建築業向けAI見積

1. 1. User Story\n見積担当者として、実図面に対する認識精度と処理時間を把握したい。なぜなら、根拠なくOCR・画像認識の実装方式を固定しないため。\n\n## 2. Background\n- 関連要件: docs/requirements/functional-requirements.md（FR2-1〜FR2-7）\n- 関連設計書: docs/requirements/fr2-recognition-design.md\n- 現状の課題: PaddleOCR、YOLO系等は候補段階であり、サービス境界も未決定。\n\n## 3. Scope\n- 自社の代表図面でOCR・部材/部屋領域認識候補を比較する\n- 精度、処理時間、必要な実行資源、入力形式ごとの適合性を記録する\n- Laravel内実装かPythonワーカー分離かを判断し、decisionsに残す\n\n## 4. Out of Scope\n- 本番向けFR2認識処理の実装\n- 2D→3D/BIM生成\n\n## 5. Acceptance Criteria\n- [ ] PoC結果（精度・処理時間・実行環境）を記録する\n- [ ] OCR・部材認識の採用候補と不採用理由を決定する\n- [ ] Laravelとのサービス境界・非同期実行方式をdecisionに記録する\n- [ ] FR2実装の入出力・失敗時の扱いを設計書へ反映する\n\n## 6. Testing Requirements\n- 手動確認: 代表図面で認識結果を目視確認する\n\n## 8. Docs to Update\n- [ ] docs/progress-status.md\n- [ ] docs/requirements/functional-requirements.md\n- [ ] docs/requirements/fr2-recognition-design.md\n- [ ] docs/requirements/decisions/\n\n## 10. Done Definition\n- [ ] Acceptance Criteria を満たす\n- [ ] PoC結果と判断根拠がdocsに残っている

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対応するGitHub Issue: https://github.com/iplusone/construction-estimate/issues/11