建築設計における生成AI ～ 現状と可能性

先日、「建築設計における生成AI ～ 現状と可能性」というタイトルで、15分程お話しさせていただく機会がありましたので、その時の内容をこちらにもまとめておこうと思います。

建築設計における生成AI ー 現状と可能性 ー

私は2010年頃から、建築設計へのAI活用に関心を持ち、情報収集や検証を続けてきました。また、最近では、生成AIに関する資格も取得し、大学や業界団体で講演・セミナーなども行ってきました。

今日は、普段、私が90分程度でお話ししている内容の中から要点を絞り、特に意匠設計に関するテーマを中心にお話ししたいと思います。限られた時間なので駆け足になりますが、よろしくお願いいたします。

生成AIは一時的なブームか、パラダイムシフトか

これは、AIの進化の歴史を表した図です。最初にAIの歴史を紹介するのは、現在の生成AIブームが一時的な流行なのか、それとも技術革新なのかを考える上で参考になると考えたからです。

過去のAIは、人間がルールを教え込む必要がありました。そのために限界があり、何度も期待と停滞を繰り返してきました。

しかし、第3次AIブームでは、機械学習や深層学習が発展し、AIが自らデータの特徴やルールを学習できるようになりました。さらに2020年以降、ChatGPTや画像生成AIの登場によって、AIは専門家だけでなく、誰もが利用できる技術へと進化しました。

私は、現在起きている変化は一過性のブームではなく、パラダイムシフトの入り口にあるのではないかと考えています。そして、その変革は、建築設計の分野にも確実に広がり始めています。

未来のAIより、今のAIが実務を変え始めている

このようなAIの進化を背景に、近年は、AGI（汎用人工知能）やASI（人工超知能）といった言葉を目にする機会も増えてきました。AGIは人間と同等レベルの知的能力を持つAI、ASIはそれをさらに超えるAIとされています。

こうした技術がいつ実現するのかについては、様々な予測がありますが、専門家の間でも意見が分かれており、正確なことは誰にも分かりません。

しかし一方で、生成AIはすでに実務で活用され、建築設計の分野にも広がりつつあります。そこで次は、建築設計の分野でどのような変化が起きているのかをご紹介します。

建築設計で広がる生成AI活用

この図は、現在の建築設計分野におけるAI活用を、私なりに整理したものです。一般的な事務作業での効率化を除くと、設計分野でのAI活用は、大きく以下の3つに整理できると考えています。

1. 発想支援

2. デザイン生成と自動化

3. ナレッジの共有と継承

また、活用範囲は企画・基本計画から設計、施工、維持管理まで広がっており、さまざまなAIツールが登場してきています。特に意匠設計分野では、発想支援や空間イメージの生成、ボリュームスタディの自動化などへの活用が進んでいます。

私は、建築設計においても、すでに「AIを使うか使わないか」ではなく、「どの業務で、どのように活用するか」を検討する段階に入ってきていると思います。。

広がる建築設計向けAIツール

例えば、建築設計、特にBIMや3次元CADの分野では、すでに生成AIを活用したさまざまなソフトやサービスが登場しています。これらは大きく以下の3つのアプローチに分類できます。

1. プラットフォーム統合型

2. 既存BIMアドイン型

3. 対話・生成型プラットフォーム

それぞれ得意分野や活用場面は異なりますが、設計プロセスのさまざまな場面で利用できる環境が整いつつあります。

そして最近は、こうした個別のツールを人間が使い分けるだけでなく、AI自身が複数のツールと連携し、操作しながら作業を進める、「AIエージェント」という新しい流れも生まれています。

次は、その具体例として、現在行っている検証事例をご紹介します。

事例❶ AIが設計ツールを直接操作する時代へ

これは、MCPと呼ばれる仕組みを利用して、AIがRevitを操作している様子です。右側のチャット画面で、例えば「壁に窓を5つ、等間隔に配置して」などと自然言語で指示すると、AIがその内容を解釈し、必要な操作手順を判断して、Revit上でモデリングを行います。

現時点ではまだ簡単な操作に限られますが、AIがBIMデータを理解し、設計ツールを直接操作できるようになっていることがわかります。また、Revitのような高機能なソフトウェアは習得に時間がかかりますが、こうした技術が成熟すれば、学習のための負担も軽減され、業務効率の向上につながると考えられます。

つまり、AIは単に文章を生成するだけでなく、設計ツールを直接操作しながら、作業を進める段階へ入りつつあります。

事例❷ AIエージェントが設計業務を自律的に実行する

先ほどの事例では、AIがRevitを操作する様子をご紹介しましたが、こちらは、建築可能ボリュームの検討を支援するAIエージェントの検証事例です。AIには、敷地の住所と敷地図を与えただけで、それ以外の法的要件などは特に指示していません。

しかしAIは、自ら必要な情報を判断し、国土交通省や自治体の公開情報から法的要件などを取得しながら、3Dモデルを作成していきます。さらに、道路後退距離などの条件変更を指示すると、その内容を反映してモデルを自動的に更新します。

ここで重要なのは、AIが3Dモデルを作ることではありません。住所と敷地図だけを起点に、AIが必要な情報を自ら収集し、一連の作業を自律的に進めている点です。つまり、AIは単なる対話ツールではなく、目的達成のため、人間に代わって必要な処理を自ら組み立て、実行するエージェントの役割を果たしています。

事例❸ AIは写真から空間を理解し3Dモデル化できる

先ほどの事例では、AIが必要な情報を自ら収集しながら、建築可能ボリュームを作成する様子をご紹介しました。

こちらの事例では、AIに与えたのは一枚の写真と簡単な指示だけで、構造や寸法、モデリング手順などは一切指示していません。それでもAIは、写真から壁や床、開口部などの構成を推定し、わからないところはネットで調べながら、空間を3Dモデルとして再構築していきます。

現時点では寸法精度や再現性に課題があり、そのまま実務に利用できるレベルではありませんが、環境シミュレーションなどに用いる簡易モデルであれば、現状でも活用の場面があると考えられます。

しかし、ここで重要なのは、精度そのものではなく、AIが写真から空間構成を理解し、3次元モデルとして再構築できる段階に入りつつあることです。

Autodeskが描く建築設計とAIの未来

ここまでご紹介した事例は、決して特殊なものというわけではありません。
この図は、2025年にAutodesk社が示した、自社製品での生成AI活用のロードマップです。

現在は、設計作業の効率化や自動化が中心ですが、次の段階としては、AIが自律的に判断しながら作業を進める「Agentic AI」が示されています。先ほどご紹介した、AIが必要な情報を収集しながらモデリングを行う事例は、まさにその入り口にあたるもので、さらにその先には、「Neural CAD」と呼ばれる、AIが形状そのものを生成する方向性も示されています。

将来どこまで実現するかは分かりませんが、AIが設計プロセスにより深く関与していくということは、間違いないだろうと思います。先ほどご紹介した検証も、こうした方向性を見据えた取り組みの一つです。

生成AI活用に求められるルール整備

ここまでAIの可能性についてお話ししてきましたが、もちろん注意すべき点もあります。情報漏洩、権利侵害、ハルシネーションといったリスクに対応するため、多くの企業では、生成AIの業務利用に関するガイドラインの整備が進められています。

一方で、最近になって新たな課題も見えてきました。それが、AIが生成したプログラムやツールによる業務のブラックボックス化です。以前は、AIによる文章や画像生成が中心でした。しかし、現在では、AIはプログラムやスクリプトまで作成できるようになっています。

その結果、業務の効率化が期待できる反面、仕組みを十分に理解しないまま、これらのプログラムやツールが、設計業務へ組み込まれてしまうリスクも生じています。そのため今後は、AIが作成したプログラムやツールについても、内容を検証できる状態で管理し、属人化やブラックボックス化を防ぐことが重要になってくると考えています。

実務で重要なのは「入力管理」と「出力検証」

先ほどは、リスクとそれに対応するルールについてお話ししましたが、実務上の注意点は大きく「入力」と「出力」の2つに整理できると思います。

まず入力については、顧客情報や未公表の設計情報など、機密性の高いデータを安易にAIへ入力しないことが基本となります。一方で出力については、AIが生成した文章や画像、プログラムやツールを、そのままの形で実務に利用しないことが重要です。

先ほどお話しした、AIが作成したプログラムやツールによるブラックボックス化も、この出力の検証不足から生じるリスクです。

AIはあくまで強力な支援ツールであり、最終的な判断や責任を負うのは人間です。したがって、「入力時の情報管理」と「出力の検証」、この2点を徹底することが、生成AIを実務で活用するための前提になると考えています。

AI活用と責任担保は国際的な共通認識

これまでお話ししてきたように、AIを積極的に活用しながら、人間が最終的な責任を担保するという考え方は、国際的な流れとも一致しています。

例えば、英国王立建築家協会（RIBA）や米国建築家協会（AIA）のガイドラインでも、AIの活用を前提としたうえで、人間によるレビューと最終責任を重視しています。つまり、議論の中心は「AIを使うかどうか」ではなく、「責任をどう担保しながら実務へ組み込むか」へ移っています。

BIMの普及も、現場での活用が先行し、その後にルールや標準化が整備されてきました。AIも、今は同じ段階にあると言えると思います。

そのため、日本でも、海外の動向を踏まえながら、実務に即したルールやガイドラインの整備を進めていくことが重要になると考えています。

AI時代に価値を持つのは知識より判断力（私見）

AIが今後どこまで発展し、設計事務所や設計者にどのような変化をもたらすのかは、現時点では未知数です。

ただ、今回ご紹介したように、AIはすでに文章や画像生成の段階を超えて、さまざまなツールや情報と連携しながら、設計業務を支援する段階に入りつつあります。

今後、AIが設計業務をどこまで担うようになるのかは分かりませんが、設計者に求められる役割や能力は、確実に変化していくと考えられます。AIはまだ発展途上の技術ですが、設計プロセスそのものを変える力を持ち始めています。

今後の動向を注視しながら、建築設計の中でAIをどのように活用していくべきか、引き続き取り組んでいきたいと思います。

私のお話は以上です。ご清聴ありがとうございました。

おわり