かつて、「建築構造パースペクティブ」(1994年)を日本建築学会から刊行したときに、「構造は美しくあるべきか」という拙文を載せた。そこでは、今はない日本IBM本社ビルの鉄骨構造が立ち上がったときに、美しく思ったことから構造設計を志したというような趣旨を記した。そもそも構造は美しいのでそれをCGで表現したら構造の魅力が伝われるのではないか、というような趣旨である。そうは言っても、中には、構造が、これは美しくないというように思われるものもある。その場合、構造というよりは、もともとの計画の問題だったりする。美しい構造もあれば、美しくない構造もある。
ここでは構造設計者あるいは構造エンジニアから、構造を美しくしようと思うか、あるいは、構造を美しいと思うのはどんなときか、という問いかけへの対応を聞いてみたい。ひたすら合理的で無駄のない形を美しいといえるか。美しくすることが倫理性に外れることはないか。合理的であるべきとするころに倫理性を感じるか。
柱梁で骨組みを構成するときに、階高とスパンの比や、柱断面、梁成の適切な寸法をどう決めるか。全体のバランスが大切だとして、そこに形態としての美しさを組み込むために、構造合理性から少し離れるときの決断をどのようにするかは、設計者個人の技のように思われる。出来上がった形の美しいものは、多くの人が美しいと納得するように思う。もちろん、中にはそうでない場合もあることは承知しているが。
新幹線の、両端に跳ね出し梁の連梁の橋脚の設計にあたり、跳ね出しを柱間隔の2分の1にすると、全体が均等間隔となる。しかし、梁端部の曲げモーメントを考えると柱スパンの3分の1より小さくする方が合理的であったりもするときの、設計判断の問題である。また、日本で一般的な柱の断面は、ヨーロッパ、アメリカなどに比べて大きい。これは耐震性を持たせるための理由と考えられるが、そこで一般的な柱断面より、意図的に細くすると、美しく感じられると判断する場合などもあろう。これらはほんの一例である。
パネリストとして3名の構造エンジニアに具体的な構造を対象にして話題提供をお願いし、その後で自由討論の場としたいと考えております。大勢のご参加をお待ちします。
国土交通省が全国の空き家数を調査している住宅・土地統計調査2024年4月によると、全国の空き家総数は約900万戸(899.5万戸)となり、過去最多になっています。この数値は、1993年時点の空き家数の実に2倍にものぼります。
全国の不動産オーナーは、自ら所有するビルが築年数の経過と共にどう活用するか?売却可能なのか?建て替えた方がいいのか?に頭を悩ませています。
そこに建築の需要も生まれるのですが、その最先端を行く既存ストック活用のスペシャリストである再生建築研究所の神本豊秋さんをお招きしました。
再生建築研究所は、再生建築という手法を軸に、建物の寿命を100年にまで延ばすことを目指しています。新築、リノベーション、エリアでの開発など、さまざまな方法を組み合わせて、「サイセイ」(再生)を実現し、壊すことなく前進するための設計事務所です。彼らは「古くて新しい建築」に溢れた社会を目指しています。
再生建築研究所の強みは、違反物件の適法化、テナントが居ながらの再生計画、意匠性と事業性を担保した補強計画であり、既存不適格を生かした収益性の向上、新築以上の環境性能などにあります。
1部 「再生建築研究所の現在の活動」神本豊秋
2部 「既存ストック活用の現状とこれから」
生成 AI は建設産業界にも急速に浸透?しつつあるように思われる。しかし、建設の現場で、また、建築設計施工の過程でどう利用できるのか、何が可能になるのか、定かではない(理解できていない)。例えば、既に一般的に用いられている Rhinoceros など CAD/CAM、BIM に大きな進化が起こるのか? 世界中で建設される無数の建築を学習するのだとしたら凡庸な建築しかできないのではないか? 等々、素朴な疑問がある。
今回は、生成 AI の最前線でご活躍のお二人をお迎えして、その建設業界における可能性をめぐって議論したい。というより、様々なアドヴァイスを頂きたいと思う。
話題提供1:「JAMSTEC の人工知能応用研究と大規模言語モデル(LLM)」杉山大祐(国立研究開発法人海洋研究開発機構(JAMSTEC))
杉山大祐:情報工学の出身。JAMSTEC で、スーパーコンピュータ「地球シミュレータ」の運用や会計システムの開発を行った後、データを解析して有用な情報や法則、関連性などを導き出すデータサイエンスの研究に転じ、現在は人工知能を使った台風や地震などの自然現象の解析や予測の研究に従事している。地球情報科学技術センター(CEIST)データサイエンス研究グループ所属。
要旨:深層学習に代表されるこれまでの人工知能技術の概略と、現在 JAMSTEC で取り組んでいる人工知能を用いた地球科学の研究事例を紹介した後、生成 AI 技術の一種である大規模言語モデル(LLM)について検討する。最近話題となる Chat GPT などに代表される LLM は次世代を開拓する技術として最も期待されているが、その基本的な学習方法や追加で知識を学習する方法については、まだあまり広く知られていない。具体的にどのような学習の方法があり、必要となるデータは何かなど、技術のコアを地球科学分野の視点で紹介し、LLMを活用していくためのデータ蓄積や新たな応用方法を考えるヒントを提供したい。
話題提供2:「NEC 独自開発の生成 AI cotomi(コトミ)の活用事例」池谷彰彦(NEC(日本電気株式会社)生成 AI センター長)
池谷彰彦:2013 年 NEC Laboratories Singapore 設立メンバーとして同国赴任。AI 技術を活用し、同国で深刻化する交通渋滞などの解決に取り組む。その後日本に戻り、道路や橋梁などの社会インフラの劣化診断・予防保全ソリューションの研究開発に従事。2018 年に NEC Laboratories India 所長就任。インドの社会問題(交通、物 流、医療など)にフォーカスし、それらを解決する AI ソリューションの開発に取り組む。同研究所のビジョン
に賛同したスタートアップや大学と「NEC Hackathon」を定期開催、これまでに延べ 2 万人以上の応募者を集める。現在は NEC 生成 AI センターにて、生成AI の技術開発ならびにそれを応用したソリューション開発を統括している。
要旨:NEC が取り組んできた AI 技術の概要や、それらが実社会でどのように役立つかについて、建設業界だけではなく、様々な業界における活用事例や、今後想定されるユースケースについてご紹介する。また、近年話題になっている生成AI に関しても、NEC が独自に開発した生成 AI である「cotomi(コトミ)」の特長や活用事例、さらに今後の展開予定などをご説明する。ぜひ皆様の討論のインプットとし、未来に向けての一助とにしていただきたい。
質疑応答
コメンテーター: 塚越眞(インダストリスパコン推進センターISCPC 代表理事)、安藤正雄
福島加津也(委員長)(東京都市大学教授/建築家)、陶器浩一(滋賀県立大学教授/構造家)、磯 達雄(建築ジャーナリスト)、堀越英嗣(芝浦工業大学名誉教授/建築家)
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