建築におけるAIがどのように設計、効率、持続可能性を向上させているかをご覧ください。また、AIが建築家の日常業務をどのように変えているかについても解説します。
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2025年9月25日
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建築におけるAIがどのように設計、効率、持続可能性を向上させているかをご覧ください。また、AIが建築家の日常業務をどのように変えているかについても解説します。
パリのエッフェル塔やアメリカのペンタゴンのようなランドマークや歴史的建造物は、建築という分野と、それを支える優秀な建築家なしには存在し得ませんでした。私たちの世界に意義深いインフラを加えるだけでなく、世界の建築サービス市場は経済の重要な一部であり、2032年までに約5億5,000万ドルに達する見込みです。
建築家は、廃棄物の削減、二酸化炭素排出量の削減、効率的な設計の計画といった課題に常に取り組んでいます。人工知能（AI）ツールは、これらの建築における多くの課題を解決するために役立ちます。AIは、設計の最適化、構造解析を支援し、プロジェクト管理と視覚化を改善できます。この記事では、AIが建築でどのように活用できるかについて解説します。
建築におけるAIは、設計をよりスマートにし、エネルギー効率を高め、より環境に優しい建物の創造を支援することで、業界に変化をもたらしています。これらの進歩が実際のプロジェクトでどのように活用されているかは驚くべきことです。それでは、その様子を見ていきましょう。
2018年、米国の建設および解体活動により、6億トンの瓦礫が発生しました。建築分野における一般的な問題の1つは、建設廃棄物と炭素排出量の削減です。AIは、高度なアルゴリズムとデータ分析を利用して建設プロセスのあらゆる段階を最適化することにより、この課題に取り組む上で重要な役割を果たすことができます。
たとえば、機械学習のようなAI技術は、材料の性能、サプライチェーンロジスティクス、環境への影響に関する大規模なデータセットを分析して、最も持続可能な材料と建設方法を推奨できます。機械学習モデルは、設計の選択に基づいて潜在的な廃棄物を予測し、建築家が早期に調整を行って廃棄物を最小限に抑えることができます。
生成AIは、持続可能性に焦点を当てた複数の設計オプションを自動的に作成することで、これをさらに一歩進めることができます。材料効率、構造的完全性、エネルギー使用量などのパラメーターを設定することにより、生成AIを使用して、環境目標を満たしながら見栄えの良いさまざまな設計を生成できます。その後、建築家は創造性と持続可能性を最もよく組み合わせた設計を選択できます。Spacemakerは、生成AIを使用して、建築家や都市計画家がさまざまな設計オプションを迅速に作成およびテストできるツールの例です。
研究者たちは、コンピュータービジョンをBuilding Information Modelingと連携させて、建築プロジェクトをより正確かつ効率的にする方法を研究しています。BIMとは、建物の物理的および機能的な特徴を表すデジタルモデルです。これにより、建築家、エンジニア、請負業者が詳細な計画で共同作業を行うことができ、建物の構造からシステムまですべてを含む中心的なリソースとして機能します。
コンピュータービジョンがBIMに追加されると、カメラとセンサーが建設現場の詳細な画像と3Dスキャンをキャプチャします。次に、これらのビジュアルをBIMモデルとリアルタイムで比較して、計画された設計と実際の建設との間のずれ（壁のずれや構造物の誤配置など）を特定します。この分析からの洞察は、迅速な修正に役立ち、プロジェクトを順調に進めることができます。
従来、これらの問題の発見は、時間のかかる、間違いが発生しやすい手動検査に頼っていました。コンピュータービジョンを使用すると、建築家やプロジェクトマネージャーは、何かがBIMモデルと一致しない場合に即座にアラートを受け取ることができます。小さな問題は、より大きく、より費用がかかる前に阻止できます。コンピュータービジョンとBIMを組み合わせることで、関係者全員が連携しやすくなります。問題がBIMモデルでフラグ付けされると、建築家、エンジニア、請負業者、およびクライアントは、それらを迅速に確認して解決策を見つけることができます。
AIはまた、建築の分野にいくつかのユニークなアプリケーションをもたらします。それらのいくつかを見てみましょう。
AI対応の建築プロジェクトは未来のものであるように思えるかもしれませんが、実際には、AI設計のプロジェクトはすでに進行中であり、完了しているものさえあります。これらの画期的なプロジェクトのいくつかを見てみましょう。
アゼルバイジャンのバクーにあるヘイダル・アリエフ・センターは、ザハ・ハディドによって設計され、2012年に完成しました。これは、生成設計とAIツールが建築をどのように変えているかを示しています。建物の滑らかで湾曲した形状は、従来の直線とは異なります。この設計は、アゼルバイジャンの現代的で先進的な精神を反映しています。AutodeskとRhinoによる初期の生成設計ツールは、この複雑なアーキテクチャの作成に重要な役割を果たしました。
日本の都市部における住宅密集化は、革新的で省スペースな住宅設計への需要を生み出しています。AIを活用したジェネレーティブデザインは、このニーズに対応するための重要なツールとして、大和ハウス工業のような企業で活用され始めています。特定の設計パラメータを設定することで、ジェネレーティブデザインは、狭い都市空間に最適化された多様な住宅プランを迅速に生成できます。従来の設計手法は時間がかかり、適応性に欠けることがありますが、ジェネレーティブデザインはより迅速かつ柔軟に対応できます。ジェネレーティブAIは、日本の人口密集地域における住宅の設計・建設方法を再定義しています。
Autodeskのトロントオフィスは、AIが革新的な建築設計にどのように活用できるかを示す好例です。同社は、独自のジェネレーティブデザインツールであるProject Discoverを使用し、従業員の好みに基づいて無数のオフィスレイアウトのオプションを作成しました。人間のアイデアとAIを組み合わせることで、Autodeskは通常設計時に起こりがちなミスをなくし、完璧なワークスペースを設計することができました。
小売店の建設と改修を専門とするオランダの企業Stamhuisは、設計プロセスを迅速化し、改善するためにジェネレーティブデザインを活用しています。以前は、小売店のレイアウトを設計するのに数時間かかっていましたが、ジェネレーティブAIツールを使用することで、わずか15分で40個の最適化された設計オプションを生成できます。同時に、設計者は顧客との関係構築や建設の計画など、より重要なタスクに集中できるようになります。
建築におけるAIの革新は、建築家に取って代わるものではなく、支援することを目的としています。AIは建築に多くのメリットをもたらしますが、人間の創造性と判断が依然として不可欠であることに注意することが重要です。人間の創造性とAIのデータ分析および自動化能力を組み合わせることで、建築家はより優れた建築設計を作成できます。調査によると、AIのおかげで生産性が30％向上しています。面倒なタスクのほとんどはAIが処理できるため、建築家は仕事のエキサイティングで戦略的な部分に集中できます。
建築においてAIツールが普及するにつれて、建築家はスキルアップし、これらのAIイノベーションがどのように機能するかを学ぶ必要性が生じています。AIとデータの仕組みを理解することで、AIツールを効果的に使用できるようになります。残念ながら、多くの建築家が必要なトレーニングを受けていないため、これは大きな課題となっています。調査によると、建築家の60％が正式なAIトレーニングを受けていません。このギャップを埋めることは、建築家が競争力を維持し、革新的な現代的なデザインを生み出すための鍵となります。
もう1つの課題は、ソフトウェア、ハードウェア、トレーニングなどのAIの実装に伴うコストの増加です。これらの初期投資は、予算が限られている中小規模の建築事務所にとっては困難な場合があります。メンテナンスやアップグレードにも継続的なコストがかかり、経済的な負担が増します。AIを正常に統合するには、企業はこれらのコストを慎重に管理する必要があります。適切な計画を立てることで、企業はAIのメリットが初期費用に見合うものにすることができます。
AIは建築家にとって強力なツールです。リアルタイムの情報を提供して、プロジェクトを予定通りに、予算内で管理するのに役立ちます。また、設計図、構造チェック、コスト見積もりなどの時間のかかるタスクを処理できるため、建築家は創造的なアイデアに集中できます。AIを受け入れ、その多くの機能とツールを検討する建築家は、時代の先を行き、建築の未来を先導することができます。
さらに詳しく知りたいですか？当社のGitHubリポジトリをご覧になり、AIへの貢献をご確認ください。最先端のAIテクノロジーで、製造やヘルスケアなどの業界をどのように再定義しているかをご覧ください。
