2013年に公開されたオックスフォード大学准教授らによる論文「雇用の未来」については、日本でも多くのメディアが取り上げ孫引きの記事も多いので読まれた方も多いのではないのでしょうか。（例えば、週刊現代：オックスフォード大学が認定 あと10年で「消える職業」「なくなる仕事」(2014.11.08)など）702の職業に対してコンピューター化（Computerisable）の可能性を％で記した論文です。
実は2017年に新しい論文が公開されています。「未来に必要とされるスキル：2030年の職業」ですが和文ではほとんど出回っていないようですね。特定の職業ではなく、スキル・知識といった要素を論じているので、子供から大人まですべての人に重要な示唆を与えています。今回ブログでは、これらの論文をもとに、将来の建築設計業務/ものづくり業務を考えてみたいと思います。
「AIの導入」がいたる所で叫ばれています。AI（Artificial Intelligence, 人工知能）が社会に普及すると、社会の在り方が根本的に変わると言われています。なかには「AIと協働することによって生産性が上がり今より良い世界になる」という楽観的な意見があれば、「AIによって仕事が奪われ今より厳しい世界になる」という悲観的な意見もあります。私自身は、建築産業全般に対して「人間に関する研究が進みビックデータが蓄積され、より良い住環境をAIによって構築できるようになる」と楽観的に考えています。一方で、建築設計業務は大きく変わり、今後は「複数の人間の意思決定に関わる業務」と「コンセプト立案と基本設計業務」に重点が置かれるようになるでしょう。この流れは、建築設計事務所による設計業務ばかりでなく、設計・計画を必要とする「ものづくり全般」の業務に当てはまるものだと考えています。
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- AIを活用した賃貸住宅の建築計画と事業計画を自動作成するシステム
- 建設産業がどのように変わっていくのか
- 2030年にはどのようなスキルや知識が重要となるのか
- AIは建築設計のどの部分を担っていくのか
- AIで置き換えることが“現時点では”難しいのは建築設計のどの部分か
- まとめ
AIを活用した賃貸住宅の建築計画と事業計画を自動作成するシステム
このブログの発端は、AI（人工知能）を活用して賃貸住宅の建築計画と事業計画を自動作成するシステムが開発されたという記事を読んだことに始まります。見出しだけ見ると、AIで賃貸住宅の建築計画と事業計画の全てが自動生成されるように見えます。
スターツ総合研究所によると、従来は複数の領域の専門家で1週間以上かかっていた作業が、約15分でできるようになる。5月にベータ版のグループ内利用を開始し、2018年中に提携する不動産会社や建設会社、金融機関などに向けたWEBサービスの提供開始を目指す。現在、特許を出願中だ。（AIなら15分！ 建築計画と事業計画を自動作成、日経XTECH記事より）
建築計画、事業計画を作成する際のプロセスイメージ。上が従来までの方法で「LAPLACE（ラプラス）」を活用することで作業時間や人件費などを大幅に削減できる（出所：スターツ総合研究所） こうしたシステムも、AIによって深層学習させるためには、その基となるビッグデータが必要となります。記事によると、関連業種が協働してデータを収集している模様。かなり本気ですね。
活用するデータは、土地活用の企画提案や資産運用コンサルティング、賃貸住宅などの設計・施工を手掛けるスターツCAMで蓄積してきた直近3年間の建築費データ約1600件、不動産仲介のピタットハウスなどで得てきた募集掲載データや成約データはそれぞれ、2.5年分約2億件、20年分約31万4000戸に上る。
また建築計画に関する技術についても、関連各社がサービスや技術を提供しています。
「地図・地番データベース」はNTT空間情報が、「設計エンジン」はコンピュータシステム研究所が、「3次元地盤モデルデータ」は応用地質がそれぞれ提供するサービスや技術だ。
「LAPLACE」のシステム概要。「地図・地番データベース」はNTT空間情報が、「設計エンジン」はコンピュータシステム研究所が、「3次元地盤モデルデータ」は応用地質がそれぞれ提供するサービスや技術だ（出所：スターツ総合研究所） このシステムでは、土地条件から形状条件を導き出し、コスト条件を算出することができるようですね。図によると、「役所調査・設計依頼・設計図面作成・建築費概算・資金計画・賃料査定・管理費修繕費試算・事業計画書作成」が一貫して行われることになりますが、この中における「設計図面作成」はあくまでも事業として成立するか否かを試算するためのボリュームスタディのようです。実はこのようなシステムが登場することは、2016年の時点で語られています。
「グーグル社から独立したFlux社は、同社で開発した自動設計システムの事業化を図っている。建物の意匠や構造、設備の要素データを含んだ『建築の種』をパソコン上の敷地に配置すると、三次元モデルを自動生成する。法規制をクリアするように位置や高さ、長さなどを調整できる」
念のため言っておきますが、これらは10年後の予測ではなく「現在」の話です。
早晩、施工情報やコスト情報の設計段階へのフィードバックはAIが自動的に行う仕組みが立ち上がることでしょう。 （2016年7月の日経XTechの記事より）
ちなみに今現在、Flux社がどの程度、建築設計の自動化を実現しているかは、ウェブサイトを見てもよく分かりませんでした。どうやら情報共有のプラットフォームに作成に力を入れているようでしたが。。。
スターツ総合研究所が開発したこのシステムでは、GIS・CAD・AIという関係で計画が進むようです。近い将来CADがBIMに置き換わり建物仕様のデータベースが構築されると、構造や設備に関する情報をより細かく評価できるようになるのでしょう。例えば構造条件を検討することによって、耐震性はどちらの建物が高いか、大地震において崩壊するリスクが高い部屋はどこか、といった条件が数値的に評価できるようになるかもしれません。部屋を借りるなら安全な部屋を借りたいですよね。
また、通風や日射といった環境条件をも追加してシミュレーションを行い、各住戸の年間予測消費エネルギー量も算出できるようになるのでしょう。アパートを賃貸する側からすると、電気代がどのくらいかかるのか事前に予測できれば、借りる借りないの意思決定に役立てることができますね。またGISを前提に交通条件もシミュレーションできるでしょう。地震、火事、水害といった災害時にどのように避難することが可能か事前に検討・評価することが可能となり、不動産の価値に直結するようになるでしょう。
建設産業がどのように変わっていくのか
上記の事例からも、建築設計にも徐々にAI化の波が迫っているのは確実のようです。それでは、建築設計を前提に建設産業全体がどのように変わっていくのか考えてみましょう。建設業を「ものづくり」ととらえれば、他業種に関わっている方にも有用です。
2013年オックスフォード大学のマイケル・Ａ・オズボーン准教授らは「「今後10～20年で米国における約47％の仕事が自動化される」という論文を発表しています。（Carl Benedikt Frey & Michael Osborne, The Future of Employment: How susceptible are jobs to computerisation?より）ちなみに無料で公開されているので、関心のある方は本文を是非読んでみてください。ちなみにこの論文ではAI（人工知能）とともにMachine Learning（機械学習）とMobile Robotics（移動式ロボット）を対象として考察されています。この将来の雇用状況についての論文「雇用の未来」は日本でも多くのメディアが取り上げたので、読まれた方も多いのではないのでしょうか。702の職業に対して、コンピューター化（Computerisable）の可能性を％で記しています。
Carl Benedikt Frey & Michael Osborne, The Future of Employment: How susceptible are jobs to computerisation?, Fig. 3 より引用 各業種ごとに色分けされています。この分析結果を示すグラフは、47％の職業がコンピューターや機械にとって変わられることを予測しています。中央値が少なく、変わられやすい職業と変わられにくい職業が二分していることは面白いですね。因みに、建設産業に関連しそうな職業を抜き出してみると以下のようになります。
Probability 可能性 Occupation 職業 0.01 Marine Engineers and Naval Architects 海洋技術者および造船エンジニア 0.011 Mechanical Engineers 機械エンジニア 0.014 Engineers, All Other その他全てのエンジニア 0.017 Architectural and Engineering Managers 建築およびエンジニアリングのマネージャー 0.018 Environmental Engineers 環境エンジニア 0.018 Architects, Except Landscape and Naval 建築家、ランドスケープアーキテクトと造船技師を除く 0.019 Civil Engineers 土木エンジニア 0.021 Materials Engineers 材料エンジニア 0.025 Electronics Engineers, Except Computer エレクトロニクスエンジニア、コンピュータを除く 0.028 Health and Safety Engineers, Except Mining Safety Engineers and Inspectors 健康・安全エンジニア、鉱山安全エンジニアや検査員を除く 0.029 Industrial Engineers 工業エンジニア 0.03 Industrial Engineering Technicians 産業技術者 0.045 Landscape Architects ランドスケープアーキテクト 0.1 Electrical Engineers 電気エンジニア 0.13 Sound Engineering Technicians 音響エンジニアリング技術者 0.14 Mining and Geological Engineers, Including Mining Safety Engineers 鉱山・地質エンジニア、鉱山安全エンジニアを除く 0.21 Information Security Analysts, Web Developers, and Computer Network Architects 情報セキュリティアナリスト、ウェブデベロッパー、コンピューターネットワークアーキテクト 0.24 Engineering Technicians, Except Drafters, All Other 全てのエンジニアリング技術者、ドラフターは除く 0.25 Environmental Engineering Technicians 環境エンジニアリング技術者 0.38 Mechanical Engineering Technicians 機械エンジニアリング技術者 0.52 Architectural and Civil Drafters 建築・土木ドラフター 0.68 Mechanical Drafters 機械ドラフター 0.75 Civil Engineering Technicians 土木技術者 0.81 Electrical and Electronics Drafters 電気ドラフター 0.84 Electrical and Electronics Engineering Technicians 電気エンジニアリング技術者 0.89 Stationary Engineers and Boiler Operators 定置期間運転技師およびボイラーオペレーター 0.95 Operating Engineers and Other Construction Equipment Operators 操作技術者および建設機械作業員 現場作業を行う技術者の仕事は、軒並みコンピュータや機械にとってかわられると予測されています。一方で 建築家やエンジニアといった創造性を伴った建築設計業務が全てコンピュータにとってかわられることには時間がかかりそうです。ちなみにArchitectsは702の職業のうちコンピュータにとってかわられる可能性が82位ですから、他の職業に比べればまだ猶予はありそうです。ドラフター（CADオペ）は50％以上の確率で消滅する職業のようです。
実際Architectsとしての職業が残ったとしても、設計業務自体が大きく変わることは否めません。AI化により建築設計業務がコンピュータに奪われるのではないかという議論がありますが、建築設計業務が無くなるというよりは、建築設計業務の質が変わっていくと考えています。
2030年にはどのようなスキルや知識が重要となるのか
2017年、オックスフォード大学のマイケル・Ａ・オズボーン准教授らは「未来に必要とされるスキル：2030年の職業」という新しい論文を発表しています。（Hasan Bakhshi, Jonathan M. Downing, Michael A. Osborne, Philippe Schneider, The Future of Skills: Employment in 2030より）実は2013年の論文に比べ考察が深まっているため重要度が高いと思います。ちなみにこの文献も無料で公開されています。
2013年の論文は「どの職業が自動化・機械化のリスクにさらされているか」について検討されていましたが、新しい職業の成立、グローバリゼーション、高齢化、都市化、グリーンエコノミーの台頭などが考慮されていませんでした。2017年の論文では、これらの点を補完しつつ、どのように職業が変化していくのかスキル・知識の点から米国と英国を対象として考察しています。120件のうちそれぞれ20件ずつ、将来必要とされるスキル・知識を以下抜粋します。
Rank （順位）
Variables （評価に用いた変数）
Class （分類）
1 Learning Strategies 学習戦略の立案 Skills スキル 2 Psychology心理学 Knowledge 知識 3 Instructing 指導 Skills スキル 4 Social Perceptiveness 社会に対する知覚 Skills スキル 5 Sociology and Anthropology 社会学および人類学 Knowledge 知識 6 Education and Training 教育と訓練 Knowledge 知識 7 Coordination コーディネーション Skills スキル 8 Originality オリジナリティ Abilities 能力 9 Fluency of Ideas よどみなくアイデアを出す Abilities 能力 10 Active Learning アクティブラーニング Skills スキル 11 Therapy and Counseling セラピーとカウンセリング Knowledge 知識 12 Philosophy and Theory 哲学と理論 Knowledge 知識 13 Speaking 話すこと Skills スキル 14 Service Orientation サービスオリエンテーション Skills スキル 15 Active Listning アクティブリスニング Skills スキル 16 Complex Problem Solving 複雑な問題解決 Skills スキル 17 Oral Expression 口頭表現 Abilities 能力 18 Communications and Media コミュニケーションとメディア Knowledge 知識 19 Speech Clarity 明瞭なスピーチ Abilities 能力 20 Judgment and Decision-Making 判断と意思決定 Skills スキル 将来必要とされるスキル・知識：米国の場合（The Future of Skills: Employment in 2030より）
Rank （順位）
Variables （評価に用いた変数）
Class （分類）
1 Judgment and Decision-Making 判断と意思決定 Skills スキル 2 Fluency of Ideas よどみなくアイデアを出す Abilities 能力 3 Active Learning アクティブラーニング Skills スキル 4 Learning Strategies 学習戦略の立案 Skills スキル 5 Originality Abilities オリジナリティ Abilities 能力 6 Systems Evaluation システムの評価 Skills スキル 7 Deductive Reasoning 演繹的推論 Abilities 能力 8 Complex Problem Solving 複雑な問題解決 Skills スキル 9 Systems Analysis システムの分析 Skills スキル 10 Monitoring 監視 Skills スキル 11 Critical Thinking クリティカルシンキング Skills スキル 12 Instructing 指導 Skills スキル 13 Education and Training 教育と訓練 Knowledge 知識 14 Management of Personnel Resources 人材マネジメント Skills スキル 15 Coordination コーディネーション Skills スキル 16 Inductive Reasoning 帰納的推論 Abilities 能力 17 Problem Sensitivity 問題に対する感受性 Abilities 能力 18 Information Ordering 情報の順序付け Abilities 能力 19 Active Listning アクティブリスニング Skills スキル 20 Administration and Management 管理とマネジメント Knowledge 知識 将来必要とされるスキル・知識：英国の場合（The Future of Skills: Employment in 2030より）
英語の文献に対して和訳を併記しましたが、文化的背景が異なるので、和訳するとちょっとニュアンスが異なるかもしれません。。。同じ英語圏でも、米国と英国で必要とされるスキル・知識が微妙に異なるのは面白いですね。
ちなみに建築設計の話とは少々ずれますが、米国21位英国34位にEnglish Language Knowledge（英語の能力）が入っています。自動翻訳機が導入されても、かならずしも文化的背景を前提に前後の文脈も含めて翻訳することは難しいですよね。米国・英国を対象とした調査ではありますが、英語が国際共通言語のひとつである以上、英語の習得はとても重要であると言えそうです。
AIは建築設計のどの部分を担っていくのか
それでは2013年および2017年のオックスフォード大学の論文をもとに、AIは建築設計のどのような部分を担っていくのか、再度考えてみましょう。コンピュータ化が可能であること、つまり定量化が容易で、既存プロセスに当てはめてシステム化することが可能な設計は、AIに置き換わると予想できます
まず、2013年の論文でもありましたが、CADオペ業務はなくなると予想されています。建築設計における分業構造が日本と英米で異なるため、一概に断言することはできませんが、CADオペは無くなり、BIMオペは少数派になっているのでしょう。
また、定型化された業務という点で、実施図面作成業務や構造計算業務は減少するでしょう。雨が漏らないディテールとか、地震でヒビが生じないディテールに関する制約条件を定量化できれば、AIに詳細設計をさせることも可能となります。これは、大量生産を前提とした汎用的建物に対する設計が前提で、一品生産を前提とした建物の特殊な詳細に対する実施図面作成業務や特殊な構造に対する構造計算業務は残ると考えます。
さらに、確認申請機関の業務も大きく変化するでしょう。CAD情報では形状情報と仕様情報が分離しており整合性の点で疑問が残りますが、BIMによって建物仕様がデータベース化され各部屋情報などと結びつくことができれば、BIMモデルに対する法適合性をAIが判断することができるようになります。
さらに3Dプリンタがさらに一般化し、データから実体を伴った形を製作することが容易になるため、模型屋さんの仕事もなくなるでしょうね。
AIで置き換えることが“現時点では”難しいのは建築設計のどの部分か
2017年のリサーチでは、コーディネーション、オリジナリティ、アイデア、コミュニケーション、意思決定、マネジメントといったスキル・知識が将来的にさらに重要になると考えられています。これらのスキル・知識は、全て「人間に関わっている事項」と言えるでしょう。
建築物はそもそも人間が利活用するための人工物であり、建築設計はその建築物を設計する行為です。そもそも人間自体が十分に理解されていない未知の物体です。人間自体に関する十分なビッグデータが構築されているわけではなく、そのため十分なAI化を進めることができていないと考えます。これらから、以下の建築設計業務は“今のところ”残るのではないでしょうか。
複数の人間の意思決定に関わる業務
他者とのコミュニケーションを通じて、相手の意図や状況を判断しつつ柔軟に対応する必要があるマネジメント業務はまだまだ残ります。データに基づく判断が難しい状況下で「全体を俯瞰した判断」が求められる場合まだまだ人間の能力が必要となります。コミュニティアーキテクトのように、あるエリアに住む住民の意思決定を促す業務や、複雑な大規模開発における意思決定を促す業務は、まだまだAIには難しいのでしょう。コンセプト立案や基本設計業務
“今ここにないもの”を発想する能力も、人間ならではなのではないでしょうか。あるプロジェクトのパラメータの範囲外を模索することは、AIにはまだ難しいかもしれません。例えば、100人に対して1日3食提供するニーズがあった場合、厨房にて毎食調理するか、外部の給食センターに配送を委託するか、100人が近隣に食べに行くか、そもそもニーズ自体をあきらめるか、といったプログラミング（要求条件整理）に関する事項は、AIに検討させるための前提条件であるため、まだまだ人間による計画立案が必要でしょう。【保存版】家を「設計事務所／建築家」に依頼して建てるまでの流れについて説明します でも記載しましたが、条件を整理する段階 あるいは 基本設計段階 において不確実性の高い前提条件を整理する業務や「要望と形」を微妙に調整する業務は、まだまだAIには難しいでしょう。ちなみに建築設計業務において、設計に際して扱う情報量の増大により、一人の人間ですべてを設計することはもはや不可能であり、専門性に応じた分業が前提となりつつあります。プロジェクト全体のマネジメント業務や、コンセプト立案といったプロジェクト川上の業務などに分業が進むと考えることもできますが、一方でAIを有効に活用することによって、少人数で大規模プロジェクトを包括的に設計することも不可能ではなくなるかもしれませんね。
まとめ
前述の記事は、あくまでもデベロッパーが新築物件を効率的に建設していく試みです。一方で、先進国の都市部はインフラが老朽化しており、さらに今後の人口減少に伴い空き家・空き室が増えていきます。こうした中、既存ストックの改修はさらに増えていくと予測されますが、そうした物件は各建物・各住戸ごとに条件が異なるため、もととなる既存ストックのデータ構築が困難であり、さらにAIによる評価もハードルが新築よりも高いでしょう。今後の改修物件に対するAIの活用に期待されます。
また将来、人間自体の解明が進めば、それに合わせてビッグデータも構築され、より高度なAIのシステムを構築することが可能となります。建築設計事務所の行う設計業務にも少なからず影響があります。「人間に関する新たなビッグデータ」を既存のAIのシステムに組み込むことにより、よりよい住環境をAIによって構築する可能性は、思っているよりも早い段階で実現するかもしれませんね。
現在、東京電機大学准教授として学生指導に当たっています。建築学科にて学ぶ学生が、将来を見据えてどの方面に進んでいけばよいかについては、本当に悩ましいところです。設計の将来について適宜調査を行っています。NY/Boston調査報告会：「設計」の将来について考える についても併せてご覧ください。