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architectural-drawing-parser

建築図面やフロアプランをAIで解析し、建物の種類、面積、部屋の配置、寸法、建築基準法への適合情報などを抽出することで、図面から必要な情報を効率的に読み取って分析するSkill。

📜 元の英語説明(参考)

Parse architectural drawings, floor plans, and building code compliance documents using Vision AI. Extracts building type, occupancy, floor areas, room layouts, dimensions, and code parameters. Use when: reading PDF floor plans, analyzing architectural drawings, extracting building data from images or scanned documents.

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

建築図面やフロアプランをAIで解析し、建物の種類、面積、部屋の配置、寸法、建築基準法への適合情報などを抽出することで、図面から必要な情報を効率的に読み取って分析するSkill。

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o architectural-drawing-parser.zip https://jpskill.com/download/14646.zip && unzip -o architectural-drawing-parser.zip && rm architectural-drawing-parser.zip
🪟 Windows (PowerShell)
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/14646.zip -OutFile "$d\architectural-drawing-parser.zip"; Expand-Archive "$d\architectural-drawing-parser.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\architectural-drawing-parser.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して architectural-drawing-parser.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → architectural-drawing-parser フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-18
取得日時
2026-05-18
同梱ファイル
1

📖 Skill本文(日本語訳)

※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。

Architectural Drawing Parser

概要

建築図面、フロアプラン、および IBC/IRC コード準拠文書から構造化された建物データを抽出する Vision AI パイプラインです。Claude のビジョン機能を使用して、専門的な図面を読み取り、解釈し、ダウンストリームの 3D モデリングまたはコード検証ワークフローに適した正規化された JSON オブジェクトを返します。

IBC 占有タイプ (A-1 から U)、構造タイプ (I-A から V-B)、スプリンクラーシステム (NFPA 13/13R/13D)、建物の寸法、ユニットの内訳、避難データ、およびフロアプラン要素 (部屋、壁、ドア、窓) をサポートします。

手順

サポートされている図面タイプ

図面タイプ 抽出される内容
IBC/IRC コード準拠図面 占有、構造タイプ、高さ、階数、面積、避難、ユニット
フロアプラン (ユニットレベル) 部屋、寸法、壁のレイアウト、ドア/窓の位置
配置図 建物のフットプリント、セットバック、駐車場
建物面積分析表 ユニットタイプ、ユニットあたりの SF、占有負荷、移動距離

出力データ構造

パーサーは、次のフィールドを持つ BuildingData JSON オブジェクトを返します。

  • occupancy -- IBC 占有タイプ (例: "R-2"、"A-2"、"B")
  • constructionType -- IBC 構造タイプ (例: "V-B"、"I-A")
  • sprinklerSystem -- "NFPA 13"、"NFPA 13R"、"NFPA 13D"、または "None"
  • stories -- { permitted, actual }
  • height -- { permitted: { feet, meters }, actual: { feet, meters } }
  • totalBuildingArea -- { sqft, sqm }
  • units -- { name, area: { sqft, sqm }, occupantLoad, loadFactor, count } の配列
  • travelDistances -- { floor, maximum: { feet, meters } } の配列
  • scale -- 縮尺表記文字列 (例: 1/16" = 1'-0")
  • rooms -- { name, type, estimatedArea, dimensions } の配列 (フロアプランのみ)

解析アプローチ

  1. 構造化された抽出プロンプトを使用して、図面画像を Claude のビジョン API に送信します
  2. すべての建物データを単一の JSON オブジェクトとして要求します
  3. すべての面積を sqft と sqm の両方に変換します (1 sqft = 0.0929 sqm)
  4. すべての距離を feet と meters の両方に変換します (1 foot = 0.3048 m)
  5. 応答テキストから JSON を解析します

ベストプラクティス

  • スキャンした図面には 150 DPI 以上の解像度を使用してください
  • JPEG または PNG 形式を使用してください。最初に PDF を画像に変換してください (pdftoppm -jpeg -r 150 drawing.pdf output)
  • 複数ページの PDF は一度に 1 ページずつ処理し、結果をマージしてください
  • 構造計算を行う前に、抽出されたデータを必ずソースと照合してください

例 1: フロアプラン PDF の解析

ある開発者が、2 ベッドルームのアパートユニットのスキャンされたフロアプランを受け取り、改修の見積もりのために部屋の寸法を必要としています。

Input: apartment_unit_plan.jpg (200 DPI でスキャン、縮尺 1/4" = 1'-0")

Extracted JSON:
{
  "rooms": [
    { "name": "Living Room", "type": "living", "estimatedArea": { "sqft": 240, "sqm": 22.3 }, "dimensions": { "width": 16, "depth": 15, "units": "feet" } },
    { "name": "Kitchen", "type": "kitchen", "estimatedArea": { "sqft": 120, "sqm": 11.1 }, "dimensions": { "width": 12, "depth": 10, "units": "feet" } },
    { "name": "Master Bedroom", "type": "bedroom", "estimatedArea": { "sqft": 168, "sqm": 15.6 }, "dimensions": { "width": 14, "depth": 12, "units": "feet" } },
    { "name": "Bedroom 2", "type": "bedroom", "estimatedArea": { "sqft": 132, "sqm": 12.3 }, "dimensions": { "width": 12, "depth": 11, "units": "feet" } },
    { "name": "Bathroom", "type": "bathroom", "estimatedArea": { "sqft": 48, "sqm": 4.5 }, "dimensions": { "width": 8, "depth": 6, "units": "feet" } }
  ],
  "scale": "1/4\" = 1'-0\""
}

開発者は、部屋の寸法を使用して、フローリング (合計 708 sqft) と壁の塗装範囲の材料量を計算します。

例 2: IBC 準拠図面からの建物データの抽出

ある建築家が、3 階建てのアパートの建物に関するコード準拠シートを提出します。パーサーは、すべての建物の分類と避難データを抽出します。

Input: ibc_compliance_sheet.jpg (建物面積分析表 + 避難図)

Extracted JSON:
{
  "occupancy": "R-2",
  "constructionType": "V-B",
  "sprinklerSystem": "NFPA 13",
  "stories": { "permitted": 4, "actual": 3 },
  "height": {
    "permitted": { "feet": 60, "meters": 18.29 },
    "actual": { "feet": 35, "meters": 10.67 }
  },
  "totalBuildingArea": { "sqft": 8910, "sqm": 827.9 },
  "units": [
    { "name": "Type A", "area": { "sqft": 834, "sqm": 77.5 }, "occupantLoad": 5, "loadFactor": "1/200 SF", "count": 6 },
    { "name": "Type B", "area": { "sqft": 645, "sqm": 59.9 }, "occupantLoad": 4, "loadFactor": "1/200 SF", "count": 6 }
  ],
  "travelDistances": [
    { "floor": "Level 1", "maximum": { "feet": 66, "meters": 20.1 } },
    { "floor": "Level 2", "maximum": { "feet": 66, "meters": 20.1 } },
    { "floor": "Level 3", "maximum": { "feet": 66, "meters": 20.1 } }
  ]
}

このデータは、コンプライアンス検証のために ibc-building-codes skill に、3D モデル生成のために spec-to-3d skill に供給されます。

ガイドライン

  • 精度は図面の品質と画像解像度に依存します。低解像度のスキャンでは、不正確な寸法が生成される可能性があります
  • 非常に小さいテキスト (タイトルブロック、細かい注記) は誤って読み取られる可能性があります。詳細な図面の場合はズームインしてください
  • 複雑な重なり合うハッチングまたは線画は、部屋の検出を混乱させる可能性があります
  • 独自の記号または非標準の略語は認識されない場合があります
  • 抽出されたデータは常に概算として扱い、重要な測定値は手動で確認してください
  • 複数シートのセットの場合は、各シートを個別に解析し、構造化データをマージしてください
  • パーサーは、米国標準の建築図面で最適に機能します。メートル法のみの図面では、プロンプトの調整が必要になる場合があります
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

Architectural Drawing Parser

Overview

Vision AI pipeline to extract structured building data from architectural drawings, floor plans, and IBC/IRC code compliance documents. Uses Claude's vision capabilities to read and interpret professional drawings, returning a normalized JSON object suitable for downstream 3D modeling or code validation workflows.

Supports IBC occupancy types (A-1 through U), construction types (I-A through V-B), sprinkler systems (NFPA 13/13R/13D), building dimensions, unit breakdowns, egress data, and floor plan elements (rooms, walls, doors, windows).

Instructions

Supported Drawing Types

Drawing Type What Is Extracted
IBC/IRC code compliance drawings Occupancy, construction type, heights, stories, areas, egress, units
Floor plans (unit-level) Rooms, dimensions, wall layouts, door/window positions
Site plans Building footprint, setbacks, parking
Building area analysis tables Unit types, SF per unit, occupant loads, travel distances

Output Data Structure

The parser returns a BuildingData JSON object with these fields:

  • occupancy -- IBC occupancy type (e.g., "R-2", "A-2", "B")
  • constructionType -- IBC construction type (e.g., "V-B", "I-A")
  • sprinklerSystem -- "NFPA 13", "NFPA 13R", "NFPA 13D", or "None"
  • stories -- { permitted, actual }
  • height -- { permitted: { feet, meters }, actual: { feet, meters } }
  • totalBuildingArea -- { sqft, sqm }
  • units -- Array of { name, area: { sqft, sqm }, occupantLoad, loadFactor, count }
  • travelDistances -- Array of { floor, maximum: { feet, meters } }
  • scale -- Scale notation string (e.g., 1/16" = 1'-0")
  • rooms -- Array of { name, type, estimatedArea, dimensions } (floor plans only)

Parsing Approach

  1. Send the drawing image to Claude's vision API with a structured extraction prompt
  2. Request all building data as a single JSON object
  3. Convert all areas to both sqft and sqm (1 sqft = 0.0929 sqm)
  4. Convert all distances to both feet and meters (1 foot = 0.3048 m)
  5. Parse the JSON from the response text

Best Practices

  • Use 150 DPI or higher for scanned drawings
  • JPEG or PNG format; convert PDFs to images first (pdftoppm -jpeg -r 150 drawing.pdf output)
  • Process multi-sheet PDFs one page at a time, then merge results
  • Always verify extracted data against the source before structural calculations

Examples

Example 1: Parsing a Floor Plan PDF

A developer receives a scanned floor plan of a 2-bedroom apartment unit and needs room dimensions for a renovation estimate.

Input: apartment_unit_plan.jpg (scanned at 200 DPI, 1/4" = 1'-0" scale)

Extracted JSON:
{
  "rooms": [
    { "name": "Living Room", "type": "living", "estimatedArea": { "sqft": 240, "sqm": 22.3 }, "dimensions": { "width": 16, "depth": 15, "units": "feet" } },
    { "name": "Kitchen", "type": "kitchen", "estimatedArea": { "sqft": 120, "sqm": 11.1 }, "dimensions": { "width": 12, "depth": 10, "units": "feet" } },
    { "name": "Master Bedroom", "type": "bedroom", "estimatedArea": { "sqft": 168, "sqm": 15.6 }, "dimensions": { "width": 14, "depth": 12, "units": "feet" } },
    { "name": "Bedroom 2", "type": "bedroom", "estimatedArea": { "sqft": 132, "sqm": 12.3 }, "dimensions": { "width": 12, "depth": 11, "units": "feet" } },
    { "name": "Bathroom", "type": "bathroom", "estimatedArea": { "sqft": 48, "sqm": 4.5 }, "dimensions": { "width": 8, "depth": 6, "units": "feet" } }
  ],
  "scale": "1/4\" = 1'-0\""
}

The developer uses the room dimensions to calculate material quantities for flooring (708 sqft total) and wall paint coverage.

Example 2: Extracting Building Data from an IBC Compliance Drawing

An architect submits a code compliance sheet for a 3-story apartment building. The parser extracts all building classification and egress data.

Input: ibc_compliance_sheet.jpg (building area analysis table + egress diagram)

Extracted JSON:
{
  "occupancy": "R-2",
  "constructionType": "V-B",
  "sprinklerSystem": "NFPA 13",
  "stories": { "permitted": 4, "actual": 3 },
  "height": {
    "permitted": { "feet": 60, "meters": 18.29 },
    "actual": { "feet": 35, "meters": 10.67 }
  },
  "totalBuildingArea": { "sqft": 8910, "sqm": 827.9 },
  "units": [
    { "name": "Type A", "area": { "sqft": 834, "sqm": 77.5 }, "occupantLoad": 5, "loadFactor": "1/200 SF", "count": 6 },
    { "name": "Type B", "area": { "sqft": 645, "sqm": 59.9 }, "occupantLoad": 4, "loadFactor": "1/200 SF", "count": 6 }
  ],
  "travelDistances": [
    { "floor": "Level 1", "maximum": { "feet": 66, "meters": 20.1 } },
    { "floor": "Level 2", "maximum": { "feet": 66, "meters": 20.1 } },
    { "floor": "Level 3", "maximum": { "feet": 66, "meters": 20.1 } }
  ]
}

This data feeds into the ibc-building-codes skill for compliance validation and the spec-to-3d skill for 3D model generation.

Guidelines

  • Accuracy depends on drawing quality and image resolution; low-res scans may produce incorrect dimensions
  • Very small text (title blocks, fine notes) may be misread -- zoom in for detail drawings
  • Complex overlapping hatching or linework may confuse room detection
  • Proprietary symbols or non-standard abbreviations may not be recognized
  • Always treat extracted data as an estimate; verify critical measurements manually
  • For multi-sheet sets, parse each sheet separately and merge the structured data
  • The parser works best with US-standard architectural drawings; metric-only drawings may need prompt adjustments