UpCodesは7年以上にわたり、業界の専門家や住宅所有者といった人々にとって、複雑な建築基準法の世界を分かりやすく理解できるように努めてきました。同社のプラットフォームには、全州の規制を網羅した検索可能なデータベースや、基準法の誤りを指摘する「スペルチェック」などの機能が含まれています。本日、このスタートアップは、建築基準法の世界をさらにスムーズにナビゲートするAIベースの新ツールを発表しました。ChatGPT-4をベースに構築された「Copilot」と呼ばれるこのツールは、研究アシスタントとして機能し、複雑な基準法に関する質問に答え、回答に関連セクションへのリンクを付与します。
UpCodesはまた、シリーズAで350万ドルを調達したことを発表しました。これは、Copilotの開発とプラットフォームへのAIベースの機能追加を継続する中で、採用活動に充てられる予定です。2021年3月に発表されたプレシリーズAを含む、UpCodesのこれまでの資金調達と合わせると、今回の調達総額は760万ドルとなります。
最新の資金調達ラウンドは、建設・不動産テクノロジーに特化したベンチャーキャピタルであるBuilding Venturesが主導しました。PlanGridの共同創業者であるCapitalXとBragiel Brosも参加しています。
UpCodesは現在、月間アクティブユーザー数が65万人を超え、ページビュー数は1億回を超えています。TechCrunchが2021年3月にUpCodesを最後に取り上げて以来、同社は大きく成長しています。共同創業者兼CEOのスコット・レイノルズ氏によると、同社のチームは倍増し、収益は4倍に増加し、製品ラインナップも拡充され、より多くのユーザー層をカバーしています。また、対象となる建築基準法も200万セクション未満から500万セクション以上に増加し、現在では米国のすべての州と主要都市をカバーしています。
Copilot を立ち上げる以前、UpCodes は法典データベースの構築に注力しており、これまで紙の参考書でしか入手できなかった規制をデジタル化し、検索を容易にしていました。500万以上の法典セクションに加え、16万件の地方自治体の改正も収録しています。法典は常に変更されているため、UpCodes は毎月平均約7,000件を更新しています。
データベースは検索可能で、コードチェック機能など、コードコンプライアンスを容易にするためのツールも備えていますが、規制が複雑なため、それらを使用するだけでもかなりの時間がかかります。Copilotは、コード調査プロセスを劇的に簡素化することを目的としています。
レイノルズ氏は、Copilot が回答できる質問の例をいくつか挙げました。
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- 建物内の特定の占有者の出口までの移動距離、または緊急時に人が移動できる最大距離を計算します (このタイプのクエリに対する Copilot の応答の例は、上記の図に含まれています)。
- コードセクションの背景にあるコンテキストを詳しく説明して、意味を理解しやすくします。
- 建築、火災、機械のコードなど、他のコードに関連する、またはより厳格なコードセクションを見つけます。
- 関連するコードセクションがリンクされた、住宅用デッキ規制のチェックリストを生成します。
Copilot はこれらの質問に答え、情報を取得するコードセクションを引用することでユーザーを支援し、ユーザーが実際のコードを自分で確認できるようにします。
「私たちは常に教育に力を入れ、ユーザーがコードの背景にある文脈を理解できるよう支援してきました」とレイノルズ氏は述べた。UpCodesは、公開されているコンテンツに加えて、ユーザーがコードをより深く理解できるよう、Copilotに解説コンテンツを追加する予定だ。
注目すべきは、UpCodesがホストする法令が、ChatGPTやGoogle BardといったAIの学習データの上位0.01%を占めていることです。建築専門家は、疑問の答えを得るためにこれらのツールをよく利用しているとレイノルズ氏は述べています。これらのツールは、UpCodesのウェブサイトから直接取得したCommon CrawlのC4データセットで学習されました（UpCodesの法令データベースへの基本アクセスは無料です）。
「法学修士（LLM）の研修において、データの質への関心が高まっています」と彼は説明した。「UpCodesは、質の高い建設法に関する膨大なライブラリを保有しており、これらの法律の多くをオンラインで入手できる唯一の情報源であるため、法学修士（LLM）の研修には理想的です。建設法を収録したのは意識的な決定というよりは、建設法を含む幅広いトピックに関連する質の高いデータをUpCodesのアルゴリズムが特定した結果と言えるでしょう。」
しかしレイノルズ氏は、クロールには時間的スナップショットしか含まれず、規制は常に変化しているため、モデルは古いコードで動作している可能性が高いと付け加えた。
CopilotはUpCodesの常に更新されるデータベースを利用できるため、この点で優位性があります。さらに、コードは管轄区域によって大きく異なります。レイノルズ氏によると、UpCodesはコードデータベースを最新の状態に保つためのインフラ構築に何年も費やしたとのことです。
あらゆるAIプロジェクトが直面する最も重要な課題の一つは、幻覚を抑制することです。レイノルズ氏によると、UpCodesが実施した最大の取り組みの一つは、Copilotをプロジェクトに適用されるコードに「囲い込む」ことだという。これは、ユーザーの所在地と許可年度に基づいて、16万件の修正を含む500万以上のコードセクションを解析することを意味します。また、建物の種類などの追加データも収集し、Copilotが関連するコードのみを使用するようにしています。
Copilot には、建設法に特化した回答を微調整する内部システムが搭載されており、各クエリを多層的な分析に通すことで、質問をより深く理解し、分析します。Copilot は、管轄区域固有の法規に焦点を当てることで、差異を考慮し、また建築専門家は複数の管轄区域に同時に精通しなければならない場合が多いことを考慮しています。質問が入力されると、Copilot は文脈と直接参照を含む回答を提供するため、ユーザーは回答に至った経緯を把握できます。
UpCodesの有料プランにご加入のユーザーは、Copilotに3つの質問をすることができます。無制限のアクセスをご希望の場合は、UpCodes Professionalにアップグレードするか、Enterpriseプランに追加してください。
UpCodesのシリーズA資金は、エンジニアリング部門に加え、Copilotに貢献するすべての部門の採用に充てられる。レイノルズ氏によると、同社はコードライブラリとリソースを拡張し、Copilotがより洗練された回答を生成し、プロジェクト管理などの新機能を追加できるように計画しているという。
UpCodesのチームは、Building Venturesを創業当初から知っています。「シリーズAのパートナーとして最適だと考えました」と彼は付け加え、Building Venturesは元創業者を含む建設業界の元経営者で構成されていると説明しました。UpCodesのポートフォリオとLP基盤は、アイデアを検証する際に貴重なリソースとなります。
「建設業界は不透明で独自の世界となっている場合があり、何十年もこの業界に携わってきた投資家やパートナーの存在は有益だ」とレイノルズ氏は語った。
Building VenturesによるUpCodesへの投資に関する声明の中で、パートナーのアレン・プレガー氏は次のように述べています。「UpCodesは、AIを活用したプラットフォームですべての建築基準を統合・管理することで、建築環境における建築基準コンプライアンスを変革しています。シリーズA投資を主導できることを大変嬉しく思います。」
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