建築の意思決定を、AIで書き換える。

建設・不動産は国内だけで100兆円規模。日本最大級の産業でありながら、デジタル化が最も遅れた領域です。なかでも「審査」は、すべての建築物が必ず通過する要所。10万条文を超える法令・条例との照合が、いまも数週間の人手作業に支えられています。

法務のHarvey、カスタマーサービスのSierra——専門職の業務を丸ごと担う特化型AIエージェントが、いま世界で急成長しています。建築の審査は、その波がまだ届いていない空白地帯です。私たちは、ここを起点に選びました。

汎用AIは建築基準法を「知って」いますが、審査は「できません」。図面から属性を根拠つきで抽出し、条文と照合し、確信度と出典を添えて指摘する——この一連の業務を担うには、領域に深く特化した設計が必要です。mignはすでに、数百以上の審査項目を90%以上の精度で自動化しています。

そして、使われるほど強くなる構造があります。顧客ごとのデータと指摘へのフィードバックが蓄積するほどAIの精度が上がり、精度が上がるほど利用が増え、さらにデータが貯まる。この複利のフライホイールが、競争力の核です。

mignは顧客実証のフェーズにあります。ビューローベリタスジャパンをはじめとする企業に有償でご利用いただきながら、プロダクト・マーケット・フィットを科学的に検証している最中です。2026年4月には、Angel Bridgeをリードインベスターとして総額2.3億円の資金調達を実施しました。

完成した事業に乗るのではなく、事業の形そのものを一緒に決める。いまジョインするコアメンバーには、その裁量と責任があります。

確認審査の自動化は入口にすぎません。ここで築いた精度と信頼を土台に、審査を受ける側——デベロッパーや設計会社——へ、確認審査以外の審査・検査業務へ、そして米国・アジアをはじめとするグローバル市場へと広げていきます。

建築は世界中で同じ課題を抱えています。世界有数の厳格さを持つ日本の審査を自動化できた技術は、そのまま世界で通用します。

私たちは戦略を「何を捨て、何に賭けるかを定めた、検証可能な仮説」として扱います。意思決定は感覚ではなく、仮説と検証のループで行う。科学的アプローチの訓練を受けた起業家は、そうでない起業家より高い業績を上げる——ランダム化比較試験が示す事実です。研究者が創業した会社らしく、経営そのものを科学します。

技術メンバーの5割が博士号保持者。東京大学、IIT、ハノイ工科大学などの出身者が8割を占めます。代表の對間は東京大学で工学博士号を取得し、慶應義塾大学・京都大学で助教、ロンドン大学・北京大学で研究員を務めた建築×データサイエンスの研究者です。

「研究成果が誰の役に立っているのか、実感が持てなかった」——その問いから、直接社会を変える道としてmignは生まれました。