いつもご覧いただきありがとうございます。
「自由な建築家に」建築家兼起業家を目指すT.Tです。
BIMソフトとAIを連携させる検証を、少しずつ進めています。
前回の記事で少し触れていた、あの検証のことだね。
具体的に何を試して、何が分かったのか知りたいな。
と気になっている方に
病院や学校を多く手がける組織設計事務所で働く一級建築士の私が
BIMソフトとAIを連携させる検証について、実際に取り組んだ内容を紹介します。
前回の記事では、日常業務でのAI活用を全体的に紹介しました。
今回は、その中で少し触れたBIM連携の部分を、もう少し具体的に掘り下げます。
案件の詳しい内容や社内の具体的な数値には触れられませんが、検証の考え方は参考にしていただけると思います。
次のいずれかに当てはまる方は、ぜひ最後までご覧ください。
- BIMソフトとAIをどう連携させるか具体的に知りたい人
- 検証を始める前に、つまずきやすい点を知っておきたい人
- 設計事務所での地道な検証プロセスに関心がある人
- BIMと連携させる検証で最初に取り組んだこと
- 検証を通じて見えてきた、指標選びの落とし穴
- 今つまずいている壁と、次に試したいこと
地道な検証の記録として、参考にしていただければと思います。
それでは、順に見ていきます。今回は下記の順に整理しました。
- なぜこの検証を始めたか
- 最初に取り組んだこと
- 検証で見えてきたこと
- 壁にぶつかった点とこれから
なぜこの検証を始めたか
設計の仕事では、測量データや過去の図面など、扱う情報の量が多くなります。
情報を整理してモデルに落とし込む作業は、時間がかかる割に、設計の判断そのものではありません。
ここをAIに任せられれば、判断に使える時間を増やせるのではないかと考えました。
そこで最初に選んだのが、測量データからBIMの地形モデルを作る作業です。
敷地の高低差を反映したモデルを手作業で作ると、思った以上に手間がかかります。
この部分を自動化できれば、検証の効果を実感しやすいと考えました。
設計の初期段階ほど、こうした下ごしらえの作業に時間を取られやすいというのが実感です。
地形モデルは、建物の配置や造成の検討を始める前の土台になります。
ここが正確でないと、あとの検討すべてに影響が及びます。
だからこそ、自動化を試すなら精度を確認しやすいこの作業から始めようと考えました。
最初に取り組んだこと
最初に試したのは、測量データの座標をBIMソフト側の座標に変換する作業です。
測量データと設計モデルでは、原点の取り方や単位の扱いが異なることがあります。
この違いを吸収する部分をAIに整理してもらい、変換の手順を組み立てました。
次に、変換した座標をもとに、地形のメッシュを自動で生成する仕組みを作りました。
標高の情報は、測量データだけでなく、公的機関が公開している地形データも参考にしています。
複数のデータを突き合わせることで、入力ミスや測量の誤差にも気づきやすくなりました。
座標変換とメッシュ生成という、地味だけれど手が抜けない工程を一通り自動化できました。
ここまでは、思っていたよりも順調に進みました。
質問: 測量データからBIMの地形モデルを作る検証で、実際にどんな手応えがありましたか。
T.T: 手作業なら半日近くかかっていた地形モデルの作成が、大幅に短い時間で済むようになりました。ただし出来上がったモデルは、必ず自分の目で確認しています。
検証で見えてきたこと
検証を進める中で、意外な発見もありました。
作業がうまくいっているかを確認するために、いくつかの指標を仮に設定していました。
その中の一つは、一見もっともらしく見える指標でした。
ところが実際のデータで確かめると、期待していた結果とは逆の傾向が出ました。
見た目の分かりやすさと、実際の正しさは、必ずしも一致しないと実感しました。
指標は一度決めたら終わりではなく、実データで検証し続ける必要があると考えています。
この経験は、BIM連携に限らず、AIを使うすべての場面に通じる話だと感じています。
もっともらしさで判断せず、答え合わせをする姿勢が欠かせないと学びました。
幸い、指標がずれていること自体には、比較的早い段階で気づけました。
普段から複数の方法で答え合わせをする癖をつけていたことが、ここで役に立ったと感じています。
壁にぶつかった点とこれから
技術的な壁もいくつかありました。
BIMソフト側のある設定値の扱いを取り違えていて、生成した地形が想定と違う形になったことがあります。
原因を特定するまでに、想像していたより時間がかかりました。
単純な思い込みほど、見つけるのに時間がかかるのだと学びました。
今は、地形モデル以外の部分にも連携の範囲を広げられないか、検討している段階です。
具体的な内容はまだ固まっていないため、進捗があればこの日記シリーズで改めて紹介します。
採光や排煙の検討に必要な数値を、初期段階で自動的に拾う仕組みにも関心があります。
こちらはまだ構想の段階で、実務にそのまま使えるところまでは進んでいません。
質問: 技術的な壁にぶつかったとき、どうやって解決の糸口を見つけましたか。
T.T: 一つずつ条件を変えて試し、結果を比較していく地道な方法しかありませんでした。焦らず順番に切り分けることが、結局いちばんの近道でした。
まとめ
今回はBIMソフトとAIを連携させる検証について解説しました。
実際に手を動かしてみると、うまくいく部分とつまずく部分の両方が見えてきます。
もっともらしく見える指標も、実データで確かめるまでは信用しきれないと分かりました。
それでも、地道な検証を重ねる中で、任せられる作業は少しずつ増えていく実感があります。
大きな仕組みを一気に作るより、小さな検証を積み重ねる方が、結局は確実だと感じています。
設計プロセス全体でAIがどこに関われるかについては、以前の記事でも整理しています。
日常業務でのAI活用について、全体像を知りたい方はこちらもあわせてご覧ください。
この日記シリーズでは、今後も進捗があったタイミングで、素直な感想を書いていくつもりです。
私自身については、こちらの記事にまとめています。
今回の記事は以上です。ここまでお読みいただきありがとうございました。
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