AIBR プレミアム
拓海先生、最近社内で「生成AIって歴史的な建築のスタイルまで理解できるのか」と話題になっているのですが、そんな話をする論文があると聞きました。正直、何が新しいのかよく分からないのです。
素晴らしい着眼点ですね！今回は「生成AI（Generative AI、略称 GenAI、生成AI）が建築史をどの程度理解しているのか」を調べた研究です。大事なのは二点で、スタイルの識別が適切か、そして誤情報（hallucination）をどれだけ出すか、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
要するに、うちが設計の初期段階でAIを使うとき、古い建築様式を再現したり混ぜたりできるということですか。それなら現場で役立ちそうですが、投資対効果はどう見ればいいですか。
結論を先に言うと、研究は「生成AIは多くの歴史的スタイルを再現できるが、確証が必要な場面では誤りを含むことがある」としています。投資対効果の観点では、まずは設計初期の『アイデア出し』に限定して活用し高頻度で人の確認を入れることでコスト削減と創造性向上の両方を狙える、という判断が現実的です。
なるほど、でも「誤りを含む」とは具体的に何ですか。例えば有名な建築家の様式を間違えるとか、実在しない建築用語をでっち上げるとかですか。
よい質問です。研究はテキスト生成と画像生成の両面を調べ、AIがよく『ありそうな説明』を作る一方で、一次資料に基づかない詳細を出す、つまり幻覚（hallucination）をする様子を確認しています。これはまさに「それっぽいが誤り」の典型で、実務では必ず人が検証する必要があると結論づけています。
これって要するに、AIは「学習データにあるパターンを真似するのは得意だが、確証が必要な事実確認は苦手」ということ？
その通りです！要点は三つにまとめられます。第一に、生成AIは大量のテキストや画像から「様式の特徴」を抽出し再現できる。第二に、一次情報に基づかない細部では誤答を作る可能性がある。第三に、実務導入は「人の検証を組み合わせる運用設計」で安全性を担保すれば効果が高い、という点です。
分かりました、私ならまずは試作的に設計部のアイデア出しに限定して試してみます。では最後に、今日の話を私の言葉でまとめてよいですか。
素晴らしいですね。ぜひ聞かせてください。自分の言葉で説明できることが理解の証ですから。
要するに、生成AIは建築の古いスタイルを『見た目として再現するのは得意』だが、『正確な歴史的事実や一次資料の確認は苦手』である。よって現場では最初から最後まで任せるのではなく、アイデア出しに使い、最終判断は人が確認する運用が現実的である、ということです。
