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
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。
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。
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
$d = "$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. 下の青いボタンを押して
architectural-drawing-parser.zipをダウンロード - 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. 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. 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. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
- 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. 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\
- · macOS / Linux:
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
- 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
- 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
- すべての面積を sqft と sqm の両方に変換します (1 sqft = 0.0929 sqm)
- すべての距離を feet と meters の両方に変換します (1 foot = 0.3048 m)
- 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
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
- Send the drawing image to Claude's vision API with a structured extraction prompt
- Request all building data as a single JSON object
- Convert all areas to both sqft and sqm (1 sqft = 0.0929 sqm)
- Convert all distances to both feet and meters (1 foot = 0.3048 m)
- 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