오토시투

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AutoSitu

부동산 개발 계획 도면의 QA/QC, 조닝, 코드 준수 검사를 자동화하는 AI 워크스페이스

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최근 변경
2026-01-01 AutoSitu, Y Combinator W26 배치 참여 — 지자체 건축 허가 AI 자동 검토 플랫폼 디트로이트 파일럿 가동 소스: https://autositu.com/about 2026년 초

2026-06-15 직접 확인 · 자동 검증 데이터

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오토시투 제품 화면

2026-06-15 확인

가격 정보

유료시작 가격: 문의 필요 (Demo-based)

공식 웹사이트에 공개된 고정 가격표는 없으며, 사용자의 요구 사항에 따라 별도로 문의(Contact)해야 한다. 개발자, 도시 계획 부서, 건축가를 위한 맞춤형 솔루션을 제공하며 데모 신청을 통해 가격 협의가 진행된다. 무료 플랜에 대한 정보는 확인되지 않는다.

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최근 업데이트와 소식

소개AI 요약

AutoSitu(구 MirageDoodle)는 부동산 개발 인허가와 법규 검토 과정을 자동화하는 AI 워크스페이스입니다. AI 에이전트가 도시 각 부서의 검토 워크플로우 안에서 직접 동작하며 조닝, 건축 코드, 규정 준수 여부를 대조해 확인합니다. Y Combinator W26 배치에 참여한 기업으로, 공공기관과 민간 개발사 양쪽을 대상으로 합니다. 회사 측은 자사 검토가 기존 방식보다 최대 90% 빠르다고 밝히고 있으며, 재제출 비용 절감과 검토 기간 단축을 내세웁니다. 2026년 초 기준 로스앤젤레스, 시애틀, 호놀룰루, 오스틴 등 미국 주요 도시가 AI 인허가 도구를 도입해 심사 기간을 단축하려는 흐름이 이어지는 가운데 등장한 서비스입니다.

활용 워크플로우

AEC 데이터 지식화복잡한 CAD 도면, PDF 설계도, 프로젝트 일정을 AI가 분석하여 검색 및 검증이 가능한 구조화된 지식 그래프로 변환합니다.
멀티 에이전트 법규 검토조닝(Zoning) 및 건축 코드 준수 여부를 확인하기 위해 여러 AI 에이전트가 병렬로 협업하여 항목별 정밀 검사를 수행합니다.
자동 QA/QC 및 마크업도면 간의 불일치나 기술적 오류를 자동으로 식별하고, 검토자가 즉시 확인할 수 있도록 도면에 직접 마크업과 주석을 생성합니다.
오토시투AI 허브
리스크 예측 분석과거 프로젝트의 승인/반려 패턴을 학습한 AI가 현재 프로젝트에서 발생할 수 있는 잠재적 이슈를 사전에 경고합니다.
실시간 협업 워크플로우부동산 개발사, 설계사, 시정부 담당자가 동일한 기술 데이터를 기반으로 실시간 소통하며 의사결정 시간을 단축합니다.
재제출 최적화 엔진수정 사항이 반영된 도면을 즉시 재검증하여, 인허가 과정에서 발생하는 비용 소모적인 재제출(re-submittals) 횟수를 최소화합니다.
AEC 데이터 지식화복잡한 CAD 도면, PDF 설계도, 프로젝트 일정을 AI가 분석하여 검색 및 검증이 가능한 구조화된 지식 그래프로 변환합니다.
멀티 에이전트 법규 검토조닝(Zoning) 및 건축 코드 준수 여부를 확인하기 위해 여러 AI 에이전트가 병렬로 협업하여 항목별 정밀 검사를 수행합니다.
자동 QA/QC 및 마크업도면 간의 불일치나 기술적 오류를 자동으로 식별하고, 검토자가 즉시 확인할 수 있도록 도면에 직접 마크업과 주석을 생성합니다.
오토시투AI 허브
리스크 예측 분석과거 프로젝트의 승인/반려 패턴을 학습한 AI가 현재 프로젝트에서 발생할 수 있는 잠재적 이슈를 사전에 경고합니다.
실시간 협업 워크플로우부동산 개발사, 설계사, 시정부 담당자가 동일한 기술 데이터를 기반으로 실시간 소통하며 의사결정 시간을 단축합니다.
재제출 최적화 엔진수정 사항이 반영된 도면을 즉시 재검증하여, 인허가 과정에서 발생하는 비용 소모적인 재제출(re-submittals) 횟수를 최소화합니다.
연동RevitRhinoAutoCADBluebeamProcore

핵심 차별점: AEC 도면을 지능형 지식 데이터로 변환하고 에이전트 기반 AI로 조닝 및 법규 검토를 자동화하여 부동산 개발의 인허가 병목 현상을 해결합니다.

주요 기능AI 요약

  • Agentic AI 기반 조닝·건축 법규 자동 준수 검토
  • AEC 도면 및 복잡한 스케줄을 구조화된 데이터로 변환
  • 과거 승인 데이터 기반 이슈 사전 예측 모델
  • 실시간 기술 검토 리포트 자동 생성
  • 멀티 에이전트 엔진의 QA/QC 자동화
  • 도시 부서 간 크로스 검토 워크플로우 통합

장점 & 단점AI 분석

공식 정보와 공개 피드백을 함께 정리한 참고 메모입니다

장점

  • 공식 제출 전 문제를 표시하여 도시 코멘트를 50~70% 감소시킨다고 주장
  • 승인 기간을 3~6개월 이상 단축한다고 주장함
  • 재제출 사이클을 2~3회에서 0~1회로 줄이는 것을 목표로 함
  • 일상적인 구역 및 코드 검사를 자동화하여 인원 증가 없이 처리량 증대
  • 수정 비용이 적은 제출 전 단계에서 나중에 발견될 문제들을 조기에 표시
  • 창립자들이 도시계획(미시간대/하버드)과 AI/로보틱스(조지아공대) 전문 배경 보유

단점

  • 경쟁사들은 신청자 측 사전 검사 도구로 한정되며 정부 직원의 접수 검증 요구를 완전히 충족 못할 수 있다고 평가
  • 2025년 창립 스타트업으로 팀 규모가 작아(약 2명) 확고한 기업용 플랫폼 기능이 부족할 수 있음
  • AI 기반 코드 준수 도구는 신뢰성 확보를 위해 실제 계획 검토자의 검증이 필요함
  • 자동화 규칙이 세분화된 관할권별 요구사항을 놓칠 수 있다는 경쟁사 지적

활용 사례AI 요약

  • 개발 계획 검토 속도 향상 및 인허가 기간 단축
  • 조닝 및 건축 법규 준수 여부 자동 확인
  • 이슈 사전 예측으로 재제출 비용 절감
  • 시 계획 부서의 대규모 개발 신청 자동 심사
  • AEC 도면 데이터 구조화 및 과거 프로젝트 지식 축적

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