日本建築学会 計画系論文集,第85巻,第770号,掲載決定,2020.4,日本建築学会
最終校正前の原稿なので掲載時には微修正が反映されます

Deep Learning を用いたデザイン AI の作成と検証
街並みと建築物外観の画像生成を対象にCREATION AND VERIFICATION OF DEEP-LEARNING-BASED DESIGN AI
Image generation of cityscapes and building facades

山田 悟史 *，大野 耕太郎 **Satoshi YAMADA*，Kotaro ONO**
This research is a preliminary study on applying content generation AI using Deep Learning to architecture and urban
design. The novelty of this work is the creation and verification of two types of rapidly evolving AI and the presentationof content generation AI. The first type of AI regenerates a design by impression and direct inheritance from famouscityscapes. The second type of AI generates a new design by inspiration from the appearances of famous buildings.
In both cases, the images were verified by subject experiments. The analysis methods are text mining and Bayesianestimation.

Keywords :Artificial intelligence, Deep learning, Computational design, Le Corbusier, City landscape, Building Facades
人工知能 (AI)， Deep Learning， コンピューテショナルデザイン， コルビュジェ， 街並み， 建築物外観

１．はじめにには，建築・都市のデザイン分野の展開に寄与し得る萌芽性を有す

デザインという行為は一連の建築行為において，以降の業務と建るが，そのためには萌芽性を体系化する基礎研究が必要である。

築物の構成に影響を与え，竣工後の人々との関係にも作用する重要以上から本研究は，「AI によるデザイン支援」，いわば「人と AIな行為である。また美観性など，建築物に対する心理的評価というの共創」を目標に掲げ，コンテンツ生成 AI のデザイン分野への適面でのデザインに関しては特に設計者に由来する部分も多く，重要用可能性を検討するものである。本研究がテーマとするデザインや性に比例して多くの労力が費やされる。このような重要ではある

アイデアを本稿では「既存概念の組み合わせ」と解釈する 7)。人のが，人への依存が高い行為，さらには「機械による代替や支援は難行為で例えれば，デザインソースの組み合わせからインスピレー

しい」と考えられる風潮もある分野で，Deep Learning を基盤とす

ションや異化作用を見出しデザインを思考する，というデザイン

る人工知能 ( 以降，Deep Learning を基盤とした人工知能を AI と称プロセスである。このデザインプロセスを模倣した AI の作成が本する ) の研究が進んでいる。それらの研究には，本研究がテーマと稿の意図であり，それがデザイン支援 AI につながると考えている。

するデザイン，つまり「創造性」を意図した試みも存在する。「人例には，デザイン案群の生成，つまり原案となるデザインパターン

1)

2)の創造性による成果物」ととらえられている「画像 ・音楽 ・文の大量かつ高速な生成によりデザイン発散の支援が挙げられる。ま章 3)」といったコンテンツを生成する試みである。これらの「コンた AI にとっては計算可能だが，ある人にとっては想定外なデザイ

テンツ生成 AI」の研究の契機となった技術に「敵対的生成ネット

ンの提示 ( 計算可能な想定外 )8)9)，つまり人が認知しているデザイ

4)

ワーク (GAN)」 がある。コンテンツ生成 AI において頻繁に引用さンパターン思考の拡張・インスピレーション・異化作用の支援とれる技術であり，応用技術も提案されている。画像分野では，2 ついう可能性も挙げられる。そして，人がデザインソースを選び，AIのペア間の関係を学習することで，ある画像からその関係に基づくがデザインを生成し，人がデザインを選択する，という人と AI の5)

6)

別のペア画像を生成する pix2pix や，CycleGAN も提案されている。

共創という新たなデザイン環境にもつながると考えられる。

成果物も広く公開されており，特定対象物の生成や色付けを代表

以上から本稿は，任意の異なるデザインソースから新たなデザイに，これまで機械には困難だったようなコンテンツの生成が可能でンを生成する AI, 言わばデザインを四則演算するように新たなデザあることが報告されている。このような創造的行為を意図する AI

インを生成する「デザイン演算」を行う AI の作成と検証を行う。

＊

立命館大学 理工学部 建築都市デザイン学科 任期制講師・博士（工学）＊Lecturer, Dept. of Architecture and Urban Design, Ritsumeikan Univ., Dr. Eng.

立命館大学 理工学研究科 環境都市専攻 博士前期課程＊

Graduate student,Dept.of Architecture and Urban Design,Ritsumeikan Univ.

＊＊

日本建築学会 計画系論文集,第85巻,第770号,掲載決定,2020.4,日本建築学会
最終校正前の原稿なので掲載時には微修正が反映されます
２．研究の位置づけ
筆者らは先行研究 10) において，GAN の内部に必要な判定器とし0,0.21,0.56,0.34...

ての AI について成果を得ている。同じ学習構造ではないが，街並

100-dimensionalrandom noise

み画像の街路名の分類，人が画像を見た際に抱く訪問意欲の有無・度合いの推定に対して，AI が高い精度で適用可能であることを示した。コンテンツ生成 AI のうち，画像を対象とした既往研究には，いて考察した研究があり，Kinugawa

Discriminator

0: Unreal image
1: Real image

Real image

Conceptual diagram
Generator Network

Silvestre11) らの Deep Dream を用いた画像生成と意外性の喚起につ
12)Generated
image

Generator

らの街並み画像から深度画像を生成する研究もある。また Eisenstadt ら 13) の平面図を対象としDiscriminator Network

random noiz z[100,1,1]

Reshape[256,16,16]

Input Image[3,256,256]

Conv2D[16,256,256]

LeakyReLU

た研究もある。いずれも建築・都市のデザインにおける AI の萌芽

ConvTranspose2D [128,32,32]

性を示唆する成果であるが，何をどのようにどの程度生成可能であBatchNorm2D

Conv2D

るか示した研究はまだ少ない。AI を建築・都市のデザイン分野に

ReLU

BatchNorm2D

活用するには，その萌芽性を体系化する基礎研究が必要である。

ConvTranspose2D[32,128,128]

LeakyReLU
BatchNorm2D

以上から本研究は，街並みと建築物の外観を対象に，デザインす[64,64,64]

Set

ReLU

る AI の作成と検証を行う。研究は 2 段階であり，1 段階目は「デLeakyReLU
Dropout

BatchNorm2D

ザイン性を再生する AI の作成と検証が目的である。2 段階目は「デ[32,128,128]

BatchNorm2D

ConvTranspose2D [32,128,128]

ザインを再生 注 1) する AI」である。デザインソースが持つ印象やデDropout
Conv2D

Set

ReLU
Set

ザインを生成する AI」である。異なるデザインソースの演算により，[64,64,64]

ConvTranspose2D [16,256,256]

デザイン性を継承した別のデザインを生成する AI の作成と検証がSet

BatchNorm2D目的である。なお既往研究においても本研究が対象とする著名な街

Set

ReLU

並みを学習したデザインの再生，著名な建築物の外観のデザイン演[128,32,32]

ConvTranspose2D [3,256,256]

Flatten[65536]

Linear[1]

算によるデザイン生成を行う AI の作成及び検証を行った研究は筆Sigmoid

者が知る限り見当たらず，この点が本稿の新規性に該当する。本稿は参考文献 14)15)16) を再分析・加筆したものである。

Output Image

Generator: Creates a 256-pixel square
RGB image from a 100-dimensional
vector using a learning layer such as a
convolutional layer

３．研究概要
３．１

デザイン演算と DCGAN

Output[3,256,256]

Discriminator : Using a learning layer such asa convolution layer for the image, classdetermination and calculation of miscalculation are performed.

Learning layer structure

本稿では GAN の中でも DCGAN17) を採用した。Fig.1 の上部に示す

Fig.1 DCGAN

ように生成器と判定器から成り，任意の画像を n 次元のベクトルか風）や 3 作品毎のデザイン性を再生できている程度を検証した。

ら生成する Deep Learning である。言わば n 次元ベクトルを画像の2 段階目の「デザインを生成する AI」とは，「異なるデザインソー「種」とし，「種」を学習層を通すことで指定サイズの RGB 画像とすスのデザイン性を演算して新たなデザインを生成する AI」である。

る AI である。この DCGAN において「任意デザインの再生（画像生成）

コルビュジェの 3 作品（サン・ピエール教会，ロンシャンの礼拝堂，が可能」であれば，それは，「n 次元ベクトルと学習層という形式

サヴォア邸）の外観を対象に，2 作品及び 3 作品から画像としてデでデザインを数学的に表現することが可能」，ということでもある。

ザインを生成した。生成したデザインに対して被験者実験を行い，これは即ち「デザイン同士の演算が可能」ということである。つま新たなデザインではあるがデザインソースのデザイン性を継承した

り DCGAN を用いることで，フォトレタッチのような画像間の画素操デザインである程度を検証した。分析にはベイズ推定を用いた。

作ではなく，AI が解釈したデザインの数学表現としての演算によ

３．３

DCGAN の学習構造

るデザイン生成が成される可能性がある。本研究はこの点に着目し学習層を Fig.1 の下部に示す。モデルの構築には chainer18) を使て DCGAN を採用した。この点をふまえて本研究が呼称する「デザイ用した。生成器は種となる n 次元ベクトルの逆畳み込みにより画像ン演算」を改めて表現すれば，n 次元ベクトル同士のベクトル演算を生成する。本稿は 100 次元のランダムノイズから 256 × 256 ピクによる新たなベクトル生成を通じて，デザイン演算を行い新たなデセルの画像を生成する。判定器は畳み込みにより 256 × 256 ピクセ

ザイン（ベクトル）を生成し画像化することである。

ルの画像からその画像が偽物 (0) か本物 (1) かを 0 ～ 1 の区間で判３．２定する。生成と判定に至る過程には Batch Normalization 注 3)，Drop

研究の流れ

本研究は 2 段階である。1 段階目の「デザインを再生する AI」は，「デ

Out 注 4) を 挟 み， 活 性 化 関 数 は ReLU 注 5)・LeakyReLU 注 6)・Sigmoid 注

ザインソースが持つ印象やデザイン性を継承したデザインを画像と7)して再生する AI」である。これを始めに行ったのは，2 段階目の「デは Adam(Alpha=0.0002，Beta1=0.5，Beta2=0.999) 注 9)，Bath Size 注

ザインを生成する AI」の作成に先立ち検証が必要だったからであ

10)

る

注 2)

を Fig.1 の位置にて使用し，損失関数は Softplus 注 8)，更新方法
は 10 とした。
以上の構成で学習を実行し画像を生成した 注 11)。な。「著名な街並み（京都・エディンバラ）」と「著名な建築物

お学習層の構成はピクセル数の増加（128 から 256）を代表に参考の外観（コルビュジェの 3 作品）」を対象とし，画像として再生さ文献 18) から変更した。また画像は正方形として学習・生成したが，れたデザインに対して被験者実験を行い，意図した印象（和風・洋次章の街並み画像は掲載画像の縦横比に引き伸ばしている。

日本建築学会 計画系論文集,第85巻,第770号,掲載決定,2020.4,日本建築学会
最終校正前の原稿なので掲載時には微修正が反映されますJapanese styleWestern style

Sannenzaka in Kyoto, Japan

Cockburn Street in Edinburgh, Scotland

Training image

日本風Design reproduction image*All training images were created from Google Street View

*Part of the color image can be viewed on the author's website27)

Fig.2 Learning image and design reproduction image (cityscape)Western style

Top tableof scores

Word cloudJapanese style

Part of speech
noun

⾤୪ࡳ

Score Part of speech
Word
Cityscape 141.75
noun

noun

⏫ᒇ

machiya*

40.36

noun

࿴㢼

noun

ྂ㢼
᪥ᮏⓗ

Archaic

37.99

noun

Japanese 27.38

noun

ᗁ᝿ⓗ
ி㒔

noun

༢ㄒ

༢ㄒ
⢒࠸

Score
Word
rough
16.07
Japanese 14.3
style
Fantastic 11.1
Kyoto

Part of speech
noun
noun
noun

Score Part of speech ༢ㄒ
Word
Word Score
Cityscape 141.75
nounྂ㢼
Archaic 22.04
Western
59.5
noun
すὒ
ࡈࡘࡈࡘ Desperate 13.04
45.21
࣮ࣚࣟࢵࣃ Europe*Traditional (merchant's) houses
༢ㄒ
⾤୪ࡳ

10.12

**The next rank is less than 3.5

Fig.3 Word Cloud (Impression of the cityscape (design reproduction))
４. 著名な街並み，任意の印象を持ったデザインの再生 AI
まずは先行研究10)

で街路名の分類が高い精度で可能だった街並

る水増しを加えた 400 枚である。Fig.2 の上部に学習データの画像の一例を示す。なお画像は全て RGB カラー画像である。AI が描画

み画像を対象に，デザイン性を再生する AI の作成と検証を行った。

した画像の一部を Fig.2 の下部に示す。和風を意図したデザイン再なお本稿におけるデザイン性の再生とは，画像を閲覧した時に抱か生画像をみると，やや粗いが，瓦や木材といった素材感，屋根や軒せる印象が類似であることである。そこで再生するデザイン性・印や格子窓の意匠，平屋若しくは 2 層という建築構成，柳といった付

象を「和風」及び「西洋風」とし，学習画像は先行研究でも用いた

帯的な空間構成が描画されておりデザイン性が再生されていること

街並みの中から和風な街並みとして「京都「産寧坂」」，西洋的な街が視覚的に読み取れる。次に西洋風を意図したデザイン再生画像を並みとして「スコットランド「エディンバラ」」を選定した。学習

見ると，同じくやや粗いが，石やレンガといった素材を思わせる色，

画像は Google のストリートビューから作成した 200 枚に反転によ

窓と屋根の形状や配置，一階部分と上部が切り替わる建築構成が描

日本建築学会 計画系論文集,第85巻,第770号,掲載決定,2020.4,日本建築学会
最終校正前の原稿なので掲載時には微修正が反映されます
Church of Saint-Pierre

画されており，やはりデザイン性が再生されていることが視覚的に読み取れる。
このような視覚的な読み取りについて被験者実験による検証を行った。被験者は建築系学科に所属する大学生 50 名である。実験
では，Fig.2 の下部に示す再生画像を被験者にモニターを使用して

1

2

3

4

5

6

7

8

9

なお AI が生成した画像であることは告げず，2 群に分けて和風と西洋風の順番を入れ替えて行った。実験時間は約 15 分であった。
ワードクラウド注 12) を用いて回答を分析した結果が Fig.3 である。

Training image

画像に対して抱くイメージ，形容詞」を自由記述で回答して貰った。

Ronchamp Chapel

提示し，「画像が何に見えるか，何を表現していると思うか，またこの図から相対的な値の高低を読み取ると，まず両者において「街かる。次に印象については，「和風」のデザイン再生画像群に対して，「町屋，古風，日本的，粗い，和風，幻想的，京都」のスコアが高く，
エディンバラのデザイン再生画像群に対しては，「街並み，西洋，ヨーVilla Savoye

並み」のスコアが高く街並みを画像として再生できていることが分

ロッパ，古風，ごつごつ」のスコアが高い。このことから学習画像の持つデザイン性として予め設定した「和風・西洋」という印象を*All images were collected from the Internet.
The creative commons for the photos in the manuscript are listed in the note 13.

抱かせるデザイン性の再生といえる画像を描画できたと言える。一

Fig.4 Learning image (appearance of building)

方で建築意匠に関する単語のスコアは低かった。これは「粗い」のン要素を 0( いずれかの要素もまったく感じない ) から 10( いずれ

スコアの高さに代表されるようにピクセル数の少なさが原因だと考かの要素を非常に感じる ) の範囲でどれだけ感じるかを各建物 10えられる。筆者らが DCGAN のピクセル数を 128 から 256 に上げるこ

点満点で回答してもらった。カードの回答例を Fig.6 に示す。なおとで描画の細かさそのものが向上した。さらにピクセル数を増やす

画像の描画方法は告げず，実験時間を考慮して 1 人当たりの提示画

ことで描画の細かさが向上する可能性がある。グラフィックボード

像は約 15 枚として，パターンも限定せずランダマイズして実施しのメモリの問題から現段階では試行が困難だが今後の課題とする。

た。実験時間はスケッチも含め約 30 分であった。これにより各画像の有効回答にバラつきが生じたが，全体と被験者内の分散の比較

５. 著名な建築物の外観のデザインの再生 AI，デザイン演算 AI
次に著名な建築物の外観としてル・コルビュジェの「サン・ピエー

による整合性の検証とランダム抽出により 45 枚の画像に対してそれぞれの 45 人の回答を得た。

ル教会」「ロンシャンの礼拝堂」「サヴォア邸」を選定し，デザイン分析においては，人の画像に対する「判定クラス」と再生・生成の再生とデザイン演算によるデザイン生成を行う AI の作成と検証に使用した「正解クラス」の比較を行った。「判定クラス」は被験を行った。学習画像は各建物とも反転による水増し画像加えた各者によってその画像からいずれ作品のデザイン性が感じられたか

200 枚，計 600 枚である。学習画像の一部を Fig.4 に示す。本章にを示している。判定については，画像ごとの 3 尺度の母平均のベイ

ついても画像は全て RGB カラー画像である。AI が描画した画像のズ 95% 信用区間 ( 確信区間 ) に基づいて判定した注 13)。具体的には，一部を Fig.5 に示す。画像「No.1-No.15」がデザインの再生を意図

区間の下限が 10 段階評価において「感じる」の最低値である 1 をした画像であり，図中の作品名が対象とした作品 3 パターンを示し

下回っていた場合には，該当する作品のデザイン性の感じ取った度ている ( 以降，デザイン再生 )。次に画像「No.16-No.30」が 2 作

合が微小である，上回った場合は感じていると判定した。次に「正品のデザイン演算によるデザイン生成を意図した画像であり，図中

解クラス」は再生・生成に用いた作品である。そしてこの両者が一の作品名のペアが演算した作品ペア 3 パターンを示している ( 以降，致しているか否かを比較した。

2 作品デザイン演算 )。そして画像「No.30-No.45」が 3 作品のデザ

Fig.7 に全体の結果を示す。上段がデザイン再生 (No.1-No.15)，

イン演算によるデザイン生成を意図した画像である（以降，3 作品

中 段 が 2 作 品 デ ザ イ ン 演 算 (No.16-No.30)， 下 段 が 3 作 品 演 算

デザイン演算）。実際には学習画像の再生が可能であることを視覚(No.31-No.45) の結果を示している。バーの長さが信用区間を示し的に確認した後にデザイン生成に着手したが，原稿の分かりやすさており，画像毎にサン・ピエール教会，ロンシャンの礼拝堂，サヴォの観点から同時に示す。デザイン再生画像についてもデザイン生成

ア邸の順に並んでいる。そして信用区間の下限が 1 を跨いでいない

画像についても，それぞれのデザイン性を継承したデザインが画像尺度には該当する作品を示す記号を付記した（P がサン・ピエール

化されていることが見て取れる。

教会，R がロンシャンの礼拝堂，S がサヴォア邸である）。加えて各

このような 45 枚を用いて，デザイン性の再生及びデザイン性を

図の下部の表は，1 行目が「正解クラス」，2 行目が「判定クラス」

継承したデザイン生成について被験者実験を用いて検証した。被験である。判定クラス行の「白・黒」の塗りが一致・不一致を示して者は建築系学科に所属する大学生計 113 名である。実験では，開始

おり，「白」が「一致」である。例として Fig.6 に示した No.21 でに際して，3 作品の学習画像を提示し 3 作品をスケッチして貰った。

は , サン・ピエール教会とサヴォア邸の信用区間の下限が 1 を跨が次に生成画像をカード形式で 1 枚ずつ被験者に提示し，画像から「サなかったため，判定クラスはサン・ピエール教会とサヴォア邸の 2ン・ピエール教会」「ロンシャンの礼拝堂」「サヴォア邸」のデザイ

作品のデザイン性を感じ取った判定 (PS) である。No.21 は正解ク

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

Church of Saint-Pierre+
Ronchamp Chapel

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

Ronchamp Chapel
Ronchamp Chapel+
Villa Savoye
Church of Saint-Pierre + Ronchamp Chapel + Villa Savoye

Design generation image

Villa Savoye

Design reproduction image

Church of Saint-Pierre

1

Church of Saint-Pierre+
Villa Savoye

日本建築学会 計画系論文集,第85巻,第770号,掲載決定,2020.4,日本建築学会
最終校正前の原稿なので掲載時には微修正が反映されます*Part of the color image can be viewed on the author's website27)

Fig.5 Image of design reproduction and design generation

日本建築学会 計画系論文集,第85巻,第770号,掲載決定,2020.4,日本建築学会
最終校正前の原稿なので掲載時には微修正が反映されます*The subject is Japanese. Therefore, it was actually conducted in Japanese.

Design reproduction of specific works

Please draw only one line between 0 and 10

About the design elements of Ronchamp Chapel0
I don't feel any

10
9

10
Feel one very

8

About the design elements of Church of Saint-Pierre0
I don't feel any

R

R

R

R

S

S

S

S

S

P
P

P

6
Mu

5
4

Fig.6 Example of questionnaire card3

ラスも PS なので「一致」となる。このように比較した一致率を各2図で示したのが Fig.7 の右下の表である。一致率をみると，デザイ

Villa Savoye
Ronchamp Chape
Church of Saint-Pierre

10
Feel one very

R

7

10
Feel one very

About the design elements of Villa Savoye0
I don't feel any

PP

1ン再生 (No.1-No.15) と 3 作品演算 (No.31-No.45) は全て一致したが，0

2 作品演算は一枚率が 40%(15 枚中 6 枚 ) となり，全体では一致率-1

Number of matches Match rate
15

100%

が 80%(45 枚中 36 枚 ) となった。2 作品演算の一致率が低い結果とIMG No. 1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

なったが，演算したペアの作品値が高く，演算に含めていない作品

Correct

P

P

P

P

P

R

R

R

R

R

S

S

S

S

S

値が低いという傾向は全て共通しており，信用区間も重複していな

Judgment

P

P

P

P

P

R

R

R

R

R

S

S

S

S

S

Design generation using 2-work calculation

い。つまり演算に用いていない作品のデザイン性を感じ取った度合が微小であるとは言及できないが，演算に使用した作品のデザイン

10

性を未使用の作品よりも強く感じ取ったと読み取れる。

98以上のことから，参照した外観のデザイン性を被験者に感じさせ

Mu

5
4
3

以上のように本稿は 2 種類のデザイン AI の作成と検証を行った。

2

1 種類目は「デザインを再生する AI」であり，2 種類目は「デザイ1ン演算によりデザインを生成する AI」である。両者において本稿

0の設定下ではあるが，AI が高い精度でデザインソースのデザイン-1

これにより，コンテンツ生成 AI という建築・都市のデザイン分
野における萌芽性の体系化に資する基礎的な知見として，どのようCorrect

S

S

R

R

S

S

R
S

P
R
R

S

P

R

R

P

6
18

19

20

21

22

23

24

25

26

PR PR PR PR PR PS PS PS PS PS

40%

27

28

29

30

RS RS RS RS RS

PR PRS PR PRS PS PRS PRS PRS PRS RS RS PRS PRS PRS

インパターンの外側ではあるが，AI にとっては計算的に生成可能

87( 計算可能な想定外 ) なある人の超認知世界のデザイン案提示によVilla Savoye
Ronchamp Chape
Church of Saint-Pierre9

有効性については，検証そのものに課題が想定されることもあり検SSDesign generation using 3-work calculationの支援につながる可能性がある。さらには，ある人が認知するデザ

し，生成したデザインの良さや意外性，デザイン展開の契機として

P

S

17

Judgment PRした。このようなデザイン AI の萌芽性は，AI によるデザイン発散の共創というデザイン環境にもつながり得ると考えられる。しかS
R

Number of matches Match rate

IMG No. 16

10

P

P
S

R

R

R

PR

P

PR

R

4

P
S

S
S

S

P
P

P

R

P

S

R

S

S

P

S

S

R

R

R

S

S

P

P

R

R

S

R

R

5

3

S

P

6
Mu

ら AI がデザインを生成し人がデザインを選択する，という人と AI

SPP

な対象に対してどのようにどの程度適用可能であるかの一例を提示

るデザイン思考の拡張支援，そして，人が選んだデザインソースか

R

R
P

6

６. まとめ性を継承したデザインの再生及び生成を行えることを示した。

P

R

SP

P

R

P

Villa Savoye
Ronchamp Chape
Church of Saint-Pierre

意図に応じた AI の作成に比較的高い精度で成功したと言える。

P

R

7

るようなデザインの再生・生成（デザイン演算）を行う AI という

R

P

S
P

2
1

証することが出来なかった。例えば，デザイン性の継承が希薄 (10を下回っている ) な画像群だとしても，特徴的な回答値を得たとい-1う視点からとらえればその画像群にデザイン上の意義を見出せる可IMG No. 31

Number of matches Match rate
15
32

33

34

35

36

37

38

39

40

41

42

100%
43

44

45

能性がある。つまり，継承が希薄と考えられる一方でただの砂嵐状

Correctのノイズではない画像群に，新たなデザインとしてのシーズが見出

Judgment PRS PRS PRS PRS PRS PRS PRS PRS PRS PRS PRS PRS PRS PRS PRSされる可能性である。実際，実験に未使用のため掲載していないが，生成過程で多種多様な画像が生成されることを確認している。このような視点に対する検証方法自体の検討も含めて今後の課題とする。加えて被験者属性の多様化も課題である。
また今後は，ピクセル数の増加やデザイン要素の描画精度向上，

PRS PRS PRS PRS PRS PRS PRS PRS PRS PRS PRS PRS PRS PRS PRS*P=Church of Saint-Pierre,R=Ronchamp Chapel,S=Villa Savoye*Range is 95% confidence interval based on Bayesian estimation*Match is white, mismatch is black
All*The characters in the figure are more than 1
Number of matches Match rate
*The order of lines in the image is P, R, S
36
80%

Fig.7 Verification results日本建築学会 計画系論文集,第85巻,第770号,掲載決定,2020.4,日本建築学会
最終校正前の原稿なので掲載時には微修正が反映されます
さらに多様なデザインの演算の試行，例えばル・コルビュジェの学
習作品数を増やすことや，ザハ・ハディドやカラトラバなどの複数研究を参考に複数パターンを試して決定した。
注 10) Bach Size：深層学習の分野においては，学習を効率的に実行する手法として Mini Bach 学習が頻繁に採用されている。Mini Bach 学習は，

建築家の作品を対象としたデザイン演算によるデザイン生成を課題

学習データをいくつかの Mini Bach に分け Mini Bach ごとに学習を行とする。また DCGAN に限らず，pix2pix，CycleGAN，StarGAN のデザ

い，段階的に更新を進める方法である。本研究でも Mini Bach 学習を

インプロセスの目的に応じた体系化，例えばデザイン初期段階の採用しており，Bach Size（Mini Bach Size）は Mini Bach のデータサ

ボリュームモデルに任意のデザインソースを適用するデザイン AI，などについても試行する予定である。

ンプル数のことである。本研究では複数の設定を試し「10」とした。
注 11) 学 習 環 境：ubuntu16.4LTS 64bit，RAM 15.6GB， プ ロ セ ッ サ Intel
Core i7-7700CPU 4 コア 8 スレッド，GPU GeForce GTX 1070 8G である。
注 12) ワードクラウド：出現頻度などから単語の重要度を示すスコアを算出

注

し，スコアに応じた大きさで図示する手法。なおスコアは文章中に多

注 1) 再生と生成：前者においても完全に同じデザインが描かれる訳でないく出現する言葉であっても一般的な文章で頻出しやすい単語はスコア

が，本稿では前者を「再生」，後者を「生成」と呼称して区別する。

が低くなり、逆に文章中でのみ頻出する単語はスコアが高くなるよう

注 2) 1 段階目を先に行う理由：本稿は，人が選択した任意のデザインソーに調整されている。重要度の選定には一般的に TF-IDF 法という統計スの印象やデザイン性を継承したデザインの「再生と生成」を意図し処理が用いられる。TF-IDF は tf（英 : Term Frequency、単語の出現ている。つまり特定のデザイン性の数学的表現 (100 次元ベクトルと頻度）と idf（英 : Inverse Document Frequency、逆文書頻度）の二

学習済み深層ニューラルネットワーク ) が可能であることが前提条件つの指標に基づいて計算される。計算式は以下の数式で表される。なとなる。これを前提としなければ，デタラメな組み合わせによるデザ

お検証はスコアに基づいており，結果に直接的に関わるスコアが高い

イン演算となるからである。このようなランダムなデザイン生成も

単語は英語を併記して表に示した。直接的には関わらない図中の単語あり得るが，本研究は「人と AI の共創」を目標としていることから，

は検証に直接的には関わらないが，参考として回答本来の意味を損な人が選択したデザインソースのデザイン性を継承しつつ演算することわないよう日本語表記で示した。今回のアンケートではユーザーロー

で別のデザインを生成する AI を念頭とした。言い換えれば，再生・

カル テキストマイニングツール (http://textmining.userlocal.jp/)

生成したデザインの閲覧者が，学習画像が持つデザイン性を感じるよによる分析を行った。詳細は参考文献 24）を参照。なお本文中で言うな別の画像を再生・生成する AI を念頭とした。そのためデザイン

及している「粗い」については形容詞としても回答されておりこのスを再生する AI の作成と検証通じてデザインの数学的表現が可能かの

コア 1.22 も加算すると 17.29 である。また表に掲載していない単語検証を行い，その後にデザイン演算を行う AI の作成と検証を行った。

のスコアはどちらにおいて約 3.5 以下であった。

注 3) Batch Normalization：参考文献 19) にて提案された手法で，バッチ処理として入力される複数のデータに対してニュートラルネットワー
クの内部データを正規化することにより過学習の抑制やモデルの学習



速度を上げる効果がある。
注 4) DropOut: 過学習の抑制する手法として参考文献 20) にて提案された手法である。学習する過程においてある層の中のノードのうちのいく
つかを指定する割合で無効にすることを，学習の更新毎に繰り返す手

ᩥ᭩ࠉࠉ࡟࠾ࡅࡿࡍ࡭࡚ࡢ༢ㄒࡢฟ⌧ᅇᩘࡢ࿴法である。これにより学習時のネットワークの自由度が強制的に小さᩥ᭩ࠉࠉ࡟࠾ࡅࡿ༢ㄒࠉࠉࡢฟ⌧ᅇᩘくなり，汎用度が高くなる（検証用データに対しても同様の精度が期待できる）ことが報告されている。位置については全結合層だけでな⥲ᩥ᭩ᩘࠉࠉࠉࠉࠉࠉࠉࠉࡣ༢ㄒࠉࠉࢆྵࡴᩥ᭩ᩘ

く畳み込み層においても有効であることが示されており，割合については 50% 程度が用いられることが多い。本研究でもこれを参考に学習モデルの構成を複数検討した。
注 5) ReLU：活性化関数に用いられる関数の一つの種類である ( 参考文献

注 13) 図 4 に掲載した画像のクリエイティブコモンズ：下記である。
1-3:Richard Weil,2008.11 (CC BY-SA 2.0)
4:Unkonwn,2017.2 (CC0 Public Domain)21))。恒等写像に似ているが入力が 0 を超えていればそのまま出力し，5:Kotivalo,1994.7 (CC BY 2.0)

0 以下であれば 0 を出力する関数である。単純な関数であるが汎用性

6:Timothy Brown,2001.11 (CC BY 2.0)の観点から画像認識分野において多く用いられている。

7:Jean-Pierre Dalbéra,2018.18 (CC BY 2.0)

注 6) LeakyReLU：Relu をベースに改良された関数であり，入力値がマイナスの時に発生し得る勾配消失に対応した関数で，負の値でも勾配を持つので学習が進みやすい。下記の式で表現され定数部分は学習前に設定する必要がある。詳しくは参考文献 22)

8:Timothy Brown,2002.3(CC BY 2.0)
9:Omar Bárcena,2005.11Omar Bárcena(CC BY 2.0)
注 14) ベイズ推定の詳細：観測値が正規分布 x~N( μ , σ ) に従い，母平均と母標準偏差が，それぞれ十分広い範囲の一様分布μ ~U(0,10)，σ~U(0,10) に し た が う と し て ベ イ ズ 分 析 を 行 っ た。stan(ver.2.19.2)
を 用 い て 長 さ 21000， チ ェ イ ン 数 5， バ ー ン イ ン 期 間 1000 と し て，
HMC 法で得た 100000 個の乱数で事後分布・事後予測分布を近似した。
収束判定指標はいずれも ܴ෠<1.1 であった。点推定値には EAP を用い

注 7) Sigmoid: 主に 2 クラス分類の活性化関数として用いられ、入力した値が大きければ 1 に近づき、小さければ 0 に近づくという特徴を持つ。

ており，95 信用区間 ( 確信区間 ) は図に示した通りである。事後標
準偏差は最大で 0.48 であった。なお判定においては，信用区間が 0を下回るか否かを基準とした「感じているか否か」という判定も検討

VLJPRLG㸸

したが，被験者の自覚的な回答値の最小値である 1 を下回るか否かと

注 8) SoftPlus：活性化関数の 1 種であり下記の式に定義される。式のよういう基準で「微小であるか否か」を判定した。これはコルビュジェのに入力される値が大きくなると傾きが 1 に近づき、入力される値が小作品群であるため作品間にある程度のデザイン性のつながりがあるとさくなると 0 に近づくという特徴を持つ。生成器の損失関数 lossG(y)考えたからでもある。また作品選定は，被験者がいずれの作品のデザと判別器の損失関数 lossD(y) に SoftPlus 関数を用いた。
SoftPlus 

イン性であるかを回答しやすいよう，異なった形態であることに着目して行った。

参考文献[㸸Ꮫ⩦ࢹ࣮ࢱ࠿ࡽࡢฟຊ

\㸸⏕ᡂࢹ࣮ࢱ࠿ࡽࡢฟຊ

注 9) Adam：損失関数により算出された誤差からネットワークを更新する方法として参考文献 23) にて提案された方法である。主たる設定は既往

1）Tero Karras, et al.: Progressive Growing of GANs for Improved
Quality, Stability, and Variation, Under review as a conference
paper at ICLR,2017.12

日本建築学会 計画系論文集,第85巻,第770号,掲載決定,2020.4,日本建築学会
最終校正前の原稿なので掲載時には微修正が反映されます
2）Noam Mor, Lior Wolf, Adam Polyak, Yaniv Taigman:A Universal Music
Translation Network,arXiv:1805.07848,2018.5

any building -,Summaries of Technical Papers of Annual Meeting,Architectural Institute of japan,Information system technology,3）David Donahue, Anna Rumshisky:Adversarial Text Generation Without
Reinforcement Learning,arXiv:1810.06640v2,2019.1
4）Ian J Goodfellow,Jean Pouget-Abadie,Mehdi Mirza,Bing Xu,David WargeFarley,Sherjil Ozair,Aaron Couville,Yoshua Bengio : Generative
Adversarial Nets, Advances in Neural Information Processing Systems

pp.115-116, 2019.7(in Japanese)
大野耕太郎，山田悟史：Deep Learning を用いたデザイン生成 AI の支援
による「人と AI の共創」に向けた研究

その 2- 任意の建築物の外観のデザインを演算するデザイン生成 AI- 日本建築学会大会学術講演梗概
集 , 情報システム技術 ,pp.115-116,2019.7
16）Kotaro ONO,Satoshi YAMADA:Applicability of image generation AI

27,pp.1-9,2014.12
5）Isola, Phillip and Zhu, Jun-Yan and Zhou, Tinghui and Efros, Alexei

using deep learning to architectural and urban design,Proceedings

A:Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks,of the 40th Symposium on Computer Technology of Information,

arXiv:1611.07004,2016.11

Systems and Applications(Report)(Transactions of AIJ),pp.246-

6）Jun-Yan Zhu, Taesung Park, Phillip Isola, Alexei A. Efros:Unpaired

249,2018.12(in Japanese)

Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Netwo

大野耕太郎 , 山田悟史：Deep Learning を用いた画像生成 AI の建築都市

rks,arXiv:1703.10593,2017.3

デザイン分野への適用可能性 , 第 40 回情報・システム・利用・技術シン

7）Jack Foster(Author),Reiko Aoshima(Translation):How to get ideas,CCC

ポジウム論文集 ,pp246-249,2018,12
17）Alec Radford,Luke Metz,Soumith Chintal:Unsupervised Representation

Media House,2003.1(in Japanese)
ジャック・フォスター ( 著 ), 青島淑子 ( 翻訳 ): アイデアのヒント，CCC

Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,2015.11,https://arxiv.org/abs/1511.06434(accessed 2017.11.21)

メディアハウス新装版 ,2003.1
8）Yasushi Ikeda:Algorithmic Design and computational thinking18）Toshiyuki Sakamoto:chainerdetsukurukontentsuzidouseiseipuroguramin

process,Research Council Document Collection of Annual

gunyuumon,C&R KENKYUJO Co.,Ltd,2017.12(in japanese)

Meeting,Architectural Institute of japan,Information system

坂本俊之 :chainer で作るコンテンツ自動生成 AI プログラミング入門 ,C&R
研究所 ,2017.12

technology,2014.9(in Japanese)
池田靖史：アルゴリズミックデザインと思考プロセス ,2014 年度日本建19）Sargey loffe,ChiristianSzegedy:Batch Normalization:Acceler-

築学会（近畿）情報システム技術部門 研究協議会資料 ,2014.9, 日本建

ating Deep Network Training by Reduting Internal Covariate
Shift,2015.3,https://arxiv.org/abs/1502.03167(accessed 2017.11.21)

築学会9）Kostas Terzidis(Author),Yasushi Ikeda(Translation):The genius

20）Nitish Srivastava, Geoffrey Hinton, Alex Krizhevsky, Ilyadesigner of the future,Keio SFC Journal,vol.10,no.1,Designs from

Sutskever, Ruslan Salakhutdinov.:Dropout: A Simple Way to Prevent

Now On,Keio SFC Academic Society,2010(in Japanese)

Neural Networks from Overfitting,The,Journal of Machine Learning

コスタス・テルジディス ( 著 ), 池田靖史（訳）：未来の天才デザイナー，
SFC Journal,vol.10,no.1, デザインのこれから , 慶應義塾大学 湘南藤沢

Research, Volume 15 Issue 1,pp.1929-1958,2014.6
21）Xavier Glorot, Antoine Bordes and Yoshua Bengio:Deep sparse
rectifier neural networks,Proceedings of the 14th International

学会 ,2010
10）Satoshi YAMADA,Kotaro ONO:Development and Verification of
AI that Generates Designs with Deep Learning - Street Names
City Landscapes and Desire/No Desire Or Degree of Desire to
Visit -,Journal of Achitecture and Planning (Transactions of
AIJ),Vol.84,No.759,pp.1323-1331,2019.5(in Japanese)
山田悟史 , 大野耕太郎：Deep Learning を用いた印象評価推定 AI の作成と検証 - 街並みと建築物外観の画像生成を対象に -, 日本建築学会計画系
論文集 , 第 84 巻 , 第 759 号 ,pp1323-pp1331,2019,5

Conference on Artificial Intelligence and Statistics,PMLR,
pp.315–323,2011.4
22）Bing Xu,Naiyan Wang,Tianqi Chen,Mu Li:Empirical Evaluation of Rectiﬁed Activations in Convolutional Network,arXiv:1505.00853,2015.5
23）Diederik P.Kingma,Jin1my Ba.:Adam:A Method for Stochastic Optimiza
tion,arXiv:1412.6980,2014.12
24）Takenobu Tokunaga:zyouhoukensakutogengosyori(gengotokeisan),University of Tokyo Press,1999.11 (in japanese)

11）Joaquim Silvestre, Yasushi Ikeda, François Guéna, ConvNet Use in

徳永健伸 : 情報検索と言語処理 ( 言語と計算 ), 東京大学出版会 ,1999.11

Architectural Design Process: Evaluation System of the Artiﬁcial25）Hideki Toyoda:hajimetenotokeidetabunseki-beizuteki(posutoPchijid-

Creativity Couple, Architecture Research,Vol.6,No.3,pp.57-67,2016.6
12）Hina Kinugawa,Atsushi Takizawa,:Deep Learning Model for Predicting
Preference of Space by Estimating the Depth Information of Space
using Omnidirectional Images, Proceedings of the 37th eCAADe and23rd SIGraDi Conference - Volume 2,pp.61-68,2019.9
13）Eisenstadt, Viktor, Langenhan, Christoph and Althoff, Klaus-Dieter:
Generation of Floor Plan Variations with Convolutional Neuralai)notokeigaku-,Asakura Publishing Co., Ltd,2016.6(in japanese)
豊田秀樹：はじめての 統計データ分析 ―ベイズ的〈ポスト p 値時代〉の統計学―，朝倉書店，2016.6
26）Kentorou Matsuura:StantoRdebeizutoukeimoderingu(Wonderful
R),KYORITSU SHUPPAN CO.,LTD.,2016.10(in japanese)
松浦健太郎：Stan と R でベイズ統計モデリング (Wonderful R)，共立出版，2016.10

Networks and Case-based Reasoning - An approach for transformative27）Satoshi Yamada,Kotaro ONO,Shingo Ikenoue:Generative design AI

adaptation of room conﬁgurations within a framework for support ofpart 2,Architectural Informatics Lab. (Yamada Satoshi Lab.)

early conceptual design phases,Proceedings of the 37th eCAADe and(online),available from 〈http://satoshi-bon.jp/2019/11/06/

23rd SIGraDi Conference - Volume 2,pp.79-84,2019.9

generative-design-ai/〉，(accessed 2019-11-08)(in japanese)

14）Satoshi YAMADA,Kotaro ONO:Study on “co-creation of AI and山 田 悟 史， 大 野 耕 太 郎， 池 之 上 慎 吾： ジ ェ ネ レ ー テ ィ ブ デ ザ イ ン AI

human” supported by design generation AI using Deep Learning

そ の ２， 建 築 情 報 研 究 室（ 山 田 悟 史 研 究 室 ）（ オ ン ラ イ ン ） 入 手 先Part 1- Design generation AI that draws an image by learning the<satoshi-bon.jp/2019/11/06/generative-design-ai/>( 参照 2019-11-07)

appearance of a specifi c cityscape or architecture -,Summaries
of Technical Papers of Annual Meeting, Architectural Instituteof japan,Information system technology, pp.113-114, 2019.7(inJapanese)
山田悟史，大野耕太郎：Deep Learning を用いたデザイン生成 AI の支援
による「人と AI の共創」に向けた研究

その 1- 任意の街並み・建築物の外観を学習して画像を描くデザイン生成 AI- 日本建築学会大会学術
講演梗概集 , 情報システム技術 ,pp.113-114,2019.7
15）Kotaro ONO,Satoshi YAMADA:Study on “co-creation of AI and human”
supported by design generation AI using Deep Learning Part 2 Design generation AI to calculate the design of the appearance of

日本建築学会 計画系論文集,第85巻,第770号,掲載決定,2020.4,日本建築学会
最終校正前の原稿なので掲載時には微修正が反映されます

CREATION AND VERIFICATION OF DEEP-LEARNING-BASED DESIGN AI- Image Generation of Cityscapes and Building Facades -Satoshi YAMADA*，Kotaro ONO**＊

Lecturer, Dept. of Architecture and Urban Design, Ritsumeikan Univ., Dr. Eng.
＊＊

Graduate student,Dept.of Architecture and Urban Design,Ritsumeikan Univ.

In recent years, there has been a growing interest in the application of Deep Learning to architecture and urbanism.
This research is focused on content generation AI using Deep Learning. Despite claims that replacing creativity-related
work with machines is difficult, the use of generative adversarial networks (GANs) is becoming more popular in various
fields. The objective of this research is to develop an AI-supported design or a co-creation between humans and AI throughthe application of GANs. The primary goal of this work could be interpreted as repurposing existing concepts to create new
designs through the combination of multiple design sources. Therefore, the purpose of this research is the creation of AI
that emulate and support the design process.
This research examines two types of AI through a two-stage process; the fi rst is an AI that reproduces design, andthe second is an AI that generates design. The fi rst type of AI reproduces designs from different sources and includes ananalysis of whether the design can be expressed mathematically. This analysis is a prerequisite for the creation of thesecond type of AI that generates new designs by combining information from multiple sources. In other words, the second
type of AI views designs mathematically, and the possibility of expressing designs mathematically (using the fi rst type ofAI) is examined to ensure that such a function is feasible and in line with user intention. Here, a mathematical expression
refers to a 100-dimensional vector and an already-learned deep neural network.
The AI that reproduces design was applied to famous cityscapes (Kyoto and Edinburgh) and the façades of famous
buildings (three works by Le Corbusier). The designs were reproduced as images and used for subject experiments toconfi rm that the intended impressions (oriental and occidental) and the designs of each type were successfully reproduced.
For the AI that generates design, a new design was generated from calculations of different combinations (three pairs
and one trio) of the façades of three works by Le Corbusier (church of Saint-Pierre, Notre Dame du Haut, and Villa Savoye).
This design was subsequently used for text mining Bayesian-estimation-based subject experiments to confi rm that thecharacteristics of the design sources were successfully inherited.
To the best of our knowledge, these are new types of AI. Further, we believe that these achievements may facilitate
better dissemination of design through fast generation of a large number of images (design patterns) that constitute new
types of designs. This achievement may also help expand the concept of human design thinking by suggesting designs thatcan be permuted using AI but otherwise inconceivable for human designers. Ultimately, this can help in the creation of a
new design environment, namely “co-creation between humans and AI,” wherein the designers choose the sources and the
AI generates a number of design choices for the final design.