うということ｜現場と制度のあいだで @kenconAI https://t.co/RfooYo5ODl

[建コンAI @kenconAI]

データ基盤を作っても、なぜデータは使われないのか？— 国土交通データプラットフォームに見る構造的なヒント（第1回）—｜建設分野でAIを使うということ｜現場と制度のあいだで @kenconAI https://t.co/tKsqzGsJLo

[建コンAI @kenconAI]

LODは解像度ではなく意思決定の粒度― なぜLOD3・LOD4を国は本気で作らないのか ―｜建設分野でAIを使うということ｜現場と制度のあいだで @kenconAI https://t.co/5DE4glWzkL

[建コンAI @kenconAI]

PLATEAUは「3Dモデル」ではない― LODという言葉の裏にある、都市と建設の意思決定構造 ―｜建設分野でAIを使うということ｜現場と制度のあいだで @kenconAI https://t.co/xy9wTmAzv5

[建コンAI @kenconAI]

なぜ「建設DX」は現場では進まないのか― 国の方針とコンサル現場の“静かなズレ”｜建設分野でAIを使うということ｜現場と制度のあいだで @kenconAI https://t.co/judszHlGVT

[建コンAI @kenconAI]

なぜ「建設DX」は現場では進まないのか― 正しいはずのDXが、なぜ重く感じられるのか｜建コンAI｜土木/建築の分野にAIを！ @kenconAI https://t.co/o80cuXzbzs

[建コンAI @kenconAI]

なぜ「建設DX」は現場では進まないのか― 有料noteで扱う論点と構成を公開します｜建コンAI｜土木/建築の分野にAIを！ @kenconAI https://t.co/63FVcotslM

[建コンAI @kenconAI]

単眼カメラで“LiDAR級測位”が可能に──LiDAR SLAM × 3D Gaussian Splatting (3DGS) が切り拓く土木インフラDXの新時代｜建コンAI｜土木/建築の分野にAIを！ @kenconAI https://t.co/0RVO1kMdVb

[建コンAI @kenconAI]

ALOS-4で国土が“時系列で見える”時代へ──SARが加速させる日本のリモートセンシング革命｜建コンAI｜土木/建築の分野にAIを！ @kenconAI https://t.co/HpVaj6R1N3

[建コンAI @kenconAI]

3Dガウシアンスプラッティングの論文が最初に発表されたのって2023年8月。ほんの２年前だよ。その後の進化が凄すぎて。。。やばい、楽しみ過ぎる。。
3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering
https://t.co/W5xrhWZpuA

[探跡家もっけい @mokkei_VE]

いやこれ凄いよ……滅茶苦茶リアルだ
スラムダンクの聖地とかでも有名な鎌倉高校前1号踏切とその周辺を3DGSで再現したワールドなんだけどこのレベルのディティールを維持して、しかもこれだけの範囲を歩いてもそこまで見栄えが破綻しない3DGSワールドは本当に稀……
https://t.co/LDIBUGxAIS

[建コンAI @kenconAI]

Metaの「SAM3（Segment Anything Model 3）」が動画対応に進化。
Vision Transformerベースの画像エンコーダを維持したまま、マスクデコーダとトラッキング機構を拡張し、動画フレーム上での時間的セグメンテーションに対応、テキストおよびポイントプロンプトの両方に実用レベルで対応。#SAM3

[Qiusheng Wu @giswqs]

🚀 Video Segmentation and Object Tracking with SAM 3!

Learn how to segment and track objects in any video using text and point prompts with Meta’s powerful SAM 3 (Segment Anything Model 3)! Whether you're removing unwanted objects or adding new ones, this tutorial walks you through everything from start to finish.

✅ What You’ll Learn:
How to use text prompts for object segmentation
Use point-based prompts to add or remove objects
Easily track any object across multiple video frames
Real-world examples using SamGeo

📌 Useful Resources:
🔗 GitHub Repository (SamGeo): https://t.co/fIwKOLT34E
🔗 Notebook Example: https://t.co/1uj2HZvxfx
🔗 Meta SAM 3 Overview: https://t.co/rjXOGOlP3p

📺 Check out the full video tutorial at https://t.co/aQUuDUxKK8

#SAM3 #GeoAI #Geospatial #OpenSource #Python #DataScience

[建コンAI @kenconAI]

H3ロケット8号機の打上げが延期に。
IMU（慣性計測装置）の確認対応とのこと。GNSS衛星「みちびき5号機」を載せた重要なミッションだからこそ、丁寧な判断は自然な流れ。安全第一で、次の機会に期待ですね。
#H3ロケット #みちびき #IMU #JAXA #GNSS #QZSS #宇宙開発 #測位インフラ

[JAXA（宇宙航空研究開発機構） @JAXA_jp]

[プレスリリース]
H3ロケット8号機による「みちびき5号機」の打上げ延期
#JAXA
https://t.co/LVHv0YpPDG

[建コンAI @kenconAI]

準天頂衛星「みちびき」7機体制がもたらす——建設分野を変える“測位革命”｜建コンAI｜土木/建築の分野にAIを！ @kenconAI https://t.co/LXPKB8gCx4

[建コンAI @kenconAI]

TikTokの親会社であるByteDance（バイトダンス）が開発したAI動画モデル「Vidi2（ビディツー）」 は、GPT-5を超える動画理解力を持つらしい。長尺映像から見どころを自動抽出・編集・検索でき、クロップや字幕も全自動。編集業界もか。。AIがあらゆる業界をディスラプトしていく歴史的な転換期にいる。

[Kosuke @kosuke_agos]

動画編集の常識が、ついに覆されました。

ByteDanceが、Gemini 3 ProやGPT-5を凌駕する動画理解の性能を持つAI動画モデル「Vidi2」を発表しました。

テキスト指示で特定シーンをピンポイント検出したり、長尺動画を「Smart Split」で瞬時にショート化できます。

その衝撃的な詳細を4つのポイントにまとめました。

1. 素材の自動生成と「Smart Split」
AIが長尺動画の内容を深く理解し、最も魅力的な瞬間を抽出してショート動画を自動生成します。
単なるカット編集だけでなく、字幕やエフェクトも自動で適用されるため、クリエイターはアイデア出しに集中できるようになります。TikTokを生んだByteDanceならではの強力な機能です。

2. 異次元のシーン検出能力「STG」
「赤い服の人が走っているシーン」のようにテキストで検索するだけで、該当する時間と場所（バウンディングボックス）を正確に特定します。膨大な動画素材の中から、必要なカットを一瞬で見つけ出すことが可能になり、編集作業の効率が劇的に向上します。

3. インテリジェントな自動編集とリフレーム
被写体の動きや重要度に合わせて、横動画から縦動画へのクロップ（切り抜き）をAIが自動で行います。マルチビューの切り替えや、視覚的な強調もAIが判断して実行するため、複数のプラットフォーム向けの編集の手間が大幅に削減されます。

4. GPT-5を超える圧倒的な性能
動画理解のベンチマーク「VUE-TR-V2」において、Googleの「Gemini 3 Pro」やOpenAIの「GPT-5」を上回るスコアを記録しました。汎用モデルではなく、動画特化型の大規模マルチモーダルモデルとして、その完成度は群を抜いています。

[建コンAI @kenconAI]

リアルタイムで 3DGS（ガウス点群）を変形・移動させて、別の3Dモデルへと“モーフィング（移り変わり）”させる技術。クロスフェードじゃないところがすごい。

[Daniel Skaale @DSkaale]

🚀 Real-time Gaussian Splat Morphing

Unlike typical cross-fades, this actually moves each splat through 3D world space from source → target positions. @theworldlabs

Features:
-Per-splat speed control with stagger effects
-3D turbulence noise for organic paths
-8 transition modes (radial, directional reveals)
-GPU compute shader - handles millions of splats

#madewithunity #worldlabs #realtime #computeshader #Gaussiansplatting

[建コンAI @kenconAI]

AIが理解する成果品をどう作るか── LINKS Veda × DPF × PLATEAU 時代の建設DX｜建コンAI｜土木/建築の分野にAIを！ @kenconAI https://t.co/wTARr7WfDa

[建コンAI @kenconAI]

中国XGrids社の機器で街路をスキャン → 3D Gaussian Splats化し、夜間に車内からそのデータへリアルタイムで自己位置推定。3Dメッシュとライブ映像が重なり “X線透視”のように見える。RGB＋LiDARのスキャナーで3Dマップを作り、Multiset AI がロボティクス／AR向けの機械-readableマップへ変換。

[Bilawal Sidhu @bilawalsidhu]

3d visual positioning experiment -- look at the alignment between the 3d mesh and the live camera view. Truly feels magical -- like x-ray vision.

Workflow:
1. Scanned a street in 15 mins w/ xgrids
2. Localized against that scan at night, in real-time, while sitting in a car

The xgrids scanner (w/ rgb + lidar) is perfect to build maps for humans (3d gaussian splats). Then multiset ai makes it easy to build machine-readable maps for AR and robotics to figure out exactly where they are in 3d space with cm-level accuracy.

[建コンAI @kenconAI]

NVIDIAが目指す“Physical AI”時代─建設現場を変革するロボティクス×エッジAI｜建コンAI｜土木/建築の分野にAIを！ @kenconAI https://t.co/Kdo3QVzFAE

[建コンAI @kenconAI]

APIとAIエージェントが変える建設分野のデータ分析タスク——政府統計×国土交通データプラットフォーム｜建コンAI｜土木/建築の分野にAIを！ @kenconAI https://t.co/zmEnQrhJVQ