rvt-to-excel

RVT から Excel への変換

ビジネスケース

課題

RVT ファイル内の BIM データは、次の用途で抽出する必要があります。

• 複数のプロジェクトを一括処理する
• BIM データを分析パイプラインに統合する
• 構造化データを関係者と共有する
• レポートや数量拾いを作成する

ソリューション

RVT ファイルを、分析やレポート作成に使える構造化 Excel データベースに変換します。

ビジネス価値

• 一括処理 - 複数のプロジェクトを変換できます
• データへのアクセス性 - 幅広く利用できる Excel 形式
• パイプライン統合 - BI ツールや ML モデルにデータを提供できます
• 構造化された出力 - 要素データとプロパティを整理して出力します

技術的な実装

CLI の構文

RvtExporter.exe <input_path> [export_mode] [options]

エクスポートモード

モード	カテゴリ	説明
basic	309	主要な構造要素
standard	724	標準的な BIM カテゴリ
complete	1209	Revit のすべてのカテゴリ
custom	ユーザー定義	指定したカテゴリのみ

オプション

オプション	説明
bbox	バウンディングボックスの座標を含めます
rooms	部屋との関連付けを含めます
schedules	すべての集計表をシートにエクスポートします
sheets	シートを PDF にエクスポートします

使用例

# Basic export
RvtExporter.exe "C:\Projects\Building.rvt" basic

# Complete with bounding boxes
RvtExporter.exe "C:\Projects\Building.rvt" complete bbox

# Full export with all options
RvtExporter.exe "C:\Projects\Building.rvt" complete bbox rooms schedules sheets

# Batch processing
for /R "C:\Projects" %f in (*.rvt) do RvtExporter.exe "%f" standard bbox

Python との統合

import subprocess
import pandas as pd
from pathlib import Path
from typing import List, Optional

class RevitExporter:
    def __init__(self, exporter_path: str = "RvtExporter.exe"):
        self.exporter = Path(exporter_path)
        if not self.exporter.exists():
            raise FileNotFoundError(f"RvtExporter not found: {exporter_path}")

    def convert(self, rvt_file: str, mode: str = "complete",
                options: List[str] = None) -> Path:
        """Convert Revit file to Excel."""
        rvt_path = Path(rvt_file)
        if not rvt_path.exists():
            raise FileNotFoundError(f"Revit file not found: {rvt_file}")

        cmd = [str(self.exporter), str(rvt_path), mode]
        if options:
            cmd.extend(options)

        result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True)

        if result.returncode != 0:
            raise RuntimeError(f"Export failed: {result.stderr}")

        # Output file is same name with .xlsx extension
        output_file = rvt_path.with_suffix('.xlsx')
        return output_file

    def batch_convert(self, folder: str, mode: str = "standard",
                      pattern: str = "*.rvt") -> List[Path]:
        """Convert all Revit files in folder."""
        folder_path = Path(folder)
        converted = []

        for rvt_file in folder_path.glob(pattern):
            try:
                output = self.convert(str(rvt_file), mode)
                converted.append(output)
                print(f"Converted: {rvt_file.name}")
            except Exception as e:
                print(f"Failed: {rvt_file.name} - {e}")

        return converted

    def read_elements(self, xlsx_file: str) -> pd.DataFrame:
        """Read converted Excel as DataFrame."""
        return pd.read_excel(xlsx_file, sheet_name="Elements")

    def get_quantities(self, xlsx_file: str,
                       group_by: str = "Category") -> pd.DataFrame:
        """Get quantity summary grouped by category."""
        df = self.read_elements(xlsx_file)

        # Group and count
        summary = df.groupby(group_by).agg({
            'ElementId': 'count',
            'Area': 'sum',
            'Volume': 'sum'
        }).reset_index()

        summary.columns = [group_by, 'Count', 'Total_Area', 'Total_Volume']
        return summary

出力構成

Excel のシート

シート	内容
Elements	プロパティ付きのすべての BIM 要素
Categories	要素カテゴリの概要
Levels	建物のレベル
Materials	マテリアルの定義
Parameters	共有パラメーター

要素の列

列	型	説明
ElementId	int	一意の Revit ID
Category	string	要素カテゴリ
Family	string	ファミリ名
Type	string	タイプ名
Level	string	関連付けられたレベル
Area	float	表面積（m²）
Volume	float	体積（m³）
BBox_MinX/Y/Z	float	バウンディングボックスの最小値
BBox_MaxX/Y/Z	float	バウンディングボックスの最大値

使用例

# Initialize exporter
exporter = RevitExporter("C:/Tools/RvtExporter.exe")

# Convert single file
xlsx = exporter.convert("C:/Projects/Office.rvt", "complete", ["bbox", "rooms"])

# Read and analyze
df = exporter.read_elements(str(xlsx))
print(f"Total elements: {len(df)}")

# Quantity summary
quantities = exporter.get_quantities(str(xlsx))
print(quantities)

# Export to CSV for further processing
df.to_csv("elements.csv", index=False)

DDC パイプラインとの統合

# Full pipeline: Revit → Excel → Cost Estimate
from semantic_search import CWICRSemanticSearch

# 1. Convert Revit
exporter = RevitExporter()
xlsx = exporter.convert("project.rvt", "complete", ["bbox"])

# 2. Extract quantities
df = exporter.read_elements(str(xlsx))
quantities = df.groupby('Category')['Volume'].sum().to_dict()

# 3. Search CWICR for pricing
search = CWICRSemanticSearch()
costs = {}
for category, volume in quantities.items():
    results = search.search_work_items(category, limit=5)
    if not results.empty:
        avg_price = results['unit_price'].mean()
        costs[category] = volume * avg_price

print(f"Total estimate: ${sum(costs.values()):,.2f}")

ベストプラクティス

1. 適切なモードを使用する - 簡単な分析には basic、すべてのデータが必要な場合は complete を使用します
2. bbox を含める - 空間分析と可視化に必要です
3. 一括処理は慎重に行う - 大きなファイルは処理に時間がかかることがあります。夜間に処理してください
4. 出力を検証する - 要素数を Revit の集計表と照合してください

リソース

• GitHub：cad2data Pipeline
• ダウンロード：RvtExporter.exe についてはリポジトリのリリースを参照してください