Text2VP: Visual Programmingとパラメトリックモデリングの生成AI応用（Text2VP: Generative AI for Visual Programming and Parametric Modeling）
拓海先生、最近の建築分野でAIが設計の図面や3Dを作る話を聞きますが、今回の論文は何を変える研究なのですか。
素晴らしい着眼点ですね！この論文は単に形を作るだけでなく、設計の手順であるビジュアルプログラミングのスクリプトを自然言語から自動生成する点が新しいんですよ。
ビジュアルプログラミングというのは、うちの現場でいうとどんなイメージですか。職人に例えると分かりやすいかなと。
例えるなら設計の「作業指示書」を図でつないだものです。部材や寸法を決める道具をアイコンとして並べ、そのつながりで最終的な形が決まる。職人が工具を順に使うように、ノードをつなぐ流れで設計が成立しますよ。
これって要するにAIが設計ワークフローを書いてくれるということ？現場で使えるレベルになりますか。
大丈夫、一緒に考えれば必ずできますよ。要点を3つにまとめると、1) 自然言語からビジュアルプログラムを生成する、2) 生成物はパラメータを操作できる点で固定モデルと違う、3) 複雑さが上がるとエラーも増える。現状は試作段階だが実務に近づいているんです。
投資対効果の観点で言うと、最初の導入コストに見合うリターンはあるんでしょうか。現場に負担をかけたくないのですが。
良い質問ですね。初期段階では専門家の監督が必要だが、繰り返し使うテンプレートを作れば労力を大幅に削減できる。導入効果は短期的な作業削減と中長期の設計バリエーション拡大で回収できるんです。
監督といっても、うちの設計部はプログラミングが得意ではない。現場の人間でも扱えるようになりますか。
専門用語を使わずに説明すると、AIは「設計の型」を作ってくれるアシスタントだ。最初は専門家が型をチェックして現場向けに簡素化する。教育とテンプレート整備に注力すれば現場主導で使えるようになるんです。
なるほど。では最終確認です。これって要するにAIが設計の手順書を自動で作り、それを使って多くの設計案を素早く検討できるようにするという話ですね。
まさにその通りですよ。大事な点は、AIは固定のモデルを吐くだけでなく、操作可能なパラメータを持ったワークフローを作る点だ。そこから何千、何万というバリエーションを生成し、性能評価に回せる点が革命的なのです。
分かりました。私の言葉でまとめると、今回の研究は”言葉で指示すると設計の手順書（ビジュアルプログラム）をAIが生成し、それに孔や寸法などのパラメータを持たせて大量の案を作れるようにする”ということですね。これなら投資の意義が見えます。ありがとうございました、拓海先生。
1. 概要と位置づけ
結論から言う。Text2VPは自然言語の指示をもとに、ビジュアルプログラミングのワークフローを自動生成し、操作可能なパラメータを持つパラメトリックモデルを作成できる点で設計プロセスの扱い方を変え得る研究である。従来の生成AIが単一の形状や画像を出力するのに対して、本研究は設計を支える「手順」を生み出すことを目指しているため、設計の反復や最適化工程に直接つながる。
背景として、生成型人工知能（Generative AI）は画像や文章生成で急速に成熟した。一方で、建築やプロダクト設計で使われるパラメトリックモデリングは、変数を動かして多数案を検討する業務フローであり、ここに自然言語から直接働きかける手法は未整備であった。本研究はその未踏領域を埋める。
研究の主眼は、Text2VPというGPT系モデルのカスタマイズにある。視覚的プログラミング言語のコンポーネント記述と例題を与え、Few-shot学習と指示設計を通じて、AIが正しいノード配置とパラメータの連結を出力できるように鍛える手法を提案する。この点が本研究の核心である。
つまり、設計者が言葉で「幅を2.5メートルで、屋根は曲面にして」と記すと、対応するノードとつなぎが生成され、ユーザーはパラメータを動かして即座に複数案を得られるという仕組みになる。これにより設計の初期探索が効率化される可能性がある。
本講では経営判断者として重要な視点を提示する。Text2VPは単なる自動化ツールではなく、設計の高速反復と選択肢生成を事業に組み込むインフラになり得る。そのため、導入判断は技術の成熟度だけでなく、設計プロセスの標準化と教育投資をセットで評価すべきである。
2. 先行研究との差別化ポイント
従来の生成AI研究は主にテキストや画像、固定形状の3Dモデルを生成することに集中していた。これらはユーザーに最終形状を提示する「出力型」の技術であるのに対し、本研究はプロセス生成、すなわち設計の手順を自動化する点で差別化される。その違いは、出力をユーザーが改変可能なパラメトリック構造として保持する点にある。
また、ビジュアルプログラミング環境（Grasshopper、Dynamo等）では人間がノードを手で配置してパラメータをつなぐ作業が中心であった。本研究はこの人手作業を自然言語から生成する点で先行研究を拡張する。単なるコード補助ではなく、視覚的ワークフローを自動生成する点が新しい。
さらに、研究手法としてGPT-4派生のカスタマイズを利用する点も特徴だ。ビジュアル言語のコンポーネント仕様を詳細に与え、例題ベースの学習を行うことで、汎用的な言語モデルをドメイン特化型に変換している。これによりAIは設計意図を反映するスクリプトを出力できるようになる。
差別化の要点は三つで整理できる。第一にプロセス生成である点、第二にパラメータを保持した対話的モデルを作る点、第三に既存のビジュアルプログラミング言語全般に適用可能である点である。これらが組み合わさることで従来にはない設計支援が可能になる。
経営的には、競合優位を得るには単にAIを導入するだけでは不十分で、ワークフローの標準化とパラメータ設計の管理がセットで必要であるという点が差別化の実務的示唆である。
3. 中核となる技術的要素
本研究の技術核は、GPT系言語モデルのカスタマイズによるText-to-Visual Programming変換である。具体的にはビジュアルプログラミング言語の各ノードやデータ型、リンクの仕様をモデルに学習させ、自然言語指示から対応するC#スクリプトやノード配置を生成させる。要は言葉からワークフロー図を描く能力を与えることだ。
このプロセスではドメイン知識の提供が重要である。モデルにはコンポーネントの完全なドキュメントと多数の例を提示し、Few-shot学習でパターンを覚えさせる。さらにインストラクションを工夫し、設計意図に忠実なリンク構造とパラメータ定義を生成するように誘導する設計になっている。
実装面では、生成されたC#スクリプトがGrasshopper環境で動作することを目標にテストを行っている。生成物はノード間の接続やパラメータ入力欄を含み、ユーザーが後から値を変えて結果を再計算できる点が重要である。このインタラクティブ性が固定メッシュ出力との差別化点である。
技術課題としては、複雑なワークフローになるほど誤生成が増える傾向が観察された。モデルは部分的に不正確なリンクや型ミスマッチを出力することがあり、その対処には検証ルーチンと人間のレビューが必要である。自動修正能力の強化が今後の課題である。
経営的には、技術要素を運用に落とす際は生成結果の検証プロセスを組み込み、現場で安全に使えるテンプレートを整備することが不可欠である。技術投資はモデル教育と検証体制の両輪で評価すべきである。
4. 有効性の検証方法と成果
検証は、Text2VPに自然言語の設計指示を与え、生成されたスクリプトがGrasshopperで実行可能かを順次確認する手法である。評価軸は動作可否、設計意図の反映度、生成エラー率の三点である。実験では比較的単純なワークフローで高い成功率を示し、複雑化に伴って誤りが増える傾向が確認された。
具体的な成果として、研究は最終的に動作するC#スクリプトを複数生成し、それが対象環境でビジュアルプログラムを構成できることを示した。さらに生成モデルはパラメータを持つ設計を出力し、ユーザーが値を変えて複数案を迅速に得られる点を実証している。
しかし同時に限界も明らかになった。タスクの複雑度が上がると、ノード間の接続ミスや型の不一致、パラメータ名の取り違えが発生し、結果として人手で修正が必要なケースが増えた。完全自動化は現状では難しく、半自動運用が現実的である。
実務への示唆としては、まずは標準化されたテンプレート群をAIで生成し、そこから運用を拡大していくローリング導入法が適当である。現場のフィードバックでモデルを補強しつつ、検証工程をシステム化することが成功の鍵になる。
短期的には作業時間削減、中長期的には設計選択肢の増加による競争力向上が期待できる。ただしこれを実現するには人的教育と品質管理の投資が不可欠である。
5. 研究を巡る議論と課題
本研究の議論は二つの軸に分かれる。一つは技術的な信頼性の問題であり、もう一つは運用上の組織的課題である。前者では複雑ワークフローでの誤生成とその自動修復手法の不足が指摘される。後者では設計者や職場がAI生成物をどのように検証し受け入れるかが問われる。
技術面の課題は検証ルーチン、型チェック、生成後の自動修正アルゴリズムである。これらを組み合わせることでエラー率を下げることが期待されるが、完全解決にはまだ時間を要する。研究にもその限界が素直に記されている。
組織面の課題としては、設計プロセスの標準化、AIが生成するテンプレートの管理、現場教育の仕組み作りが必要だ。AI任せにするのではなく、人とAIの役割分担を明確にして運用ガイドラインを整備する必要がある。
倫理的・法的な論点も残る。設計責任の所在、生成物の検証責任、知的財産の取り扱いなどで曖昧さがある場合、企業は導入リスクを確認し、社内規程を整える必要がある。これらは導入判断に直接影響する。
結論として、Text2VPは可能性を示す一方で移行期の工夫が不可欠である。経営判断者は技術の可能性を過大評価せず、段階的な投資計画と教育ロードマップを用意するべきである。
6. 今後の調査・学習の方向性
将来の研究は三つの方向で進むべきである。第一に生成精度の向上と自動修復機能の実装である。これにより複雑ワークフローへの適用が現実味を帯びる。第二にドメイン適応の拡充で、Grasshopper以外のビジュアル言語（DynamoやHoudiniなど）への適用性を検証する必要がある。
第三に運用側の研究である。実務テンプレートの設計、検証プロトコル、現場教育の最適化を研究に組み込むことが重要だ。これにより技術の現場定着を加速できる。研究コミュニティは技術と運用の両面で協働すべきである。
検索用のキーワードは次の通りである。Text-to-Visual Programming, Generative AI, Parametric Modeling, Visual Programming, Grasshopper, Design Automation。これらの語句で文献検索を行えば関連研究にたどり着ける。
最後に、会議で使える短いフレーズを提示する。導入提案時に使える表現は記事末のフレーズ集を参照されたい。これにより議論を実務的に前進させられる。
会議で使えるフレーズ集
この技術は設計の作業指示書を自動生成し、パラメータで多案を作れる点が価値です。
初期は専門家の監督が必要だが、テンプレート化で短期的に投資回収が見込めます。
まずはパイロットでテンプレートを作り、現場の検証ループを回しましょう。
