スクレイピングを楽しもう！

  AIで建物や街のモデルを作る、と聞くと、最初は少し難しそうに感じるかもしれません。私も以前は、先に細かい寸法を決めて、ソフトを開いて、ゼロから形を作るものだと思っていました。でも最近は、まず地図を見て、場所を選び、AIにたたき台を作ってもらう方が、考えを進めやすい場面があると感じています。 今回は「AIで遊ぼう」という気持ちで、地図から始めるAI建模を試しました。目的は完成品を作ることではありません。AIがどこまで場所の雰囲気をつかめるのか、どこから先は自分で確認する必要があるのかを、できるだけ気軽に見てみることです。  まずは地図の上で範囲を選ぶ 今回使ったShapezoの流れはシンプルです。地図を開き、気になるエリアを四角形やポリゴンで囲みます。すると、その範囲をもとにAIが建物や道路、地形などを含むモデルを生成します。 この順番が面白いと思いました。普通のモデリングでは、空の画面に最初の線を引くまでが意外と重いものです。地図から始めると、すでに場所の情報があり、周辺との関係を見ながらスタートできます。住宅地の一角、川沿いの空き地、駅の近くの再開発エリアなど、選ぶ場所によって最初から話が変わります。 もちろん、AIが返すモデルは測量図でも施工図でもありません。ここでは、考えるための最初の形として扱うのがちょうどよいと思います。  小さな実験をしてみた 私は川沿いの住宅地と、道路に面した空き地を含む範囲を選びました。最初に期待したのは、建物の数や道路の位置を完璧に当てることではなく、街のまとまり方をつかむことです。 生成されたモデルを見ると、建物の高さの違い、道路の抜け、緑地のまとまりが一度に見えました。紙の地図だけでは気づきにくかった「この場所はどこに向かって開いているか」という感覚も、3Dにすると考えやすくなります。 次に、同じ範囲を少し広げて生成しました。周囲の道路や川が入るだけで、建物単体の印象が変わります。敷地だけを見ていると良さそうでも、少し引いて見るとアクセスが弱い、視界が遮られる、緑地が分断されている、といった点が出てきます。AIモデルを何度か作り直すことで、最初から一つの案に固まりすぎずに済みました。 AIが得意だったこと 今回、AIが特に役立ったのは、情報がまだ曖昧な段階での比較でした。細部を決める前に、複数の場...

  結論から言うと 現在のAIモデリングでは、地図、対象エリア、簡単な設計条件をもとに、建物や敷地の大まかな3D案を素早く生成できます。 ただし、それはAIが建築設計を完成させたという意味ではありません。 AIが答えているのは、主に次のような問いです。 「この場所には、どのような配置が考えられるか」 であって、 「この建物は、すぐに施工できる状態か」 ではありません。 AIは、場所を短時間で可視化された空間の仮説に変えることができます。これは、初期計画や敷地検討、複数案の比較において大きな価値があります。 一方で、生成された結果は通常、まだコンセプトモデルの段階です。エンジニアリング設計の成果物と同じものとして扱うことはできません。 地図からAIが生成できるもの ユーザーは地図上で対象範囲を選び、ポリゴンで境界を指定し、いくつかの条件を入力できます。 たとえば、次のような情報です。 建物の大まかな用途 建物の数や規模 道路や出入口の位置 オープンスペースの要件 キャンパスや団地、業務地区の基本構成 AIは、その情報をもとに建物のボリューム、道路との関係、オープンスペース、基本的な動線を生成します。 ツールによっては、複数の案を並べて比較することもできます。 初期検討であれば、これだけでも十分に役立ちます。 プロジェクトの初期段階で不足しているのは、必ずしも精密なモデルではありません。むしろ、チームで議論できる比較可能な仮説です。 たとえば、次のような点を早い段階で確認できます。 建物のボリュームは敷地に合っているか 道路や出入口は大まかに成立しているか 建物同士に明らかな衝突がないか オープンスペースが分断されていないか 周辺の市街地や既存施設とつながっているか こうした確認によって、初期の問題を早く見つけることができます。間違った方向に時間をかけすぎることも防げます。 ただし、まだ完全な建築設計ではない 地図から生成された建物モデルの多くは、まだコンセプト段階のものです。 見た目が整っていても、すべての関係が検証されているとは限りません。地図情報だけでは、AIは次のような問題を正確に解決できないことがあります。 地形や高低差が設計条件に合っているか 敷地内の排水が成立しているか 建築の後退距離や都市計画上の制限を満たしているか 日影、消防、バリアフリー...