【人間と機械の役割分担を考えるシリーズ⑧】AIが図面を描けるなら、建築家は何を設計するのか？CAD・BIM・生成AIから考える、機械と人間の境界線

AIに、人間の仕事をどこまで任せるべきなのでしょうか。

これまで、

外科医。

法律家。

教師。

会計・税務。

ライターやクリエイター。

研究者。

エンジニア。

と、さまざまな専門職について考えてきました。

そしてエンジニア編では、

AIがCodeを書くほど、SpecificationとArchitectureの価値が上がるのではないか

という話をしました。

では、本物の「Architecture」の世界ではどうでしょう。

建築です。

AIはすでに、画像を生成するだけではありません。

• 間取りをつくる。

• 複数の設計案を生成する。

• 建物の配置を考える。

• 日照やエネルギー性能を評価する。

• 設計条件を満たす候補を大量に探索する。

そんなところまで入り始めています。

では、AIが図面を描き、設計案までつくれるようになったら、

建築家は何をする人になるのでしょうか。

建築は、すでに何度も「機械化」されてきた

実は建築は、AIが登場するずっと前から、人間と機械の境界線を動かしてきた仕事です。

かつて設計図は、人間が紙の上に手で描いていました。

そこへCAD――Computer-Aided Designが登場します。

人間が考えたものを、コンピューター上で正確に描けるようになりました。

線を引く。

コピーする。

修正する。

寸法を変える。

手描きより圧倒的に効率的です。

でもCADの段階では、基本的に、

「何を描くか」は人間が決めていました。

コンピューターは、優秀な製図道具だったのです。

BIMになると、「線」が「意味」を持ち始めた

その次に広がったのが、

BIM――Building Information Modeling

です。

BIMでは、壁は単なる二本の線ではありません。

「これは壁である」

という意味を持っています。

材料。

厚さ。

高さ。

防火性能。

コスト。

他の部材との関係。

さまざまな情報を持つことができます。

ドアも、窓も、柱も、設備も同じです。

つまり建物が、

図面から「情報を持つモデル」へ変わった。

ここは、AI時代を考えるうえでかなり重要です。

コンピューターが扱いやすいように、

建築という複雑な現実を、

構造化して表現する

ようになったからです。

そして、コンピューターが「案をつくる」ようになった

さらに進んだのが、

Generative Design――生成的設計

です。

人間が、

敷地。

必要面積。

動線。

採光。

コスト。

構造。

エネルギー。

などの条件を与える。

するとコンピューターが、その条件を満たす大量の設計候補を生成する。

人間が一つずつ案を描くのではなく、

人間が条件を決め、機械が探索する

という関係です。

象徴的な事例の一つが、AutodeskがトロントのMaRS地区につくったオフィスです。

プロジェクトでは、社員がどのチームと近くにいたいのか、どんな働き方を望むのかといった情報を集め、

採光。

眺望。

人同士の近接性。

集中。

交流。

など、複数の目標を設定しました。

そしてコンピューターに、多数のレイアウト候補を探索させました。

ここで重要なのは、

コンピューターが「良いオフィスとは何か」を勝手に決めたわけではない

ことです。

何を良いとするのか。

何を測るのか。

どの条件を優先するのか。

そこは、人間が決めています。

AIが入ると、さらに境界が動く

生成AIになると、もう一段進みます。

例えば、

「この敷地に、地域に開かれた小さなホテルをつくりたい」

と文章で伝える。

AIが参考事例を探す。

コンセプト案をつくる。

イメージを生成する。

配置案を出す。

図面候補をつくる。

条件を変えて別案をつくる。

そんな設計プロセスが現実になり始めています。

すると、

Drawing――描くこと

そのもののコストは、どんどん下がります。

でも、ここで新しい問題が出てきます。

「最適な建物」と「良い建築」は同じなのか？

例えばAIに、

延床面積を最大にしてください。

建設費を最小にしてください。

日照を最大にしてください。

エネルギー消費を最小にしてください。

と頼めば、たくさんの候補を比較できます。

これは、AIやコンピューターが非常に得意な世界です。

でも、

「居心地がいい建物にしてください」

となったらどうでしょう。

この街らしい建物とは何か。

初めて来た人が安心する場所とは何か。

100年後にも残したい建築とは何か。

子どもが大人になっても覚えている空間とは何か。

そもそも、

なぜ、この場所に、この建物をつくるのか。

これは、単純な最適化問題ではありません。

OptimizationとDesignは、同じではない

ここに、AI時代の建築を考えるうえで重要な境界線があります。

AIは、

Optimization――与えられた条件の中で良い解を探すこと

に猛烈に強くなります。

しかし建築家には、

何を条件にするのか

を決める仕事があります。

例えば、

効率。

コスト。

採光。

だけではなく、

地域との関係。

歴史。

文化。

人間の感覚。

将来の使われ方。

を、設計条件に入れるのか。

これは、

Design Intent――設計意図

の問題です。

AIが解をつくるほど、

人間には、

何を良い建築と定義するのか

という一段上の仕事が残ります。

Drawingが安くなるほど、Briefが高くなる

エンジニア編では、

Codeが安くなるほど、Specificationが高くなる

と考えました。

建築でも同じことが起こるのではないでしょうか。

AIが図面を大量につくれる。

3Dモデルをつくれる。

レンダリングをつくれる。

配置案を100案つくれる。

ならば、

「案を一つ描けること」

そのものの希少性は下がります。

その代わり、

誰のための建物なのか。

何が必要なのか。

どんな体験をつくりたいのか。

どんな制約があるのか。

何を優先するのか。

を明確にする、

Brief――設計要件をつくる能力

の価値が上がります。

建築家は「描く人」から「統合する人」へ

そもそも建築家は、自分一人で建物をつくる人ではありません。

施主。

構造設計者。

設備設計者。

施工会社。

職人。

行政。

素材メーカー。

地域。

そして建物を使う人。

さまざまな人と専門性をつなぎます。

予算があります。

法規があります。

構造上の制約があります。

土地があります。

時間があります。

その中で、

一つの全体をつくる。

これがArchitectureです。

AIが入れば、その中にさらに、

AI。

Generative Design。

シミュレーション。

BIM。

自動設計Agent。

が加わります。

すると建築家の仕事は、

すべて自分で描くことから、

異なる知性と制約を統合し、一つの意味ある空間をつくること

へ、より強く移っていくのではないでしょうか。

そして、これはコンサルタントによく似ている

ここで建築の話を企業へ置き換えてみると、面白いことに気づきます。

施主が建築家に、

「明るくて、みんなが交流できるけれど、一人でも集中できるオフィスが欲しい」

と言ったとします。

かなり曖昧です。

建築家はそこから、

必要面積。

動線。

ゾーニング。

採光。

設備。

構造。

素材。

コスト。

法規。

へ翻訳します。

これ、企業にAIエージェントを入れる仕事とかなり似ています。

経営者が、

「営業をもっとAI化したい」

と言う。

そのままではシステムはつくれません。

どんな仕事があるのか。

どんな資料を見るのか。

誰が判断するのか。

何を自動化するのか。

どこで人間に戻すのか。

を分解し、

Human。

AI Agent。

Data。

System。

へ配置する。

つまり、

曖昧なIntentを、実装可能なArchitectureへ変換する。

建築家と、AI時代のコンサルタントには、意外な共通点があります。

研究者、エンジニア、建築家

これまで見てきた三つの専門職を並べてみると、さらに面白くなります。

研究者では、

AIがAnswerを大量につくるほど、

Question

が重要になりました。

エンジニアでは、

AIがCodeを書くほど、

Specification / Architecture

が重要になる。

そして建築では、

AIがDrawingやDesign Optionを大量につくるほど、

Brief / Intent / Context

が重要になる。

共通しているのは、

AIがアウトプットを大量につくれるようになるほど、その一段上の「何を、なぜ、どんな条件で」が希少になる

ということです。

AI時代の建築家とは

AI時代の優れた建築家は、

AIより速く図面を描く人ではないでしょう。

AIより多くの案を出す人でもない。

人の話を聞く。

場所を見る。

歴史を理解する。

制約を発見する。

何を大切にするかを決める。

それをBriefへ変える。

AIや専門家に役割を与える。

大量の候補から選ぶ。

そして、

なぜ、この建築でなければならないのか

に責任を持つ。

つまり、

DrawingからIntentへ。
ProductionからOrchestrationへ。
OptimizationからArchitectureへ。

仕事の重心が移っていく。

AIが何でも描けるようになる時代だからこそ、

建築家には、

「何を建てるべきなのか」を考える仕事

が、これまで以上に重要になるのかもしれません。

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Knowledge Architect　フランソワ🐾
未来を描く事業開発のプロフェッショナル。
新規事業・AI戦略・未来構想の伴走支援を行っています。
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