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title: 現実空間が、ソフトウェアになる 見た目はXGRIDSで、意味はBIMで
tags:  #holoconf26  
author: [ホロラボ](https://www.docswell.com/user/HoloLab)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 現実空間が、ソフトウェアになる 見た目はXGRIDSで、意味はBIMで  2026/10/23に実施されたHololab Conference 2026のセッションスライドです。  ■セッションアーカイブはこちら   ■イベント詳細 https://hololab.co.jp/event/holoconf26  ーーー ■公式HP https://hololab.co.jp/  ■公式Twitter https://twitter.com/HoloLabInc
published: November 12, 26
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# Page. 1

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見た目はスキャンで、
情報はBIMで
XGRIDS × Scan to BIM が拓く「使える空間」
株式会社ホロラボ 梁河 雄
Copyright© HoloLab Inc. All rights reserved
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# Page. 2

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梁河 雄｜株式会社ホロラボ
所属
アジャイル開発部
アジャイル開発グループ
役割
プロジェクトマネージャー
最近やっていること
お客様の業務改善プロジェクトをPMとして担当（Web・社内プロダクトの開発が
中心）
最近は、XGRIDS のスキャンから BIM を起こす検証と、それを使ったデモづくり
今日の話は、XRの専門家としてではなく「業務で使えるか」の目線で、自分で手を
動かした結果です
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# Page. 3

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このセッションは、こんな方へ
直前のセッションで、XGRIDS なら誰でも簡単にスキャンできることが分かりました。このセッションは、
その「次」の話です。
XGRIDS をもう持っている方
まだ持っていない方
スキャンしたデータを、もっと業務
XGRIDS があれば、どんな未来が広
で活かす未来
がるか
撮って見るだけで終わらせない。BIMにして「使え
スキャン1回から、図面・配置検証・シミュレー
る空間」にする方法と、その先の可能性。
ションまで。手に入るものの広さを持ち帰ってく
ださい。
終わる頃には、きっと XGRIDS がほしくなります。そのときは、お近くのホロラボ社員にお声がけ
ください。
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# Page. 4

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前半は「やってみた結果」、後半は「その先」
前半 10分
後半 10分
スキャンからBIMを作ってみた
BIMにすると何ができるか
XGRIDS のスキャンデータから LCC for Revit
を使ってBIMを作成し、どこまで自動で
どこから手作業か、どのくらいの時間と精度
かを検証した結果。
見た目はスキャンで、情報はBIMで。
情報を持った空間でできること、
その先にできること。
キーメッセージは一つ：見た目はスキャンで、情報はBIMで
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# Page. 5

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今日、覚えて帰ってほしいことは一つだけ
見た目はスキャンで、
情報はBIMで。
全部をBIMで作り込まなくていい。情報が要るところだけ、BIMにすればいい。
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# Page. 6

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BIMのない建物を、スキャンからBIMにできるか
既存の建物の多くには、BIMがありません。図面が古い、あるいは無い。改修や運用で「今の姿」のモデル
ても、人がゼロから起こすしかありませんでした。
検証で答えたかった2つの問い
1
2
手間は本当に減るのか
壁・床・ドアから平面図まで起こせるか
モデルのない建物・部屋のBIM化が、Scan to BIM で
楽になるのか
精度は中程度、設備は対象外でもいい。壁床開口が
さくっと BIM が出来れば、スキャンして平面図が作
れるということ
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# Page. 7

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XGRIDS のスキャン → LCC → Revit → IFC
LCC（3DGS）で見たホロラボオフィスのオープンスペース
スキャナ
データ
BIM化
出力
XGRIDS Lixel シリーズ
LCC（3DGS＋点群）
Revit 2026 ＋
LCC for Revit v1.0.15
IFC
歩いてスキャン。約5分
（120㎡）
Spatial Recognition 処理済
み
壁・レベルの自動生成コマ
ンド
部屋・属性ごと書き出し
対象：ホロラボオフィス 1F オープンスペース 約75㎡（1つのLCCファイル）
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# Page. 8

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スキャン → AIが推定 → 生成 → 人が仕上げ → IFC
›
›
›
›
スキャン
推定
生成
仕上げ
IFC
見た目を取る
床・壁・天井を推定
壁・レベルが起きる
床・天井・ドア・部
屋
情報ごと書き出し
3つの状態で記録：A 生成前 ／ B AI生成直後（素の結果を別名保存）／ C 手直し後。
Bを残したので「AIがどこまでやったか」をそのまま見せられます。
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# Page. 9

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壁が、約5秒で起きた
同じく平面
約5秒 で壁とレベルが生成（75㎡）
※小規模・要素が少ないため速い。大規模は未検証
状態B：One-Click Modeling 直後の Revit（壁のみ）
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# Page. 10

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要素は3階層に分かれた
自動生成
コマンドはあるが手動
コマンド自体が無い
壁・レベル
ドア・窓
床・天井
One-Click で壁、専用コマンド
でレベル（床・天井の高さ点を
検出）
配置コマンドは存在するが、自
動では生成されない
プラグインの対象外。Revit 標
準機能で作る
ツールバーにレベル・壁・ドア・窓はあるが、床・天井は無い
公式は「レベル・壁・ドア・窓」が生成対象 → 実機で
自動だったのは壁とレベル
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LCCで検出した高さがRevitのレベルに
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# Page. 11

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壁は起きる。ただし、ズレる・余計なものも壁になる
点群に対して壁の位置・範囲がズレている（見下ろし）
棚・什器の位置にも壁が生成された（過検出）
位置ズレ
過検出
ガラス
体感で100〜200mm。修正が必
要
棚・パーテーションが「壁」に。
削除が必要
ガラス面も壁として生成。
種別をガラス壁に手作業で変更
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# Page. 12

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人が仕上げて、使えるモデルに
状態C：床・天井・ドアを追加、部屋を作成
BIMで整えた外観（オフィス全体）
手直しの内容
過検出の削除・壁の位置修正・床・
天井・ドア追加・部屋作成・天井高
さの属性
LCC上で重ねて確認
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IFC：部屋の属性が読める
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# Page. 13

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スキャンから、平面図まで起こせた
ここで言えること
壁とレベルが自動で起きるので、平
面図の下地はすぐ取れる
床・開口は人の手。「スキャンすれ
ば図面が勝手に出る」ではない
それでも、ゼロから起こすよりは
速い
整備・図面化した平面図。オープンスペースがスキャン由来、他の部屋は既存BIM
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問い2「平面図まで起こせるか」→
下地は自動、仕上げは人
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# Page. 14

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速い。ただし、仕上げは人。精度は参考レベル
AI生成
3モード＋手直し
仕上げの作業
約5秒
5分未満
2〜3時間
壁・レベル（75㎡）
Draw/Canvas は実質手作業
壁の修正・床・天井・ドア・部
屋・属性（このモデルの場合）
精度（体感）
面積
座標系
100〜200mm
75.391㎡
変更なし
公称 30mm。厳密な実測は未実
施
IfcSpace として書き出し・確認
済み
原点中心・単一LCC。重畳に支
障なし
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# Page. 15

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下がる。起こせる。
1
2
手間は減るか
部分的に下がる。骨格（壁・レベル）は数秒。ただし床・天井・ド
アの作成と、ズレ・過検出の修正に2〜3時間。「ゼロからより速
いが、AIだけで完成はしない」
平面図まで作れるか
壁は自動、レベルも自動。床・開口は手作業。平面図の下地は取れ
るが、仕上げは人。
次に試したいこと
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複数のスキャンをつないで、工場のような広い範囲をBIMにする
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# Page. 16

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骨格は自動、情報の仕上げは人
スキャンがくれるもの
BIMがくれるもの
フォトリアルな「見た目」。什器も設備も、
壁・部屋・ドア・レベルという「情報」。
そのまま写っている。歩いて確認できる。
面積が出る。属性が付く。IFCで渡せる。
でも、どれが壁でどれが出口かを「知って」は
いない
だから、全部をBIMにしなくていい。情報が要
るところだけ、BIMにすればいい
見た目はスキャンで、情報はBIMで。
後半：情報を持った空間で、何ができるのか
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# Page. 17

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後半パート
現実空間が、
ソフトウェアになる。
情報を持った空間で、何ができるのか。
その先に、何が起きるか。
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# Page. 18

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見た目はスキャンで、情報はBIMで
見た目
LCC / 3DGS：人が見る空間
歩いて確認し、写真からモデルの部分を探せる。
ここはもう実現している（LCCみえるくん）。
でも、機械はこの空間を「理解」していない
見た目は人のため。情報は機械のため。
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情報
BIM / IFC：機械が読む空間
壁・部屋・ドア・レベルが
「オブジェクト」になる。
面積・用途・属性が標準形式で付く。
だから、計算できる。問える。動かせる。
未来は「情報」の側で開く。
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# Page. 19

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BIM の「情報」は、4つの層でできている
カテゴリ
何であるか
パラメータ
どんな性質か
今回つくったモデル：部屋「オープンエリア」
関係性
何とつながるか
形に「これは何か」「どんな性質か」
「何とつながるか」を持たせ、誰でも
同じように読めるようにする。
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標準
誰が読めるか
点の集まりではなく「壁」「ドア」「部屋」という
1個のモノになる
今回の例：壁・レベル・ドア・部屋
厚さ・高さ・面積・用途・管理番号などの値を持つ
今回の例：部屋に天井高さ 5,300mm
ドアは壁に付き、部屋は壁で囲まれ、要素はレベル
に属する
今回の例：壁で囲まれた部屋 → 面積 75.391㎡
IFC という共通の型で、他のソフトやプログラムも
同じ情報として読める
今回の例：IfcSpace・Pset として書き出し確認
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# Page. 20

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7N6M1V378.jpg)

同じ空間に「問い」を投げると、差が出る
問い
スキャン（見た目）
BIM（情報）
この部屋の面積は？
人が見て、測って答える
「75.391㎡」と即答
壁を 50cm 動かしたら？
画像なので動かせない
ドアが追従し、面積も再計算
ドアは何枚、どこに？
人が歩いて数える
集計表で一覧、位置も分かる
他のソフトに渡せる？
見た目は渡るが、情報は渡らない
IFC で情報ごと渡る
見た目は、人が解釈して初めて情報になる。BIM は、最初から情報を持っている。
→ 測れる・変えられる・数えられる・渡せる。これが「使える空間」の入口
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# Page. 21

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ9LN56PE3.jpg)

情報があるから、置ける・歩ける・測れる
出口の前に受付テーブル：警告が出て、避難に約21〜22秒
通路を確保：同じ20人で約15秒
IFC の壁・ドア・出口・部屋の用途をそのまま使った配置・避難シミュレーション。壁は通れない、ド
アは通れる、出口は避難先、セキュリティエリアには座席を置けない。スキャンの見た目からは、この
計算はできません。
※ 避難時間は簡易モデルによる目安。展示ブース T-11 で触れます
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# Page. 22

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ8XKYZX7D.jpg)

「情報モデル」を得るコストが、ゼロに向かっている
今
今
スキャン
BIM 化
人の仕上げ
5分
› 数秒
› 2〜3時間
120㎡のオフィスを
ハンディで歩くだけ
壁・レベルは自動生成
今
床・天井・ドア・部屋・属性
（このモデルの場合）
この2〜3時間が縮むほど、情報モデルはタダに近づく。
現実空間の「情報モデル」が、タダ同然で手に入るようになったら、
何が起きるか？
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# Page. 23

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3つの未来で考える
1
2
3
手の届く未来
現実の上で計算する
空間がエコシステムになる
配置検証
ロボットの為の地図
現実空間が舞台になる
「この建物に聞く」空間AI
人流・避難シミュレーション
空間データの資産化・自動申請
変化に気づく建物
どれも「情報」が無いと成立しない — 点群だけでは届かない領域
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# Page. 24

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47M6VKPQJW.jpg)

まず、空間が「読める」ようになる
配置検証
現況の上に、什器・設備・生産
ラインを仮置きしてから決める。
通路幅、搬入経路、天井フトコ
ロの干渉を現物ベースで事前確
認。
「この建物に聞く」
空間AI
「避難経路はどこ？」「この部
屋の収容人数は？」「この棚の
裏に何が通ってる？」を自然言
語で問える。
変化に気づく建物
継続スキャン × 情報の差分。
「壁が増えた」「設備が動い
た」をオブジェクト単位で検出。
施工進捗・資産追跡・法令逸脱
の監視に。
なぜ「情報」が要るか
なぜ「情報」が要るか
なぜ「情報」が要るか
壁・床・天井がオブジェクト
だから、干渉判定ができる。
点群は面として当たり判定で
きない。
部屋・ドア・属性が情報とし
て読めるから、AIが答えられ
る。点群には聞けない。
差分を「物」の単位で取れる。
点群同士の差分はノイズにし
かならない。
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# Page. 25

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/P7RP2X1KJ9.jpg)

次に、現実の上で「計算」が走る
ロボットの為の地図
掃除・搬送・巡回・点検ロボットを、スキャンした
翌日から投入する。Scan to BIM が、ロボットの
「新規入場者教育」になる。
人流・避難・業務動線の
シミュレーション
実際の建物の上で、人の流れ・避難時間・作業動線
を走らせる。イベント会場、駅、病院、工場の運用
設計を事前に。
なぜ「情報」が要るか
なぜ「情報」が要るか
「床は通れる／ドアは通過点／壁は障害」という情
報が要る。点群は「何が通れるか」を知らない。
閉じた壁・ドア・部屋の幾何が、シミュレーション
の境界条件になる。
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# Page. 26

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJX3D6Y57X.jpg)

そして、空間そのものが「プラットフォーム」になる
現実空間が
空間データの
舞台になる
資産化・自動申請
スキャンした会場・工場・街に、XR体験・訓練・
ガイドを自動で適合させる。壁が遮蔽し、
ドアがポータルになる。
不動産の掲載、保険の査定、改修の法規チェックと
申請。空間が「比較できる・取引できる・審査でき
る」データになる。
なぜ「情報」が要るか
なぜ「情報」が要るか
遮蔽・衝突・通路の情報が無いと、体験は現実と噛
み合わない。ホロラボの本領。
標準化された情報モデルだから、比較・取引・自動
審査が成り立つ。
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# Page. 27

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3JKYX13R7D.jpg)

情報を与えて、現実に返す ＝ デジタルツイン
見た目だけのコピーではなく、情報を持ち、現実に返せる。これが「使える」デジタルツイン。
現実空間
工場・オフィス・街
スキャン
›
見た目を取る
LCC / 3DGS
情報を与える
›
BIM / IFC へ
Scan to BIM
計算・生成
›
AI連携・シミュレー
ション・ロボット連携
XR / MR で、現実に返す
計算した結果・生成した案・ロボの経路を、現場に原寸で重ねて見せる。
ここがホロラボがずっとやってきたこと
入口（スキャン→情報）のコストが下がり、出口（現実に返す）は既にある。
このサイクルを回せる会社がホロラボ。
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# Page. 28

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE395QGGE5.jpg)

持ち帰ってほしいこと
展示ブース 11
見た目はスキャンで、
情報はBIMで。
全てをBIMで作り込まなくていい。
情報が必要なところだけBIMにすれば、現実を、
機能的にできる。
XGRIDS が気になったら、お近くのホロラボ社員へ。
一緒に作りたい未来があれば、ぜひ声をかけてください。
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Xynapse デジタルツイン
BIM×スキャンデータ活用：現況データとBIM
連携の実例
配置・避難シミュのほか、BIM×スキャン連携の
展示があります。
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