こんにちは、BIMBOXです。

今日は、一見すると建築業界向けのAI画像生成ツールですが、詳しく見ていくとそれをはるかに超えた製品についてお話しします。中国語名は図霊、英語名はAidMaster。

私たちがこの製品を知ったのは実はかなり早く、2023年に湖南省建築設計院集団股份有限公司（以下湖南省院）を訪れた際に、その場で製品のデモを見ました。その後、湖南省院「三剣客」の記事を書くときに、この先行リリースされた製品に触れたところ、ずっと注目してくださっていた方々から問い合わせが続きました。湖南院のあのAI画像生成ツールはどうなっていますか？いつ使えるようになりますか？

もったいぶらずに先に結論をお伝えすると、現在「図霊」はすでに個人向けに全面公開されており、ソフトウェアのインストールは不要で、登録するだけですぐに使えます。

先日、私たちはこの製品の背後にいるチームの数人のメンバーを「デジタル進歩夜話」に招き、製品の機能や、なぜ2023年の発表から今日まで完全公開に至らなかったのか、その間にどんな問題を解決してきたのかをじっくり語り合いました。

それでは、この2時間以上にわたる対談をもとに、皆さんに完全な形でお届けします。

AidMasterは十数人のプロジェクトチームが開発・運営を担当しており、チームは湖南省院が専門に設立したデジタル研究院の出身です。

デジタル研究院がゼロから立ち上がるまでには、非常に興味深い物語があります。それは《BIM草莽の時代からデジタル秩序の時代へ：湖南省院「三剣客」の新しい物語》という記事で詳しく紹介しました。

現在、デジタル研究院はすでに60人規模に成長しています。十数人は伝統的な建築・構造・空調設備などの専門出身で、同時にデジタル開発能力も備えており、その他はフロントエンド、バックエンド、UEエンジン、AIエンジニアなどの専門的なコンピュータ人材で、大企業での実務経験を持つ人も少なくありません。こうした異分野融合のチームが、非常に良い研究開発の雰囲気を作り出しています。

すでに2023年末、湖南省院の第2回科学技術大会&デジタル製品発表会において、デジタル研究院は一挙に7つの製品を発表しました。内訳は、設計効率化ツールが3つ、新事業向けの運用・保守、モニタリング、管理制御プラットフォームが4つです。

図霊のプロジェクトは2023年に始まりました。当時、AI画像生成技術は建築業界で勃興したばかりで、数名のメンバーも最初は単に適用し、試し、探求するだけで、明確な方向性はなく、むしろ「遊び感覚」と言えるものでした。

彼らは、流行していたStable Diffusion（SD）モデルの性能はまだ十分ではなく、特に建築の画像出力効果が平凡であることに気づきました。そこでかなりの時間をかけてプロンプトエンジニアリングを調整したところ、改善が非常に顕著で、特にデザイナーがデザイン意図図を生成する上で大きな助けになることが分かりました。

たとえば、デザイナーが「ピンクの泡」のような建築を生成したい場合、「ピンクの泡、円形、ガラス、半透明、面白いデザイン」といったキーワードを入力するだけで、要件に合った形体を生成できます。また、「海洋生物」スタイルの建築を生成したい場合も、「曲線、魚の建築」などのプロンプトを入力すれば、専門デザイナーの美的感覚にかなり合ったものを生成できます。

本格的な実務生産にとっては、これらはまだ初歩的なパースにすぎませんが、確かに一定の設計理解と美学的な質感があり、深く探求した結果、彼らはAI画像生成にはさらなる発展の可能性があると確信しました。

応用面で一定の成功を収めた後、彼らはより深い技術的な試みとして、湖南省院の代表的な過去プロジェクトをプライベートデータセット化し、LoRA小規模モデルを訓練しました。

投入したデータ量はそれほど多くなく、計算資源への要求も非常に低いものの、結果は驚くべきものでした。モデルの訓練が完了すると、データセット内のデザインスタイルの特徴をうまく学習でき、これにより彼らは「これはやれる」という確信をさらに深めました。

そこで彼らは数カ月かけて人手でデータの注釈と処理を行い、より大規模なデータセットを使って最初の大規模モデルを訓練・発表しました。データの大半は湖南省院自身のプロジェクト由来のものです。

モデル発表後、SDの活発なコミュニティで広く好評を博し、建築バーティカル分野の週間ランキングで3位に躍り出ました。

その後、彼らはこのモデルを核として製品化を進め、自社で訓練したモデルをアプリケーションにパッケージ化し、Rhino上のワークフローを連携させました。これにより、デザイナーはRhino内で作成済みモデルの画像を簡単にキャプチャし、AIモデルを呼び出して画像を生成できるようになりました。

この試みを通じて、彼らは最も基礎的なAIモデルから製品インターフェースへのパッケージ化に至る実装経路を習得しました。次のステップは、より多くのデザイナー、さらには他業種のユーザーにも使ってもらいたいということで、そこでWeb版を作る構想が生まれました。

2023年末、この初代製品が社内向けに公開されると、業界のデザイナーから注目を集め、デジタル研究院の支援も得て、すぐに専任チームが結成されました。メンバーは1995年以降生まれから2000年以降生まれが中心で、全体的に若く、フロントエンド、バックエンド、アルゴリズム研究、プロダクトマネージャー、美術などの職種を網羅しており、より専門的な開発によってプロジェクトをデモ製品から本格的な実装へと押し進めることができました。

研究開発が深まるにつれ、基盤となる画像生成モデル技術は急速に進化し、モデルアーキテクチャはより強力になり、パラメータ量も増えました。新世代モデルの訓練には、技術面でもデータ量でもより高い要求が課されます。彼らは効率向上のためにデータ自動処理ツールを開発し、翌年6月、業界初となるSDXLベースの建築業界向けファインチューニングモデルを正式に発表しました。

その後Stable Diffusionに商業的な危機が訪れ、業界全体のトレンドはオープンソースから徐々にクローズドソースへと移り、特定業界向けにファインチューニングされたオープンソースモデルはますます少なくなりました。各業界のチームが自らモデルを訓練する能力を試される時が来たのです。

当時、図霊チームの第3世代モデルでは、データ量がすでに10万件規模に拡大しており、もはや人手での処理は不可能で、自社開発の完全自動化ツールで画像データを処理する必要がありました。彼らも、この規模になると基盤モデルの世界で言われる「力が大きければレンガも飛ぶ」（計算量こそ正義）という状態に非常に似てきて、パラメータと経験を掌握しさえすれば、モデルの効果を大幅に向上させられることに気づきました。すでに1つのモデル内で、建築、インテリア、ランドスケープ、都市計画など複数のシーンに対して良好な総合的な表現を実現できていました。

今年1月、図霊チームはXLベースで広联达（Glodon）と共同訓練した新モデルを発表し、データセットは数十万件規模に拡大しました。Glodonの計算資源と図霊チームの訓練経験を活かし、オープンソースモデルと比較しても、類似の建築モデルと比較しても、効果は先行する立場にあります。今年、彼らはさらに次世代のFluxモデルをベースに、より大規模なデータで訓練・反復した新バージョンを図霊プラットフォームにリリースする準備も進めています。

2024年、AidMasterはパッケージングを完了し、院内向けに内部テスト版を公開しました。当時、院内の約1000人のデザイナーが登録して利用し、アクティブ率も非常に高く、大部分のデザイナーは今でも実務で頻繁に使い続けています。

成果を目の当たりにした企業は、ついに図霊を公衆網に公開することを決断しました。こうして2025年4月、図霊は正式に外部公開されました。2〜3カ月で5000人以上のユーザーを獲得し、多くのフィードバックを集めました。汎用大規模モデルと比べて、生成される画像はデザイナーの設計意図に非常に合致しており、そのまま企画提案の資料に使えるという声が多く寄せられました。

技術の蓄積に伴い、図霊チームはすでに複数の特許を出願し、複数のソフトウェア著作権と論文を発表しており、関連企業と協力して国家レベルのAI課題も共同で完了させています。

これで私たちの疑問も解けました。過去2年間、図霊チームはずっと専門モデルを反復改良し、数十万件規模の専門データで建築業界向けに特化してファインチューニングを行い、出力画像の品質と制御性において、MidjourneyやStable Diffusionなどの汎用大規模モデルとの差を広げてきたのです。

それだけでなく、インタラクションと操作フローの面でも多くの工夫を凝らし、デザイナーからの要望や提案を数多く取り入れ、できる限りデザイナーが無意識のまま「箱から出してすぐ使える」状態を目指しました。なんといっても彼らの本業は企画や設計であり、毎回大量の労力を割いて自分でプロンプトを書いたりパラメータを調整したりするのは、現実的ではありません。

こうして今日、私たちはついにこの図霊プラットフォームを使えるようになったのです。

ここからは開発の考え方はすべて省略して、あくまで一人の普通のデザイナーの視点に立って、AidMasterにはどんな機能があるのかを見ていきましょう。

現在、AidMasterという製品は主に建築、インテリア、ランドスケープ、都市計画の4分野のパースとコンセプト意図図に対応し、デザイナーの一連の悩みを解決します。

たとえばプロジェクト前期には、スケッチを描き、モデリングし、レンダリングし、画像を加工し、発注者とパースについて何度もやり取りする必要があり、しばしば差し戻されてはモデリングとレンダリングをやり直さなければなりません。しかしAIを活用すれば、デザイナーはそうした複雑な中間工程をスキップして一気にパースにたどり着け、コミュニケーションと納品の効率を高められます。

図霊はソフトウェアのインストールが不要で、URL（https://www.aidmaster.cn）にアクセスしてアカウントでログインすればすぐに使えます。左側にはすべてのツールが表示され、主に4つのセクションに分かれており、さまざまな段階やニーズのデザイナーに対応しています。

このセクションは主に初心者向けで、パラメータはすべてバックエンドで調整済みです。操作は非常にシンプルで、複雑なPromptを気にする必要もありません。デザイナーが少し操作に慣れれば、次のようなシーンでかなり満足のいく効果が得られます。

インスピレーション変換：自然界の生物や日常のアイテムなど、建築以外のモチーフを活用して建築プランを生成できます。現在、多くの建築デザインは自然界からインスピレーションを探しており、発注者自身に特別な好みがある場合も、前期段階で大量のプラン比較を行うことができます。

線画生成：手描きの画像をアップロードすると、そのままパース一式を生成できます。まず紙にラフを描いてから、AI画像生成で正確な透視、素材、光と影の効果を実現するというやり方を好むデザイナーは多く、この機能は高い人気を集めています。

モデルレンダリング：ボリュームモデルでも、かなり精緻な3Dモデルでも、プラットフォーム上で直接レンダリングできます。モデルのスクリーンショットを直接呼び出すため、どのモデリングソフトを使うかは関係ありません。モデル内の色や素材が、AIがパースの意図を推定する際の手がかりになります。

建築リノベーション：いま話題の都市再生の方向性や、迅速な改修が求められる「短・平・快」のプロジェクトに最適です。現場で写真を1枚撮って戻れば、そのまま改修後のパースを出せるので、顧客は素早く意向を確定できます。事前の計測、モデリング、レンダリング、図面出力が不要で、大量の手間を省けます。

住宅インテリア：この機能は装飾・インテリアの分野で使われ、AIで装飾や家具などを加えることで、スケルトン状態の住宅の内装完成後のイメージを提示できます。インテリアデザイナーに大変人気があります。

このセクションは、プラットフォームのプリセット効果では満足せず、出力画像の制御性により高い要求を持つデザイナーに向いており、自分のニーズに応じてより詳細なパラメータを調整できます。

たとえば、画像制御強度における線画、深度、素材、元画像という4つの次元の異なる比重を通じて、パースの生成効果をコントロールできます。

雰囲気変化

スタイル変換

デザイナーが前のセクションで初期生成を完了したら、このセクションで後工程の修正を行うことができます。

高解像度アップスケール：画像生成後にディテールが足りないと感じたら、引き続き解像度を高められます。図霊プラットフォームで生成した画像だけでなく、どんな画像をアップロードしてもAIアルゴリズムで高解像度に拡大できます。

サイズ拡張：サイズが特殊なポスターを作る必要があり、元画像の比率が足りない場合、AIで画像を横方向または縦方向に拡張でき、周辺の景物も自然に追加されます。

塗りつぶし消去：AI画像生成では時々バグやデザイナーが不要とする物体が現れることがありますが、この機能でワンクリック消去できます。

塗りつぶし置換：全体の効果を保ちながら、画像の局所部分を置換生成できます。たとえば、プロンプトに「四角いボリュームを曲線のボリュームに置き換えて」と入力すると、新しく生成された画像は、以前の建築の意図と形体になめらかに合致します。

これらのツールにより、デザイナーはAIで「ガチャを引く」回数を減らせ、局所的な不満のために全部やり直す必要がなくなり、さらに後工程のPhotoshop作業からも解放されて、一式のツールですべての作業を完結できます。

このセクションはAIを活用した高度な画像編集を実現し、SDでは実現できない多くの機能を備えています。断片的なキーワードや輪郭の制御で画像を生成するのではなく、シンプルな自然言語でニーズを記述するだけで画像を生成できます。

たとえば2枚の画像をアップロードして「1枚目の画像の椅子と2枚目の画像のシーンで1枚の画像を生成して」と入力すれば、椅子を新しい画像に転写できます。

また、平面図を1枚アップロードして「この平面図をもとに部屋の完成パースを生成して」と入力すれば、同じレイアウトの3Dレンダリング画像を生成できます。

この機能は実際のプロジェクトのニーズにも活用できます。たとえば画像を1枚アップロードしてAIに「建物の視点を45度の俯瞰にして」と依頼すれば、3Dモデルがなくても新しい視点を取得できます。

図霊が全プラットフォームのユーザーに公開された後は、他業種の方々もこれを自然言語画像生成ツールとして使い、アイコンやマンガ、ポスターなどを作って大いに楽しんでいます。

これらの機能は実際に触ってみるととてもシンプルで、AIに詳しくない人でも基本的に10分以内に遊び始められ、1時間ほどあれば実務に使えます。

図霊チームの最適化の方針も、人々に各種プロンプトを暗記させるのではなく、できるだけ直感に合ったインタラクションで作業を完了できるようにすることです。私たちも、複雑な指令で人間にAIへ適応させるやり方では、一部のギークしか使いこなせないと考えています。

優れたAIツールとはこうあるべきです。自身の能力は舞台裏に隠し、フロントエンドのインタラクション設計でユーザーの手間を省き、分類は明快で目標は明確、どんな作業にも対応する機能を呼び出せて、即入即出——そんな存在です。

現在、国内外には建築向けの画像生成ツールが少なからずあります。AidMasterの使い方を見たあとは、その効果も確かめる必要があります。

総じて言えば、数十万件規模の専門データで鍛えられた大規模モデルは、生成品質の面でやはり驚くべきものがあります。以下はいくつかのディテール比較です。

第1組では、光と影、質感、周辺の草地の生成品質が明らかに高いことが分かります。

次の組はインテリア設計で、線画から直接内装完成パースを生成した品質の比較です。

以下はランドスケープデザインの効果比較で、床タイルの素材感や植物の質感が明らかに優れています。

都市計画デザインのパース比較もかなり明確です。細部に注目すると、AidMasterの建築外装と植生の生成は、従来のモデリングによる図面出力の表現に非常に近いことが分かります。

素材の変更についても、かなりインテリジェントな挙動を示しており、中央の建物のレンガ壁をグレーの乾式掛け石材に変更するといった指示に、基本的に「指したところをそのまま打ち抜く」かのように対応できます。

2年間の急速な反復更新を経て、AidMasterは実のところ、まだ安定状態の段階には程遠いのです。私たちが図霊チームと語り合ったところ、彼らは今もAIを活用して、このプラットフォームに面白くて便利な新機能を絶えず追加し続けています。

画像生成に加え、彼らは動画生成の機能も開発しました。同じく建築業界に的を絞って作り込まれており、最初のフレームの画像、あるいは最初と最後の2フレームの画像を入力するだけで、静止したレンダリング画像をウォークスルー動画に変えられます。

デザイナーはウォークスルーカメラの動き方（プッシュ、プル、パン、トラックなど）を選択でき、プロンプトを入力してAIにこの動画をどう作るか指示することもできます。現在は約5秒の動画に対応しており、より長い時間が必要な場合は、暫定的に最後のフレームを保存して次の最初のフレームとし、セクションごとに生成してつなぎ合わせる必要があります。将来はより長い動画の生成に対応する可能性があり、そうなればパースだけでなくウォークスルーアニメーションも解決します。

この機能は、図霊チームがある家具ブランドとパースの方向で共同探求したことに端を発します。商品画像を直接図霊プラットフォームに取り込み、AIでユーザーの自宅のシーンにワンクリックで置き換え、購入後の効果をその目で確認できるようにする——これには、生成される家具が素材付きの3Dモデルであることが必要です。

現在、彼らはこの画像から3Dを生成する機能を切り離し、独立したセクションにしました。1つのアングルの画像だけをアップロードすることもでき、側面や背面のモデリング精度を高めたい場合は、複数アングルの画像をアップロードすることもできます。「被写体抽出」機能で雑然とした背景を除去でき、素材テクスチャ付きの3Dモデルを生成してワンクリックでローカルにダウンロードできるため、チームで小物の3Dモデル資産を蓄積するのに非常に適しています。

元の画像が十分に鮮明であれば、生成される効果はかなり良好です。

昨年、湖南省院デジタル研究院の内部では知識問答システムを構築しました。ここでAIが果たす最も重要な役割は、検索の難度を下げることです。

たとえば、以前は基準類を検索する際、キーワードを正確に入力しなければ答えに辿り着けませんでしたが、今はAIの自然言語理解能力により、バックエンドの検索機能を気軽に呼び出して、より正確な結果を得られます。

彼らはデザイナーがよく使う基準類を収集・整理し、元の情報を体系化しました。市販の汎用大規模言語モデルとは異なり、検索はナレッジベースの範囲内でのみ行われ、検索結果を提示すると同時に基準の原文にジャンプできるため、照合・確認が容易です。

私たちが語ったこれらの機能の背後には、一貫したメインストリームの論理があるのでしょうか。今期の「デジタル進歩夜話」で、図霊チームはその考えを語ってくれました。

AidMasterの出発点はテキストto画像と画像to画像であり、この機能は現在最も堅実に作り込まれている部分です。AI技術の飛躍的な発展に伴い、チームのポジショニングと視点も絶えず変化しています。将来、彼らはこれを建築業界向けの総合的なAIエージェントに育て上げたいと考えており、機能面だけでも、以下の方向ですべて研究開発が試みられています。

➤ マルチモーダル生成：AI画像生成は比較的成熟し、AI動画生成は研究開発中です。同時にテキスト分野では、専門的なAIのバックグラウンドを持つチームの多くの仲間が、業界ナレッジベース、テキスト生成、さらに入札書類生成などの開発作業に全力で取り組んでいます。

➤ 3Dモデル生成：家具モデルの生成は初期段階で通り、次はAIを使って精密な内装プランを生成することを探索します。

➤ デザイン支援ソフトウェア：将来の目標には、AIでデザイナーのオフィスソフトウェアを支援し、CAD/Rhino.DCCソフトウェアへのコマンド操作を実現することも含まれます。すでに自然言語でRhinoのAPIを制御し、シンプルな平面図から編集可能な部屋レイアウトモデルを生成することが初期段階で実現されています。

➤ 業界データベース：より長い将来を見据え、彼らはコンプライアンスを前提に、図面やモデルのデータセットを業界と共有し、共に技術の進歩を推進することも計画しています。

商業的な視点から見れば、これは大きくて空虚な話ではなく、まさに具体的な業務シーンに落とし込まれた製品計画です。

たとえば入札という業務を見ると、3Dモデルとパースが大量の人件費を占め、最終的に生成される成果物の形態はやはり画像とテキストです。そこで、このエージェントを専門特化型として使い、AI入札書類生成システムにすることができます。AI画像生成から、過去入札書類ナレッジベースからの入札書類生成まで、ワンストップで解決できます。現在、このフローはすでに初期の成果を上げており、パートナー企業と共同で推進しています。

以上でお話ししたのは、公開日時点までの内容です。実のところ、私たちが語り合った中では、製品はまだ急速に反復改良されており、間もなくモバイル版アプリもリリースされる見込みで、期待が持てます。

今振り返ってみると、小チームによる自由な探求と試みから、完全な商業アーキテクチャを備えた製品計画に至るまで、私たちは湖南省院デジタル研究院という、私たちがしばしば「褒める」チームが、若者に与えた解放と支援を目の当たりにし、新世代の製品人材が臆せず考え、臆せず挑戦する勇気を見ました。素晴らしいことです。

公開テスト以来、図霊は主に個人ユーザーを対象としており、もちろん皆さんにもぜひ試していただけると嬉しいです。

同時に、老舗国有企業のデジタル研究院として、チーム全体はToBの方向にも力を入れています。すでに数社の大企業が調達意向を確定しており、既存機能をベースにしたカスタマイズ開発や特化したモデル訓練、あるいは双方が特定方向で共同開発を行っています。

図霊チームはツールからトレーニングまで、フルセットのサービスを着実に実装しています。強みは、同じ建築業界の従事者として、ユーザーと彼らの間のコミュニケーションコストが、インターネット大手との間のそれよりはるかに低いことです。

対談の中で、図霊チームの何人かの仲間はこう語りました。将来、AI応用を研究することは、どの企業にとっても避けられないトレンドです。企業それぞれが、投下できるコストと人員の能力を踏まえて、自らの生態的地位（ニッチ）を見定める必要があります。建築業界全体はAIの波の中で相対的に緩慢で立ち遅れていますが、ポジティブに見れば、人々に残されたウィンドウ期はまだ十分に長いと言えます。

設計院にとって、巨額のコストを投じてインターネット大手と基盤モデルで競い合うのは、確かに適していません。しかし、専門分野の伝統的企業がAIをやる上での最大の強みは、手元にデータがあることです。たとえばパースや過去の書類など——これが私たちの手の内にある良いカードです。

同時に、泥臭い努力をする覚悟も必要です。まず、これらの「汚くて臭い」データの処理に大きな労力を割いてこそ、企業の最も中核的な参入障壁を構築できます。

図霊は建築AI分野の成功した製品と言えるでしょうか。現時点では絶対的な結論は下せません。彼ら自身も、すべての探求はまだ道の途中だと語っています。

しかし、この若いチームは、皆と同じように新し物試しをした後も、恐れずに前進を続け、データを整え、モデルを訓練し、能力をパッケージ化し、能力を拡充し、後に続く人々のために製品化の道を切り拓きました。これは拍手に値します。

AIを探求する気のなかった普通のユーザーにとっても、見た目が良く、使いやすく、箱を開ければすぐパースが出て、品質も高く、ポイントも高くなく、日常の作業で惜しくもない——それだけでも、皆さんは大切にし、味方を守るべきです。

最後に、図霊AidMasterの公式サイトをもう一度ご紹介しておきます。ブラウザにコピーしてアクセスし、携帯番号で登録するだけで使えますので、ぜひ試してみてください。

https://www.aidmaster.cn

また、この若いチームはとても「遊び上手」で、製品作りに加えて、インターネット新媒体の運営も行っており、WeChat公式アカウントやRED（小红书）で新機能や新しい使い方を頻繁に共有し、初心者にも優しい無料チュートリアルを数多く制作し、さらにはライブ配信で皆さんと語り合いながら共有しています。特別な使い方を深く習得したい方のために、彼らの公式WeChatアカウントとREDを紹介しておきますので、ぜひフォローしてみてください。

態度があり、深みがある、BIMBOX、また次回お会いしましょう！

END

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