AI活用レポート：ヒアリングシートをAIで整理して分かった、設計条件を「落とさない」ための使い方（260823）

今週は、建築設計業務の中でもかなり実務的なAI活用を行いました。

教育施設系プロジェクトで作成されたヒアリングシートや関連資料を、Gemini Notebook と ChatGPT の両方に読み込ませ、内容を整理してもらいました。

依頼内容は同じです。
入力したデータも同じです。

それでも、出てくる結果には違いがありました。

Gemini Notebookは、資料に沿って内容を拾い上げる一次整理に向いていました。
一方でChatGPTは、その内容を設計実務で使えるように、部屋別要望・設計条件・確認事項・Excel管理表へ再構成する作業に向いていました。

ここで重要なのは、AIに「要約」を依頼したわけではないということです。

設計業務で必要なのは、文章を短くすることではありません。

むしろ、

後で設計に影響する条件を、できるだけ落とさずに拾うこと

です。

ヒアリング資料には、利用者の要望、運用上の条件、家具・什器、電源、通信、空調、遮音、搬入、セキュリティなど、設計に直結する情報が散らばっています。

それを人間だけで読み込むと時間がかかります。
ただし、AIに丸投げすると、きれいに要約される代わりに、細かな条件が落ちることがあります。

今週の学びはシンプルでした。

AIには「要約」ではなく、「設計条件化」を依頼する。

今回は、その実務的な使い方を整理します。

③ 今週のAI活用テーマ

今週の中心テーマは、次の4つです。

1つ目は、ヒアリングシートをGemini NotebookとChatGPTの両方で整理することです。

同じ資料を複数のAIに読ませることで、片方が拾えていない情報をもう片方で確認できます。これは重要資料の抜け漏れ確認としてかなり有効でした。

2つ目は、ヒアリング内容を部屋別の設計条件に変換することです。

単なる要約ではなく、

• 室名

• 主用途

• 利用者

• 想定人数

• 家具・什器

• 収納

• 電源

• 通信

• AV機器

• 空調・換気

• 照明

• 音・遮音

• セキュリティ

• 運用上の要望

• 未確定事項

• 設計者確認事項

といった形に分解しました。

3つ目は、AIの出力をExcel管理できる形式に再構成することです。

ヒアリング内容は、読んで終わりではありません。
基本設計、実施設計、設備設計、家具計画、発注者協議の中で何度も参照することになります。

そのため、文章ではなく、後から追記・確認・ステータス管理できる表にすることが重要でした。

④ やり取りの量と進め方

今週のやり取り量は、正確な機械集計ではなく体感ですが、建築設計業務に関する相談だけでもかなり多めでした。

概算では、

• 相談テーマ：10件以上

• 修正依頼・条件追加：30回以上

• 画像生成・レタッチ系の修正：かなり多数

• ヒアリング整理関連：資料整理、Excel化、再整理、note化まで複数回

という印象です。

特にヒアリングシート整理では、最初から完成形が見えていたわけではありません。

最初は、

「資料を要約してください」

に近い依頼でも成立しそうに見えます。

しかし、設計実務で使うにはそれでは足りません。

途中で、

• 文章が少ないことより、情報を落とさないことを優先する

• 各部屋の要望をきちんと整理する

• 部屋別に分ける

• 設計条件と確認事項を分ける

• Excelで管理できる形にする

• Gemini Notebookの結果も踏まえて再整理する

• note記事では実名を出さない

という条件を追加しました。

つまり、AIに一発で完成品を出させたというより、

AIの出力を設計者がレビューし、実務で使える形式に近づけていった

という流れです。

これは設計業務そのものに近いです。

⑤ 設計業務でどう使ったか

1. ヒアリング資料を「読む資料」から「設計条件表」に変換した

ヒアリングシートは、そのままだと文章資料です。

もちろん読むことはできますが、設計を進めるうえでは、次のような判断に使う必要があります。

• この部屋には何人入るのか

• どの家具を想定しているのか

• 電源や通信はどの程度必要か

• AV機器はどこに設置するのか

• 空調・換気で特別な条件があるか

• 搬入経路や建具寸法に注意が必要か

• 未確定のまま残っている項目は何か

• 次回ヒアリングで確認すべきことは何か

このような項目は、通常の文章要約では落ちやすいです。

そこで今回は、ヒアリング内容を部屋別の設計条件表に変換しました。

特に有効だったのは、各要望を、

• 用途・運用

• 内装・建具

• 設備・空調

• 配線・電気

• 配線・通信

• AV機器

• 家具・什器

• 確認事項

のように分類したことです。

これにより、意匠設計だけでなく、設備設計・電気設計・家具計画との協議にもつなげやすくなります。

2. Gemini NotebookとChatGPTを役割分担した

同じ資料をGemini NotebookとChatGPTに読み込ませると、それぞれの特徴が見えました。

Gemini Notebookは、資料に基づいた一次整理に向いています。
資料内の記述をたどりながら、どこに何が書かれているかを確認しやすい。

ChatGPTは、整理した内容を実務の表や文章に再構成するのに向いています。
部屋別の一覧、詳細要望管理表、note記事、再利用できるプロンプトなどに展開しやすい。

つまり、

Gemini Notebookで資料根拠を確認し、ChatGPTで設計業務用に再構成する。

この分担がかなり使いやすいと感じました。

どちらか一方だけで完結させるのではなく、同じ資料を複数AIで確認し、最後に設計者が統合する。

この流れは、重要なヒアリング資料や議事録整理で使えます。

3. Excel化することで、設計中の管理表として使いやすくした

ヒアリング内容は、一度整理したら終わりではありません。

設計が進むと、

• 対応済み

• 検討中

• 要確認

• 条件変更

• 設備設計へ共有

• 発注者へ確認

といった状態管理が必要になります。

そのため、今回はExcelに落とし込みやすい形式にしました。

単なる文章ではなく、

• 室名・エリア

• 要望分類

• 詳細要望

• 配慮事項・課題

• 優先度

• 対応ステータス

• 出典資料

のような形です。

この形にすると、設計中の確認リストとして使えます。

ヒアリング資料を、設計者が「読んだかどうか」で終わらせず、進行管理できる資料に変えることができます。

⑥ 他の設計者にも役立つポイント

今回の活用で、他の設計者にも転用しやすいポイントは3つあります。

1. ヒアリング資料は「要約」させない

AIに対して「要約してください」と依頼すると、文章は読みやすくなります。

ただし、設計条件として重要な細部が削られる可能性があります。

ヒアリング資料で本当に必要なのは、

短くすることではなく、設計に影響する情報を分類して残すこと

です。

そのため、プロンプトでは「要約」ではなく、

• 抜けなく抽出する

• 部屋別に整理する

• 設計条件に変換する

• 未確定事項を分ける

• 次回確認事項を一覧化する

と指示する方がよいです。

2. 同じ資料を複数AIに読ませる

重要な資料ほど、1つのAIだけで整理しない方がよいと感じました。

AIによって得意な整理の仕方が違います。

片方が拾った要望を、もう片方が落とすこともあります。
逆もあります。

そのため、

1. Gemini Notebookで資料根拠を整理する

2. ChatGPTで部屋別・設計条件別に再構成する

3. 両方の結果を比較する

4. 片方だけにある情報を原資料へ戻って確認する

5. 最終的に人間が統合する

という流れが有効です。

これはヒアリングシートだけでなく、議事録、要求水準書、プロポーザル要項、設計条件整理にも使えます。

3. AIの整理結果をそのまま信用せず、確認事項を残す

AIの出力は便利ですが、最終成果物ではありません。

特にヒアリング資料では、

• 本当にその部屋の要望か

• 別の部屋の条件と混ざっていないか

• 数値条件が落ちていないか

• 「要望」と「決定事項」が混在していないか

• 設備設計者に確認すべき内容が残っていないか

を確認する必要があります。

AIの整理結果を完成品にするのではなく、

次に人が確認すべきことを明確にする中間成果物

として扱うのが安全です。

※本記事は、建築設計の実務で試しているAI活用の記録・情報共有を目的としたものです。紹介している内容はあくまで一例であり、ご利用はご自身の判断・責任でお願いいたします。また、AIの出力をそのまま成果物として使用することはなく、最終的な確認・修正・判断は人の手で行っています。ご意見やおすすめの活用法がありましたら、ぜひコメントで教えてください。情報交換を通じて、建築設計におけるAI活用を一緒に探求していければ嬉しいです。