単一の AI が見落とす element を、7 人の建築専門家 AI が並列で発見。
物理シミュレーションが「不可能な構造」を即座に検出。
ユーザの修正は確率分布のベイズ更新として AI が学習する。
競合は 2D→3D で止まる。PLS は 2D→4D + 確率分布 + 物理検証。
単一 VLM (Gemini / GPT-4V) ベースのアプローチには、構造的な限界がある。 PLS Conquest v3 は、業界が長年諦めてきた 4 つの根本問題に正面から取り組んでいる。
「単一の知性が見落とすものは、永久に見落とされる」
Conquest Mode v3 は、業界の単一視点パラダイムを 4 つの軸で打ち破る。
7 人の建築専門 AI (アーキ / ストラ / メプ / セキサン / セコカン / ホウキ / ビム)
が 同じ図面を独立に解釈。1 人の専門家が見落としても、別の専門家が
catch。Element 単位で投票 → 多数決で confidence 0.0-1.0 を算出。
各 element に top-3 仮説 を保持。ユーザが「これは BEAM」と修正すると ベイズ更新で top-1 入替、履歴は Neo4j に蓄積され将来の精度向上に活用される。
抽出した 3D を 6 種類の物理 check で検証: 寸法 ≤ 0、累積荷重 vs 軸耐力、 細長比、梁スパン、屋根→梁→柱→基礎 の 荷重経路連続性、静的釣合。 物理法則 = VLM より絶対的な ground truth。
すべての anomaly / repair / user feedback を Neo4j に永続化。 過去の誤判定パターンを抽出 → 次回の VLM prompt に反映 → 自己進化。 「使えば使うほど賢くなる」唯一のアーキテクチャ。
PDF を受け取ってから、配布 ready 判定までの全工程。各 Stage は独立に テスト可能で、514+ unit tests が連続的に検証している。
PLS は以下の 4 条件を全て満たすまで配布しません。「現状のまま配布は逆ブランディング」 (CEO 2026-05-03) の徹底回避。
測定: synthetic 5 シナリオ (オフィス / 住宅 / 倉庫 / 学校 / 工場) × pipeline_v3 / Pack #83 Phase 4.5 / commit 6a75370
synthetic distribution check は CLI で即実行できます。
実 PDF 解析の β プログラムは順次案内中です。