必須パラメータを確認し、不足または誤った値を見つけ、調整や納品の前にモデル データを一貫した BIM 標準へ整えます。
バージョン履歴
図1 — Revit.Descriptor：モデルのパラメトリックデータをAIで処理。
Revitモデルのデータをコンパクトな表形式に変換し、通常のブラウザーまたはデスクトップのAIチャットで処理します。MCPサーバーを介して大容量のモデルコンテキストを継続的に送信する必要はありません。
図2 — Revit.Descriptorのメインウィンドウとモデルフィルターパネル。
図3 — データセットを作成するためのRevitビューの選択。
図4 — ジオメトリタイプによるフィルター。
図5 — ワークセットによるフィルター。
図6 — 要素カテゴリの選択。
図7 — ファミリの選択。
図8 — エクスポートする表に含めるパラメータの設定。
図9 — Excelファイル生成の進行状況。
図10 — モデルデータを表形式にエクスポートした結果。
MCPサーバーを使用すると、AIはアプリケーションやモデルと直接やり取りできます。ただし、複雑なBIMシナリオでは、大量のコンテキスト転送や多数の中間リクエストが必要になる場合があります。その結果、トークン消費量、処理時間、運用コストが増加します。Revit.Descriptorは別のアプローチを採用し、必要なモデルデータを特定の作業に十分なコンパクトな表形式で表現します。
モデル全体の構造や長いコマンド列をAIに送る代わりに、チャットには必要なデータだけを送ります。対象は要素、カテゴリ、パラメータ、値です。表形式のデータは分析、比較、一括処理が容易です。
準備したデータは、一般的なブラウザーまたはデスクトップのAIアプリケーションで処理できます。通常のパラメータ操作では、独立したMCPフローを介してAIとRevitを常時接続する必要はありません。
送信するコンテキスト量を減らすことで、トークン消費を抑え、処理を高速化できます。特に大規模モデル、繰り返しのチェック、データの一括入力で効果が大きくなります。
AIは定義されたルールに従って、会社で必要なコード、分類、その他の値を割り当てることができます。また、既に入力済みのデータを確認し、差異を検出できます。
パラメータの有無と正確性、許容値、パラメータと要素カテゴリの対応を確認します。AIは欠落、不整合、エラーを一括で検出できます。
モデルをIFCやその他の外部形式に渡す前に、カテゴリとパラメータのマッピング、エクスポートデータの要件、情報内容の正確性をAIで確認します。
Revit.Descriptorはモデルのジオメトリを作成または変更しません。要素の作成、移動、回転、形状編集は行いません。対象はBIMモデルの情報部分であり、パラメータ、値、コード、分類、マッピング、その他の構造化データです。
