AI技術が台頭した2023年、BIM+AIによる新設計にはどのような新たな実装があったか？

以下の文章は BIM産業連盟からの転載です。著者はBIM-超人です。

現在のBIMの現状を整理すると、下位帯のプレイヤー（ブロンズ帯、シルバー帯）は、図面に基づいてモデリングし、設備配管を統合して、設計・施工上の問題を解決します。上位帯のプレイヤー（王者帯）は、BIMのフォワード設計（順方向設計）を推進し、従来の課題や起こり得るさまざまな問題を設計段階であらかじめ解消します。中位帯のプレイヤー（プラチナ帯、スターブライト帯）は、BIMモデリングとフォワード設計の中間に位置します。

   

Autodeskが当初BIMに与えた定義は、ちょうど買収したばかりのRevitとBuzzsawという2つのソフトウェアの機能に「正確に」対応していました。初期の「BIM」という言葉は人為的に作られたもので、かなりの部分はソフトウェアベンダーのマーケティングのためでした。

現在、大半はBIMの下位帯・中位帯レベルにとどまっています。その中でも、中位帯のプレイヤーが業界の大多数を占めています。多くの中位帯プレイヤーは、意識的に上位へのランクアップを目指し、何かしら異なる成果を上げたいと考えていますが、制約が多く、思うように力を発揮できずにいます。

では、AIとBIMを組み合わせた具体的な応用とは何か、皆さんは気になるところでしょう。次に、私のBIM+AIに関する考察をお話しします。    

AI技術が続々と登場した2023年、私は、現在建築業界に関連する10種類のAIツールを整理しました。それらはすでに、建築プロセスの前・中・後期——企画段階——に配置されています。

土地取得段階にはDELVE、Giraffeがあります。

コンセプトプラン段階にはMidjourney、Stable Diffusionがあります。

BIMモデリングにはArchitechtures、Planfinder、HyparAIがあります。    

レンダリングおよび後処理にはArkoAI、Veras、Adobe Fireflyがあります。

施工図作成にはSWAPPがあります。

しかし中国では、AIはすでに、商業化の道筋がより明確で発展の可能性がより大きいToB分野へ静かに浸透し始めています。特に「AI+」による変革の可能性を秘めた伝統的な業界、例えば建築業界です。

建築設計の分野でAIが「代替」するのは、主に設計者です。特に、創造的思考を必要としない反復的な類の業務が対象となります。    

建築設計者の仕事内容は、機械化寄りの反復的な作業と創造的な作業の2種類に分けられます。業界内の設計業務プロセスに関する時間統計によると、設計者は作業時間の約73%を前者の処理に費やしており、創造と調整・コミュニケーションに充てられるのはわずか27%にすぎません。

例えば、設計段階の強排（高密度レイアウト案の検討）やレンダリング、図面審査、施工段階の予測やエネルギー消費量の算定などは、完全にAIに置き換えることができます。AIはまた、作図を補助したり、標準化度の高いモジュールを自動生成したりすることもできます。

AIアルゴリズムモジュールをCAD、BIMなどの情報化設計プラットフォームに組み込むことで、トップクラスの建築設計会社は、プロジェクトの各工程における自動化設計を初期的に実現しています。

例えば、华设集团傘下のAIRoadは、橋梁構造のパラメトリックモデリングを行い、対象部材と起終点を指定すると、橋梁モデルを自動で作成し、高精細なレンダリング画像を生成できます。また、BIMなどの情報化プラットフォームと相互運用できるため、その後の詳細設計を進めやすくなります。

投資前段階の設計に特化した小库科技、施工図設計のスマート化に注力する品览科技、施工図のスマート生成サービスを提供するTransBIM（第三维度科技）、クラウドレンダリングを手がけるArko AI、図面審査に特化した万翼科技などが挙げられます。    

現在、主流のAIフレームワークは、主に画像認識、音声認識、推論分析などの機能を実現できます。画像認識だけを取り上げても、文字認識、顔認識、物体検出などの応用が派生しており、これらの応用はすでに比較的成熟した体系を備えています。したがって、BIM技術はAIの画像認識との結合を試みることができるのです。

例えば、BIM応用の中で最も一般的な用途である有効高さ（クリアハイト）分析図の作成を例に挙げましょう。現在、有効高さ分析図を作成した後は、経験者がその区域の有効高さが要求を満たしているかを判断する必要があります。一部の箇所の有効高さは、工事費や施工などの面との兼ね合いから適度に低く設定できる場合があり、経済性・実用性が重視されます。

現在の一般的なやり方としては、まず有効高さ分布図の初稿を作成するか、有効高さの一覧表を作成し、会議の出席者全員で有効高さを確認した上で、最終版の有効高さ分布図を完成させます。この過程では、何度も議論し、何度も修正・調整を重ねることがあります。そして、AIの画像認識技術は、この経験者の役割を代替できるのです。    

AIの画像認識技術を使えば、有効高さ分布図の中から車道の有効高さ、エレベーターホールの有効高さ、設備通路の有効高さなどの情報を抽出できます。さらに、AIの機械学習機能と組み合わせ、複数のプロジェクトで学習させることで、車道の有効高さ2.2mが規範の要求を満たしているか、他のプロジェクトでは有効高さを2.2mで済ませているか、より高い要求はどの程度かなどを教えてくれます。

こうすることで、BIMエンジニアはAIの経験を直接利用して、BIMモデルと有効高さ図を修正し、大半のニーズに適合させることができます。このようなやり方によって、多くの会議での議論や調整を減らし、コミュニケーションコストを低減できます。

現在、BIMの新たな応用として、BIMモデルの審査も人工知能との結合を試みることができます。BIMモデルのパラメータ情報を利用すれば、そのパラメータ値が規範の要求を満たしているかを判断するプログラムを書けます。例えば、公共建築の階段前室の面積は6平方メートル以上でなければならず、高層住宅の手すりの高さは1.10m以上でなければならない、といった具合です。

この種の規範要求は、いずれもBIMモデルを直接検索して判断できます。しかし、もう一つのケース、例えば規範中の「いずれか」「何々の上方」「何々の付近」といった多くの意味表現は、現状では直接判断が難しい場合があります。このような問題は、AIの発想で解決することを検討できます。AIの言語認識技術で判断することにより、モデル審査の正確性を高められます。

深さの観点から見ると、AIは現在のところ補助的な設計ツールとしてしか機能しておらず、完全な自律性はまだ実現していません。

現在、私たちが投入しているデータセットはまだ十分ではありません。AIの基盤となる入力は依然として操作者の主観的な意思と知識構造に依存しており、その依存度はプロジェクトの複雑さに比例します。標準化されていない作業や業務は代替されにくいのです。また、設計プロセスではAIがエラーを起こしやすく、時には人手による介入と修正も必要になることが分かりました。

いずれにせよ、私はBIMコンサルティング業界に深い愛情と執着を抱いています。この業界で自分の進むべき方向性を見つけ、いくつかの成果も上げてきました。BIM技術の絶え間ない発展に伴い、この業界はさらに繁栄すると信じています。本稿をお読みいただきありがとうございます。BIMに関するより多くのテーマについて、皆さまと共に議論できることを楽しみにしています。    

          

          

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