駐車場レイアウト最適化

取り組みの背景

本プロジェクトのクライアント様（不動産・駐車場運営企業）では、これまで営業担当者がCADソフトを使用し、手動で駐車場のレイアウト図面を作成していました。しかし、この従来の手法には以下の大きな課題がありました。

多大な工数: 地形に合わせた試行錯誤が必要で、図面作成に多くの時間と労力を要していた。
属人化の解消: 担当者のスキルによってレイアウトの質（駐車可能台数や安全性、使いやすさ）にバラつきがあり、経験の浅い担当者では最適な設計が困難であった。

こうした背景から、「誰でも、短時間で、一定品質以上のレイアウトを作成できる」体制を構築するため、AIによる自動化プロジェクトが発足しました。

開発内容

本プロジェクトでは、CADの地形データに基づき、最適な駐車場レイアウト案を自動で生成するAIモデルを開発しました。単に駐車台数を最大化するだけでなく、車両の入出庫が可能な「機能性」と「安全性」を確保するため、複雑な制約条件を考慮した高度な最適化アルゴリズムを構築しています。
この開発には、機械学習を用いた最適化エンジンと、CADデータとの連携システムを導入技術として採用しています。

実装された主な制約条件（ロジック）
AIが生成するレイアウトが「絵に描いた餅」にならないよう、実務で必須となる以下の細かなルールを数学的な制約としてモデルに組み込みました。

1. 物理的制約
2. アクセスの確保
3. 入出庫の操作性
4. 安全マージン（壁や障害物との間隔）
5. 台数計算の最適化（普通車と軽自動車の区別）

成果

プロジェクトの結果、実務で活用できる品質のレイアウト自動生成AIが完成しました。主な成果は以下の通りです。

業務効率の大幅な向上: これまで手作業で行っていたレイアウト検討時間が劇的に短縮されました。AIが短時間で複数のレイアウト案を提示するため、営業担当者はその中から最適なものを選択・微修正するだけで済むようになりました。
品質の標準化: 熟練度に関わらず、制約条件（通路幅、安全性など）を遵守した機能的なレイアウトが出力されるため、提案品質のバラつきが解消されました。
比較検討の容易化: 同じ最大台数を確保できるレイアウト案を複数生成することが可能になりました。これにより、自動生成された複数の高効率なパターンの中から、営業担当者が現場感覚で「より使いやすいもの」を選定・提案できるようになりました。

本プロジェクトを通じて、CADデータとAIモデルの高度な連携ノウハウや、複雑な物理制約をAIに学習させるためのチューニング手法が確立されました。