ワイン方程式と構造設計

全四回シリーズ

第 4 回 AI 設計時代の構造設計エンジニアの役割
平成 30 年 4 月 5 日(株)飯島建築事務所
八木 茂治＜はじめに＞

このような過程を経て，ヴィンテージワインの評価手

これまでの連載によって，近い将来に，AI 設計時代が法は，「経験と直感」から「統計」に転換し，その変化到来することを明らかにしてきました。連載の冒頭に述に対応できなかった多くの専門家や批評家は職を失いべたように，建築設計分野も，ルーチンな仕事が数多くました。

あり，他分野と同様に，多くの仕事はいずれ AI に代替

残酷なワイン方程式されます。近い将来，建築設計分野も，人間の仕事が機械に奪われた事例の一つになります。

アッシェンフェルターによる Liquid Assets -How to
buy them, store them, drink them or sell them-1)では，では，建築設計分野の仕事において，人間が全く介在ワイン方程式の精度を上げるために，テイスターの選抜しなくなるのかと問われれば，その答えは否です。これを行っています。選抜試験は，銘柄を隠した試飲・ブラは，いち早く AI の脅威に曝されたワイン業界や，チェインドテストで，その結果はインターネットで公開されス・将棋・囲碁などのボードゲームのプロ棋士を見ればています。

明らかです。これらの業界では，AI の登場によって，ル一例として，Report 140:Abadia Retuerta Sardon delは AI が人間の代わりに行うようになり，Duero 1996 注 3)から引用した，テイスターの成績表を表

人間は，より本質的な能力を試されるようになりました。

1 に示します。このテストでは，テイスターの個人的なつまり，AI は，個々人の能力差を，より明らかにしたと好みを排除するために，2 人の結果を組み合わせていまも言えます。AI は，エネルギー革命や IT 革命などとはす。
表 1 の score はワイン方程式の評価との相関係数を，異質な変化を，その産業にもたらします。

Judgment は評価結果を示しています。

ーチンな作業

注 1)

しかし，多くの人々が，この大きな変化に戸惑い，AIを受け入れるまでには，時間を要することも明らかです。

表 1：Pairwise correlations in descending order

そこで，ワイン業界を例に，AI＝ワイン方程式 1)によるscore

業界の変化について考察し，それを参考に，AI 設計時代

0.857

John&

Zaki

Significantly positive

0.762

Bob&

John

Significantly positive

0.762

Cate&

Zaki

Significantly positive

0.738

Bob&

Zaki

Significantly positive＜ワイン方程式 vs 専門家＞

0.714

Cate&

Ed

Significantly positive

ワイン方程式の誕生

0.690

Cate&

John

Significantly positive

ワイン方程式が表舞台に登場した時のドラマについ

0.619

Ed&

Zaki

Not significantては，文献 2)に，「経験と直感の専門家」対「統計学者」

0.571

Cate&Jerry

Not significantの構造設計エンジニアの役割について検討を行います。

PairJudgment・・中略・・という構図で詳しく記されていますので，ここでは，概略の記述にとどめます。なお，文献 2)で記されているワイン方程式は正確ではないことに留意してください 注 2)。
アッシェンフェルターによるワイン方程式を一躍有名にした一連のドラマは，「ニューヨークタイムズ誌」-0.214

Roman

&

Zaki

Not significant

が一面記事でその理論を取り上げたことから始まりま-0.381

Jerry&Roman

Not significant

す。その記事において，アッシェンフェルターは，1986-0.405

Cate&

Roman

Not significant-0.500Ed&

Roman

Not significant

年物のボルドーワインの品質について，大物評論家・ロバート・M・パーカー・Jr の真逆を予想し，さらに樽詰めしたばかりで試飲すらできない状態の 1989 年物の品質について「驚異的な質のワインになる」と予言しました。当然，この内容に，ワインの専門家たちは猛烈に反発しましたが，その後，これらの予言は正しいことが証明されました。

出典：Report 140 Abadia Retuerta Sardon del Duero 19961)

表 1 より，Abadia Retuerta Sardon del Duero 1996に 対 す る 評 価 で は ， John と Zaki が Significantlypositive・適任であることが分かります。その一方で，多くのテイスターが Not significant・不適当と評価されワイン方程式と構造設計

1

ています。特に，Roman は逆相関になるなど，その評ワイン方程式と専門家の関係価に大きな問題があることが分かります。また，Zaki

ここまで記したように，ワイン方程式は，ワイン業界も Roman と組んで評価を行うと Not significant・不適に大きな変化をもたらしました。また，ワイン方程式は，当になることがわかります。

ワイン業界における専門家を，下記の 3 タイプに分類しこの例は，AI が導入されると，AI の評価を基準に，人間の能力が判定され，選別されるようになることを示たともいえます。
1)

しています。

「ワイン方程式」を作成（誤差の補正も含む）する専門家

AI の残酷な側面が覗えます。

2)

ワイン方程式の弱点「ワイン方程式」によって，能力を判定され，選別される専門家

アッシェンフェルターによるワイン方程式の特徴は，

3)

ワインの品質を市場取引価格で評価している点にあります。このため，ワイン評価者の主観や好みが介在しな「ワイン方程式」がカバーしていない領域に進出する専門家

まさに，ワイン方程式革命だったことがわかります。

い客観的な評価値が得られる反面，ボルドーワインのような投資市場が存在しないカジュアルワインには直接＜AI 設計時代の構造設計エンジニアの役割＞適用できません。

AI 設計時代の構造設計エンジニア

また，カジュアルワインの生産者は，ヴィンテージワ

近い将来，AI は，これまで述べたワイン業界と同様のインとは異なり，品質と生産性の向上を目的に，生産設大きな変化を，建築設計分野にもたらします。この変革

備を大きく変えることがあります。このため，線形回帰の波は，是非もなく，構造設計エンジニアのもとに押し式だけでは，カジュアルワインの品質を予測・評価する寄せてきます。

ことが難しいといえます。

したがって，近未来における構造設計エンジニアも下

もっとも，原料となる葡萄の品質については，ワイン方程式の「冬の降雨」「育成期平均気温」「収穫期降雨」

記の 3 タイプに分類されると考えます。
1)の項によって評価することができるので，ワイン方程式が，カジュアルワインに対して，全く無力というわけで構造設計エンジニア
2)はありません。予測精度が低下するだけです。
上記の他に，ワイン方程式の弱点としては，変化する世の中のトレンドと乖離が生じる点が挙げられます。これは，過去のトレンドから未来を予想するためです。
生き延びた専門家「建築向け AI」を作成（誤差の補正も含む）する「建築向け AI」によって，能力を判定され，選別される構造設計エンジニア

3)「建築向け AI」がカバーしていない領域に進出する構造設計エンジニア

また，この変革に対応出来ない場合は，建築設計分野からドロップアウトすることになります。仮に，ドロッワイン方程式誕生後の，専門家のあり方の一端を示した人物として，前述したパーカーが挙げられます。
パーカーは，1990 年代に，アッシェンフェルターとの論争に敗れましたが，今でもワイン業界で活動していプアウトを免れたとしても，AI 設計時代において，どのポジションの職についているかは，今から始める準備次第となります。
巧遅は拙速に如かずます。それは，パーカーが，独自の評価基準・パーカー

AI が最初に設計分野に進出する領域としては，プロジ

ポイント 3)を保有しているからです。このパーカーポイェクト立ち上げ時に行われる概算見積もりと，採算性のントには，パーカーが好む「Full Body Wine」の評価が予測であると断言します。なぜならば，この分野は，「巧高めになっており，客観性に疑問があるなどの批判もあ遅は拙速に如かず」を体現しているからです。

りますが，有力なワインの格付けの指標の一つとなっています。

る有名な格言です。孫子曰く，巧遅・出来はよいが仕上

これは，パーカーポイントのブランド化の成功によって，多くの人がパーカーポイントに信頼を寄せ，その評価に概ね納得しているからです。また，パーカーポイン
トは，¥1,000 台のカジュアルワインも対象「巧遅は拙速に如かず」は，孫子の兵法に記されてい注 4)がりまでが遅いものは，拙速・出来はよくないが仕事が早いものに及ばない。兵は神速を貴ぶものである。
第 2 回コラムで記したように，日本のように高度に経としてお済が発達した先進諸国では，工場や事務所ビルなど，経り，アッシェンフェルターによるワイン方程式との競合

済活動に特化した建物が多数建設されます。このようなを巧みに回避していることも特徴の一つとして挙げら場合，投資効果を最大限に高める戦略の一つに，競合他れます。

社の機先を制することがあります。まさに，神速こそ貴ワイン方程式と構造設計

2ぶ価値なのです。このため，多少の誤差があったとしてい妙味があるので，それを観戦するという需要がありまも，1 日でも早く概算見積書を手にしたものが，ビジネす。このため，プロ棋士が失業することはないでしょう。

スに勝ち残れるのです。

ただ，定石の研究方法に，AI との模擬戦が新たに加わる

このような場合，従前のように，精緻に一貫計算プロだけです。

グラムに建物形状を入力して仮定断面を計算し，積算す

一方，ヴィンテージワイン市場は，投資としての側面る手法に比べて，AI を用いたパターン認識による仮定断が強く，ワイン価格が絶対的な評価基準となります。こ面と積算する方法の方が，優位性が高いことは火を見る

こには，将棋のような心理戦はありません。このため，よりも明らかです。

ワイン方程式・AI の性能差が勝敗を分けるだけです。

拙速の次は巧速にでは，建築設計分野はどうでしょうか？

AI が概算設計の次に進出する領域は，当然，実施設計

多くの人々は，梁・柱などの断面積が決定された過程です。第 3 回コラムで述べたように，AI・ディープラーの解説は求めていません。ヴィンテージワインと同様に，ニングの特長の一つとして，データが増えれば増えるほ経済合理性が絶対的な評価基準となります。

ど，推定誤差が小さくなります。従って，徐々に，仮定建築設計分野にパーカーポイントはない

断面から実施設計分野に進出してきます。
しかも，コンピューターは人間と異なり，疲れを知りません。このため，天文学的な回数の繰り返し計算によワイン業界と異なり，劇場や宗教施設などモニュメンタルなものを除けば，建物にはヴィンテージとカジュアルの違いはありません。って，最適設計を行うことが可能になります。この場合，これは，超高層ビルも，一般的な事務所ビルも建設方

如何なる構造設計エンジニアも AI の前に敗北すると考法は同じであり，設計方法（例えば，床面積の計算方法えるべきでしょう。

や部材の断面算定）も同じためです。

余談ですが，第二期電王戦 THE LAST4)で，AI 将棋ソ建築設計分野にパーカーポイントは生まれません。

フト PONANZA と対局した佐藤天彦名人（第 74 期・第なお，劇場や宗教施設などモニュメンタルな建物は，75 期名人）は，後日，「PONANZA は，人間よりも将棋年間に数棟しか建設されない為，マーケットが小さすぎ，の神様に近い存在」と評しています

注 5)

。

ビジネスの対象にはなりえません。

この段階まで AI が進化すると，「建築向け AI」によって，能力が判定され，選別される構造設計エンジニアが生まれるでしょう。ワイン業界の現状は，この未来を暗示しています。
AI が構造設計エンジニアの能力を判定する＜構造設計エンジニアのキャリアーアップ戦略は？＞では，構造設計エンジニアが取るべきキャリアーアップ戦略はどうなるのでしょうか？
これは，各自の価値観と人生観によるところが大きい

建築基準法および建築士法などの関連法規が改正さので，これがベストとは断言できませんが，「建築向けれない限り，AI 設計時代においても，残る仕事の一つとAI」を作成（誤差の補正も含む）する構造設計エンジニして，確認申請と構造計算適合性判定の対応があります。

アになるか，または，「建築向け AI」がカバーできない

実務設計に導入される AI は，その性質上，初期段階領域に活路を見出すかのいずれかと考えます。

は精度に問題があります。このため，AI が提案した部材「建築向け AI」を作成（誤差の補正も含む）する構造断面を，構造設計エンジニアが一貫計算プログラム等を設計エンジニアになるためには，日頃の業務で必要とな用いて修正し，確認申請と構造計算適合性判定に対応す

る力学と設計の知識の他に，統計とプログラミングの素ることになります。

養が必須となります。新しい能力を身に着けるにはハー

しかし，AI の精度が向上すれば，AI の出力を構造設計エンジニアがチェックする工程は省略されるようにドワークが必要となりますが，チャレンジする価値はあると考えます。

なり，確認申請と構造計算適合性判定の対応のみ残ると一方，「建築向け AI」がカバーできない領域は，現時予想されます。この段階では，AI の答えを的確に，確認点では分かりません。しかし，この地上にある限り，何申請と構造計算適合性判定に伝えられるかが，エンジニ

物も万有引力の法則には逆らえないので，物には必ず重アに問われる能力となります。

力が作用します。つまり，どこかに，AI と競合しない，これは，前述したテイスターと同じ状況です。
建築設計分野と将棋の違い
将棋などのボードゲームでは，人間同士が対戦することによって生まれる心理戦があり，AI 同士の対決にはな力学と構造設計の知識を生かせる分野があるはずです。
今から貪欲に他分野の仕事に挑戦すれば，発見できる可能性はあります。もっとも，そうであることを望んでいると言った方が正しいかも知れません。

ワイン方程式と構造設計

3

＜最後に＞
このコラムでは，全四回シリーズを通して，AI と構造設計エンジニアとの関係について考察してきました。

注記
注1) 例えば，将棋・囲碁の分野では，AI が登場する以前は，プロ棋士同士の感想戦の他に，プロ棋士が独自にデータ

AI は，ワイン業界や，チェス・将棋・囲碁などのボーベースを作成し，それを分析することによって新しい定ドゲームのプロ棋士のように，近い将来，建築設計分野石を編み出していました。このデータベースがノウハウにも大きな変革の波をもたらします。

であり，棋士の棋力の源泉でした。しかし，データベーこれは，予想ではなく，確定した未来であると考えるべきです。
この一連のコラムをきっかけ，来るべき AI 設計時代への備えの一助になれば幸いです。

スの作成そのものはプロ棋士にとっては，ルーチンな作業であることは明らかです。
しかし，AI がプロ棋士を凌駕するようになってからは，AI との対局から新しい定石を編み出すように変化しています。AI そのものは，過去の棋譜と AI 同士の対局による強化学習に基づいているので，巨大なデータベースと参考文献も言えます。つまり，AI は，データベースの作成という

1) Orley Ashenfelter, David Ashmore, Robert Lalonde：

ルーチン業務から，棋士を解放したとも言えます。

BORDEAUX WINE VINTAGE QUALITY AND THE

注2) 論文を引用するときには，必ず，原論文を確認するのがWEATHER

鉄則です。ワイン方程式の場合，イアンの書籍がロング

http://www.liquidasset.com/セラーになっているため，インターネット上では，この

2) Ian Ayres：

誤引用があたかも正しい情報のように流布しています。

Super Crunchers: Why Thinking-by-Numbers Is the New

原論文の参照が，重要であることが分かる典型例といえWay to Be Smart

ます。

3) Robert M. Parker, Jr：

なお，近年，インターネット上で何かと話題となる「まThe Wine Advocate

とめサイト」に掲載されている情報も出典が記載されてhttps://www.robertparker.com/

いないものがあるなど，原論文や出典を軽んじる傾向に

4) niconico：
第二期電王戦 THE LAST
http://denou.jp/2017/は危惧を覚えます。
注3) 因みに，とあるワインの通販サイトによると，2018/2 現在の Abadia Retuerta Sardon del Duero 1996 の価格は，¥10,250 でした。
注4) カジュアルワインにおけるパーカーポイントの例としては，AEON.com による「AEON de WINE」に掲載されている「パーカーポイント高得点ワイン特集」などがあります。身近なスーパーマーケットにもパーカーポイン
トはありますので，探してみてはいかがでしょうか？
https://www.aeondewine.com/shop/category/category.aspx?category=060712
注5) 第二期電王戦・第一局で PONANZA が選択した初手「3八金 4)」には，素人ながら衝撃を受けました。もっとも，開発者のインタビューによると，初手は，一つ手の戦法に PONANZA が陥らないように，乱数で選択しているとのことでした。

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