生成AIが建築業界に与える影響とは？

こんにちは、スクーティー代表のかけやと申します。
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弊社は生成AIを強みとするベトナムオフショア開発・ラボ型開発や、生成AIコンサルティングなどのサービスを提供しており、最近はありがたいことに生成AIと連携したシステム開発のご依頼を数多く頂いています。

​建築業界で働く皆様、生成AIの活用がどのように業務効率化につながるのかご存知ですか？生成AIは、設計の革新、予測モデルの構築、オペレーションの最適化など、多岐にわたる分野で利用されています。

この技術は、単なる理論にとどまらず、実際のプロジェクトでその効果を発揮しています。特に、BIM（Building Information Modeling）との連携により、プロジェクト全体の管理がよりスムーズになり、エラーの減少やコストの削減が期待されます。

さらに、IoTやディープラーニングといった技術と組み合わせることで、建築物のライフサイクル全体を通じてデータに基づく意思決定が可能になります。

​この記事では、生成AIが建築業界にどのような変革をもたらし、どのように生産性を向上させるのかを詳しく説明します。

本題に入る前に、生成AIとは何か？ChatGPTとは何か？を確認しておきたい方は、下記の記事を御覧ください。

• 【生成AI入門】わかりやすく解説：テキストと画像生成の世界
• 【ChatGPT入門ガイド】生成AIがもたらす新たな価値

生成AIの基本概念と歴史

生成AIとは何か、その歴史と特徴

生成AI（Generative AI）とは、データを生成する能力を持つ人工知能技術を指します。これにより、新しいデザイン、パース、画像などを自動的に生成することができます。生成AIは、ニューラルネットワークの進化により飛躍的に発展しました。

その特徴として、以下の点が挙げられます。

• 自動生成能力: データから学び、新しいコンテンツを生成する能力を持つため、設計やデザインのプロセスを大幅に効率化できます。
• 多様な応用範囲: 建築業界だけでなく、様々な分野での活用が進んでいます。
• 高い柔軟性: 複数のデータソースから学習し、ユーザーのニーズに合わせたカスタマイズが可能です。

歴史的に見ると、生成AIの原型は1980年代に遡ります。当時のAI研究は主にルールベースのシステムに焦点を当てていましたが、1990年代に入り、機械学習の手法が導入され始めました。

その後、ディープラーニングの技術革新により、生成AIは飛躍的な進歩を遂げました。特に2010年代後半からは、生成対向ネットワーク（GANs）の登場により、高品質なデータ生成が可能となり、多くの実用例が見られるようになりました。
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生成AIの発展は、今後もますます加速すると予想されます。建築業界においては、設計から施工までの各プロセスにおいて、その潜在的な効果が期待されています。

生成AIの発展と応用

各産業での生成AIの応用事例

生成AIは、様々な産業でその発展と応用が進んでいます。その流れと具体的な事例について詳述します。

発展の流れ:
生成AIは、主にディープラーニングとニューラルネットワークの進化により発展してきました。特に2014年に発表された生成対向ネットワーク（GANs）の登場は、生成AIの可能性を大きく広げました。この技術は、データ生成の精度と品質を飛躍的に向上させ、各産業における応用を可能にしました。
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応用事例:

• 建築業界: 設計の自動化やパースの生成により、デザインプロセスが効率化されています。BIM（Building Information Modeling）との連携により、プロジェクト全体の管理がよりスムーズに行われ、エラーの減少やコストの削減が期待されています。
• 自動車産業: 自動車のデザインやシミュレーションにおいて、生成AIが活用されています。特に、車両の設計段階での仮想プロトタイプの作成や、製造プロセスの最適化に貢献しています。
• 医療分野: 医療画像の解析や新薬の開発において、生成AIが大きな役割を果たしています。例えば、病変の自動検出や、新薬の候補物質の生成に利用されています。
• エンターテインメント業界: 映画やゲームの制作において、キャラクターやシーンの自動生成が行われています。これにより、クリエイターの作業負担が軽減され、より創造的な活動に集中できるようになっています。
  
• ファッション業界: 新しいデザインの生成や、トレンド予測に活用されています。顧客の嗜好に基づいたカスタマイズデザインの提案も行われています。

建築分野における生成AIの活用

設計プロセスの革新

生成AIは、建築分野における設計プロセスを大きく変革しています。具体的には、設計の自動化と最適化が挙げられます。

設計の自動化: 生成AIは、建築設計の初期段階において多大な効果を発揮します。従来、設計者が手作業で行っていた図面作成やデザイン提案を、AIが自動的に生成することが可能です。これにより、設計者はより高度なクリエイティブ作業に集中できるようになります。例えば、AIが過去の設計データを学習し、新たな設計案を自動生成することで、迅速かつ多様なデザイン提案が実現します。
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設計の最適化: 生成AIは、建築物のパフォーマンスを最適化するためのツールとしても活用されます。具体的には、建物のエネルギー効率や構造強度をシミュレーションし、最適な設計を提案します。これにより、環境負荷の低減やコスト削減が図られます。例えば、日射や風の影響を考慮した最適な窓配置や、構造的に最も安定したフレームデザインをAIが提案することが可能です。

また、BIM（Building Information Modeling）との連携により、設計から施工、維持管理までのプロセス全体が一貫して管理され、エラーの削減やプロジェクトの効率化が進みます。さらに、設計の初期段階で生成AIを活用することで、設計の修正や変更が必要な場合にも迅速に対応できる柔軟性が得られます。

生成AIとBIMの連携

BIM（Building Information Modeling）は、建築プロジェクトの管理と設計において重要な役割を果たしており、生成AIの導入を支援する方法としても有効です。この連携により、設計から施工、維持管理に至るまでの一貫したプロセスが実現します。

データの一元管理: BIMは、建物のあらゆる情報をデジタルモデルとして一元管理します。このデータには設計図面、構造情報、材料情報、施工スケジュールなどが含まれます。生成AIは、この膨大なデータを利用して、新たな設計案や最適な施工方法を提案します。これにより、設計の精度が向上し、プロジェクトの進行がスムーズになります。

設計の効率化: BIMと生成AIの連携により、設計プロセスが大幅に効率化されます。AIは、BIMモデルから学習し、最適な設計案を生成することで、設計者の負担を軽減します。例えば、AIがBIMモデルを分析し、エネルギー効率の高い建物デザインや、構造的に安定した設計を自動的に提案することができます。これにより、設計プロセスの迅速化と品質向上が図られます。

施工の最適化: 生成AIは、BIMデータを活用して施工プロセスを最適化します。具体的には、施工スケジュールの最適化や、資材の効率的な配置、労働力の最適な配置などが挙げられます。これにより、施工期間の短縮やコスト削減が可能になります。さらに、BIMと生成AIの連携により、施工中の問題点をリアルタイムで把握し、迅速に対応することができます。
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維持管理の改善: BIMは建物の維持管理にも活用されます。生成AIは、BIMモデルを基に建物のライフサイクル全体を通じたデータ分析を行い、メンテナンスの最適化や修繕計画の提案を行います。これにより、建物の長寿命化と運用コストの削減が期待されます。

弊社の生成AIソリューションの実績

弊社では建設・建築業界向けの生成AIソリューションを提供した実績があり、以下に概要をご紹介します。

◉建築資材カタログから建築資材のデータ構造化
家の建築に必要な建築資材の情報をカタログから人間の手作業で一つ一つ抽出しており、莫大な人件費が継続的にかかるという課題がありました。この課題を解決するために、OCRでカタログを読み取り、読み取ったテキストを生成AIに解釈させることで非定型なカタログファイルから建築資材のみを抽出し、データベース化するという仕組みを構築。人件費を70％以上削減することに成功しました。

◉AIチャットによる文書検索
社内で共有される膨大な資料が、どこになにがあるかわかりづらくなり、社内の情報蓄積、及び情報共有が非常に属人性の高いものになっているという課題がありました。これを解決するために、セキュアな環境にRAG（文書を検索し、検索情報を生成AIが要約して出力する仕組み）を構築し、文書の共有をスムーズに行うことができるようにしました。
※ただし、読み取り対象はテキストのみで、設計書や技術書に含まれる図やグラフは読み取り対象外です

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弊社では、建設・建築業界の方向けに『建設・建築業界ですぐに使える！ChatGPTや生成AIの業務活用術』という資料を作成しています。無料でダウンロードできますので、ぜひご活用ください！

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運用・保守の最適化

生成AIによる運用・保守の利点

生成AIは、建築物の運用と保守において多くの利点をもたらします。以下にその主要な利点を詳述します。

予防保守の実現: 生成AIは、建物のセンサーやIoTデバイスから収集されるデータを解析し、設備の異常や故障の予兆を検知します。これにより、計画的なメンテナンスが可能となり、突発的な故障を未然に防げます。例えば、空調設備やエレベーターの稼働データを解析し、異常を早期に発見することで、適切なタイミングでの保守が行えます。

コスト削減: 生成AIは、保守作業の最適化にも寄与します。AIが保守の必要性を予測し、最適な時期や方法を提案することで、無駄な作業を減らし、コストを削減します。具体的には、設備の寿命を延ばし、不要な交換部品の購入を避けることができます。これにより、運用コストが大幅に削減されます。

効率的なリソース管理: 生成AIは、保守作業のスケジュールやリソースの最適化を支援します。これにより、作業員の効率的な配置や資材の最適な利用が可能となり、作業の迅速化が図られます。例えば、大規模なビルのメンテナンス計画において、AIが最適な作業順序や必要なリソースを提案することで、作業時間を短縮し、効率的な保守が実現します。

データに基づく意思決定: 生成AIは、建物の運用データを分析し、運用の最適化に役立つインサイトを提供します。これにより、データに基づいた意思決定が可能となり、運用効率が向上します。例えば、エネルギー消費データを解析し、エネルギー効率の改善策を提案することで、運用コストの削減と環境負荷の低減が期待されます。
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継続的な改善: 生成AIは、運用データの継続的な分析を通じて、運用プロセスの改善点を常に発見し、提案します。これにより、運用の効率化と品質向上が持続的に行われ、建物の価値を最大化します。例えば、AIが定期的に運用データを見直し、新たな最適化策を提案することで、建物のパフォーマンスを常に最適な状態に保つことができます。

生成AIの導入プロセス

具体的な手順と考慮すべき課題

生成AIを建築プロジェクトに導入するには、いくつかの具体的な手順と課題を考慮する必要があります。以下にそのプロセスを詳述します。

具体的な手順:

1. ニーズの特定: 最初に、生成AIの導入目的とニーズを明確にします。設計の効率化、コスト削減、品質向上など、具体的な目標を設定します。
2. データ収集と準備: 生成AIが学習するためのデータを収集します。過去の設計データ、施工データ、運用データなどを集め、必要に応じてデータをクリーニングし、整備します。
3. モデルの選定と開発: 生成AIモデルを選定し、開発します。選定するモデルは、プロジェクトのニーズに応じて最適なものを選びます。例えば、設計自動化には生成対向ネットワーク（GANs）、予測にはリカレントニューラルネットワーク（RNNs）が適しています。
4. トレーニングと評価: 収集したデータを用いてモデルをトレーニングします。その後、トレーニングされたモデルを評価し、必要に応じて改善します。
5. 導入と運用: トレーニングと評価を経たモデルを実際のプロジェクトに導入します。この際、モデルのパフォーマンスを継続的にモニタリングし、必要に応じて調整します。

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考慮すべき課題:

• データの質と量: 高品質かつ十分な量のデータが必要です。データが不足している場合や品質が低い場合、AIのパフォーマンスが低下する可能性があります。
• 技術的な知識とスキル: 生成AIの導入には専門的な知識とスキルが求められます。社内に適切なスキルを持つ人材がいない場合、外部の専門家を活用することも検討する必要があります。
• コストと時間: 生成AIの導入には初期投資が必要です。また、モデルのトレーニングやデータの準備には時間がかかります。これらのコストと時間を考慮した上で、導入計画を立てる必要があります。
• セキュリティとプライバシー: データの取り扱いにおいて、セキュリティとプライバシーの問題に注意が必要です。特に、機密性の高いデータを扱う場合、適切な対策を講じることが重要です。

技術的課題と解決策

生成AIを導入する際には、いくつかの技術的課題が存在します。これらの課題とその解決策について詳述します。

技術的課題:

• データの質と量: 生成AIの性能は、学習に使用するデータの質と量に大きく依存します。不十分なデータや偏ったデータは、AIの精度を低下させる原因となります。
• 計算リソースの確保: 生成AIのトレーニングには大量の計算リソースが必要です。特に、大規模なデータセットを扱う場合、強力なハードウェアが求められます。
• 専門知識の不足: 生成AIの開発と運用には高度な専門知識が必要です。社内に十分なスキルを持つ人材がいない場合、プロジェクトの進行が遅れる可能性があります。
• モデルのブラックボックス性: 生成AIモデルの内部動作は複雑で理解しにくく、結果の解釈が難しいという課題があります。これは、意思決定の透明性を欠く要因となります。

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解決策:

• 高品質データの収集と前処理: データの質を向上させるために、信頼性の高いデータソースから情報を収集し、データクリーニングや前処理を徹底します。また、データのバイアスを減らすため、多様なデータセットを使用します。
• クラウドコンピューティングの活用: 計算リソースの課題を解決するために、クラウドコンピューティングを利用します。これにより、必要なリソースを柔軟に確保でき、コスト効率も向上します。
• 専門家の協力: 専門知識の不足を補うために、外部の専門家やコンサルタントを活用します。これにより、技術的な問題に迅速に対応できます。
• 解釈可能なAIモデルの導入: 結果の透明性を確保するために、解釈可能なAIモデルを導入します。例えば、Explainable AI（XAI）の技術を活用することで、モデルの意思決定過程を理解しやすくします。

安全性と品質の向上

安全性と品質管理の向上方法

生成AIは、建築プロジェクトにおける安全性と品質管理の向上に大きく寄与します。その具体的な方法について以下に詳述します。

安全性の向上:

• リスク予測と管理: 生成AIは、現場データや過去の事故データを解析し、潜在的なリスクを予測します。これにより、事故の発生を未然に防ぐための対策を講じることが可能です。例えば、作業員の動線や設備の使用状況をリアルタイムでモニタリングし、安全性を確保するための適切なアクションを提案します。
• 作業環境の監視: AIが現場の映像やセンサーから収集されたデータを解析し、危険な状況を早期に検出します。これにより、作業員が危険にさらされる前に適切な対応を取ることができます。例えば、高所作業中の転落リスクや、重機操作中の接触事故リスクをリアルタイムで検知し、警告を発するシステムを構築できます。

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品質管理の向上:

• 施工品質のチェック: 生成AIは、施工過程でのデータを解析し、品質の問題を早期に発見します。これにより、施工不良や設計ミスを迅速に修正することができます。例えば、壁の直線性やコンクリートの密度など、目視では確認しにくい部分の品質を自動的に検査するシステムを導入できます。
• BIMとの連携: BIMデータを活用することで、設計通りの施工が行われているかをAIがチェックします。これにより、計画と実際のズレを最小限に抑えることができます。例えば、設計図と現場の3Dスキャンデータを比較し、施工精度を評価することが可能です。
• 継続的な品質改善: 生成AIは、施工データや運用データを継続的に分析し、品質向上のためのフィードバックを提供します。これにより、プロジェクト全体の品質が持続的に改善されます。例えば、過去のプロジェクトデータを分析し、頻発する品質問題の原因を特定し、今後のプロジェクトに対策を反映させることができます。

生成AIの研究動向と将来展望

研究ギャップと今後の方向性

生成AIは急速に進化していますが、研究にはいくつかの未解決の課題が存在します。これらの課題と今後の研究の方向性について詳述します。

研究ギャップ:

• データのバイアス: 生成AIの性能は、学習データの質に大きく依存します。データセットに含まれるバイアスは、生成される結果にも影響を与えます。特に、建築デザインにおいて、特定のスタイルや文化に偏ったデータが生成結果に反映される可能性があります。
• 解釈可能性の欠如: 生成AIのモデルは高度に複雑で、その動作原理を理解することが難しい「ブラックボックス」問題があります。このため、生成されたデザインや提案の根拠を説明するのが困難です。
• 計算資源の限界: 生成AIのモデルは、トレーニングに大量の計算資源を必要とします。これにより、研究開発のコストが高くなり、リソースの限られた組織や研究機関には導入が難しいという課題があります。

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今後の方向性:

• データの多様性とバイアスの低減: 生成AIの研究では、データセットの多様性を確保し、バイアスを低減するための手法が求められます。具体的には、異なる文化やスタイルを網羅するデータセットの構築や、バイアス検出と修正のためのアルゴリズム開発が必要です。
• 解釈可能なAIモデルの開発: 生成AIの透明性を高めるために、解釈可能なモデルや説明可能なAI（Explainable AI, XAI）の研究が重要です。これにより、生成された結果の根拠を明確にし、ユーザーの信頼性を向上させることが期待されます。
• 効率的な計算手法の開発: 計算資源の制約を克服するために、効率的なアルゴリズムや分散コンピューティングの活用が求められます。これにより、リソースが限られている環境でも高性能な生成AIの導入が可能となります。
• 倫理的・社会的影響の考慮: 生成AIの普及に伴い、その倫理的・社会的影響についての研究も重要です。AIが生成するデザインや提案が社会に与える影響を評価し、倫理的なガイドラインを策定することが必要です。

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​​最後までお読みいただき、ありがとうございます！

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​記事の投稿者：掛谷知秀

株式会社スクーティー代表取締役
デジタル一眼レフカメラのファームウェア開発、広告システムの設計、実装、管理などを経て、2012年にベトナムに渡航。2015年に株式会社スクーティー創業。ベトナムのオフショア開発事業を展開中。直近ではChatGPTとのシステム連携や、生成AIを使用したプロダクト開発など、生成AI領域に注力している。また、個人でもOpenAI APIやDifyを使用したアプリケーション開発を趣味としてやっている。​

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