【AI共創設計】ジェネレーティブデザインが拓く「軽量化」と「高性能化」の両立事例

トポロジー最適化との違い

トポロジー最適化は、人間が作成した「既存の3Dモデル」をベースに、強度の計算に基づいて「不要な肉を削ぎ落とす」手法です。いわば、大きな石から像を彫り出す「彫刻」に近いアプローチです。一つの条件に対して導き出される解は、通常一つに限定されます。

一方で、ジェネレーティブデザインは、設計者が入力した内容をもとに設計上のさまざまな課題の解決策を探り、素早く最適な判断ができるようになるテクノロジーのことです。具体的には、具体的な形状がなくても、必要な光量、施工コストの上限、材料の制約といった「目標（パラメーター）」を定義するだけで、AIが何パターンもの設計案を生成してくれるというものになります。

設計者の役割を「描画」から「評価と判断」へ

ジェネレーティブデザインの導入により、設計者の役割は大きく変わります。

これまでのようにモデルを手作業で作成する代わりに、ソフトウェアを「設計オプションを生成・テスト・評価してくれるアシスタント」として活用できるようになります。

一方で、建物全体の使い勝手や印象、近隣との一体感、そしてプロジェクトにとって何が最も大切かを判断できるのは、あくまで人間だけです。人間が目標を定義し、AIが生成した「想像もつかないようなアイデア」の中から、優先事項に基づいて最適な判断を下す。これこそが、ジェネレーティブデザインの本質である「AI共創」の姿です。

設計の圧倒的な検証数

人間が手動で行えば一つか二つの概算を出すのが精一杯な時間で、ソフトウェアは数千通りもの設計案を生成できます。また、アルゴリズムによる自動化により、人間には想像もつかないようなアイデアや「うれしいアクシデント」とも呼べる独自のソリューションも発見できます。

生産性の向上とリソースの最適化

ドアの向きのチェックや階段の幅の確認といった単調な作業を自動化することで、設計者は建物全体のコンセプトなど、より重要な内容に専念できます。ルーチンワークを自動化することで、同じ時間で、より多くのプロジェクトや戦略的な意思決定に注力できるようになるのは大きなメリットです。

コストの削減と廃棄物の削減

マテリアル使用量やエネルギー消費を最小限に抑えるよう設定することで、コスト削減と施工効率の向上を同時に実現することができます。また、太陽エネルギーの収集最大化やネットゼロエネルギー目標など、環境に配慮した最適解を導き出せます。