Deep Learning を用いたデザイン生成 AI に対する意識調査と認知拡張の検証
Research of Design Generation AI Using Deep Learning
and Research about Expansion of Cognition○原田 真衣 *1，山田 悟史 *2
Mai HARADA*1, Satoshi YAMADA*2*1 立命館大学 大学院 理工学研究科 博士課程前期課程
Graduate Student, Graduate School of Science and Engineering, Ritsumeikan Univ.
*2 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.
キーワード：Deep Learning, AI, デザイン生成 , 認知
Keywords: Deep Learning, AI, Design Generation, Cognition
1. はじめに人工知能に関する研究・技術開発が発展し，現在では業界を問わず広く注目されている分野となっている．例

0,0.21,0.56,0.34...

Generator

100-dimensionalrandom noise

Discriminatorとしてビッグデータの解析に AI を用いて提供サービスの向上に役立てるなどが挙げられる．また，人工知能は人々の生活にも活用されつつあり，家電への応用も目にするようになってきた．重機土工を自動化する AI 1) や，建設現場の写真を整理する AI 2) 建築分野でも建設現場での活用などが見られるが，一方で建築デザインに関する人工知能活用の例は少ない．デザイン分野はしばしば機械での代替が難しいと言われることもあり，Deep Learningを用いた人工知能によるデザインの研究が進んでいる．
Deep Learning を用いた建築分野におけるデザイン研究として，山田と大野 3)4) はある建築物に別の建築物のファサードデザインを適用した画像を生成している．
人間にとって，デザインプロセスにおける最初期のアイデアの発散は，しばしば苦悩をもたらしたり時間がかかったりする部分である．一方で AI は，学習済みモデルさえあればパラメータを変更するだけで無数の結果を出力することが可能である．アイデア発散の際に人間は他者のデザインを複数参照し参考にするあるいは組み合わせる方法をとるが，この参照物として AI の生成したデザインを活用できれば，AI によって人間の発想を拡張できる可能性がある．
本研究では，AI の生成するデザインが人間の考えうるものと異なるのか，AI が生成したデザインを見ることで人間の認知や発想は拡張されるのかを，単純な図形を用いて検証した．
2．DCGAN のネットワーク構造
本研究では DCGAN5) という GAN( 敵対的生成ネットワー
ク ) の一種を用いて AI 生成画像を用意した．DCGAN は従来の GAN に対して畳み込みニューラルネットワークを利日本建築学会情報システム技術委員会
第 44 回情報･システム･利用･技術シンポジウム論文集， 467-470 ， 2021 年 12 月，京都
Proceedings of the 44th Symposium on Computer Technology of Information ，Systems and Applications ， AIJ ， 467-470 ， Dec. ， 2021 ， Kyoto

Generatedimage
0: Unreal image
1: Real image

Real image

Conceptual diagram
Generator Network
random noiz z

Discriminator Network[100,1,1]

ConvTranspose2D [512,4,4]

Input Image[3,128,128]

Conv2D[32,64,64]

LeakyReLU

BatchNorm2D
ReLU

Conv2D

ConvTranspose2D [256,8,8][64,32,32]

BatchNorm2D

BatchNorm2D

LeakyReLU

ReLU

Set

ConvTranspose2D [128,16,16]

Dropout
Conv2D[128,16,16]

BatchNorm2D

BatchNorm2D

LeakyReLU

ReLU

Dropout

ConvTranspose2D [64,32,32]

Conv2D

BatchNorm2D

BatchNorm2D

ReLU

LeakyReLU

ConvTranspose2D [32,64,64]
BatchNorm2D

Set[256,8,8]Dropout
Conv2D[512,4,4]

BatchNorm2D

ReLU

LeakyReLU

ConvTranspose2D [32,64,64]
TanhDropout
LinearOutput Image[3,128,128]

Generator: Creates a 128-pixel square
RGB image from a 100-dimensional
vector using a learning layer such as a
convolutional layer[1]

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

Learning layer structure

Figure 1. Network of DCGAN
用してより鮮明な画像を生成することを可能にした技術である．DCGAN は生成器と識別器で構成される (Figure1)．
生成器ではランダムなベクトルから畳み込みを介して画像が生成される．識別器では生成器による画像と学習画像を畳み込みを介して 0( 偽物 ) から 1( 本物 ) までの値

－ 467 －

を出力し，偽物か本物かを判別する．これを繰り返すことで，学習画像に近い画像を生成することが可能となる．
DCGAN では生成器に与えるベクトル同士の四則演算による画像生成がおこなわれる．人間によるデザインの発想も既存のデザインの組み合わせから生まれるものであり，人間のデザインプロセスに近い仕組みをもつ DCGANを本研究では採用することとした．

Figure 2. Dataset example
3. 予備実験
実験の題材は，「円と三角形を組み合わせてできる新しDCGAN による画像生成い図案のデザイン」とし，DCGAN で生成した画像と，人間が発想する図案とを比較した．

描画実験

DCGAN の学習画像の例を Figure2 に示す．1 つの画像に①「円と三角形を組み合わせてできる新しい図案」を 5 分間描き出すつき 1 つの円が描かれた画像 200 枚と，1 つの三角形が描② DCGAN で生成した図案を見る

かれた画像 200 枚の合計 400 枚を学習画像とした．図形③ 追加で思いつく図案を 5 分間描き出すはすべて黒色の線で描かれ，画像ごとに図形の位置，大④ ヒアリング

きさ，線の太さ，を少しずつ変化させている．学習フレー
ムワークは PyTorch である．生成器への入力は 100 次元

分類実験 A
分類セット：別の被験者が描画した 1 回目・2 回目の図案のランダムノイズであり，出力は 128 × 128 ピクセルの① 似ていると思うもの同士で小グループに分ける

RGB 画像である．学習は 3000 エポックまで行い，3000 エ② グループ数 3~6 個程度の中グループにまとめる

ポックに到達する途中で生成された画像も予備実験に用③グループ数 2 個の大グループにまとめるいる画像として採用した．

分類実験 B

被験者には，10 分程度で「円と三角形を組み合わせて分類セット：別の被験者が描画した 1 回目の図案・DCGAN 生成図案
① 似ていると思うもの同士で小グループに分ける出来る新しい図形」を紙に描き出してもらった．完全な② グループ数 3~6 個程度の中グループにまとめる

円と三角形を崩すことなく，それぞれ 3 ～ 6 個程度，複③グループ数 2 個の大グループにまとめる

数組み合わせることで新しい図とする被験者が多く見受

Figure 3. Research flow

けられた．
「円と三角形を組み合わせる」というこのテーマにおいて，DCGAN の生成するデザインと人間が発想するデザインに大きな違いがあることを，予備実験でおおむね確認することができた．
4. 本実験
本実験では引き続き，円と三角形という単純な 2 つのFigure 4. Generation result

図形を題材に，DCGAN による生成画像を用いた被験者実験をおこなった．描画実験と分類実験の 2 つのパートに分かれており，おおまかな手順は Figure3 に示す．

4.2

4.1に取り組んでいる建築学科の学生 20 名である．予備実験

生成画像を用いた描画実験

被験者は，普段からアイデアやデザインを考えること
DCGAN による画像生成

予備実験と同じ学習画像を用いて，5000 エポックまでと同様に，円と三角形を用いてできる新しい図案を，被学習をおこなった．学習開始から 5000 エポック目までに

験者に 5 分間で思いつく限り紙に描き出してもらった．

生成された画像の一部は Figure4 に示す．学習画像とし次に DCGAN で生成した図案を 29 個並べたものを見てもて 1 画像につき 1 図形のみ描かれたものを使用したため，らい，追加で思いついた図案を 5 分間で描き出してもらっ生成画像も何かを囲うような，輪を描くような図が多くた．見せた図案は，DCGAN による生成画像をもとに筆者見られた．4000 エポック目を超えたあたりから，学習画がベクターデータに編集したものとした．これは生成画像に近い，円のみが描かれた画像や三角形のみが描かれ像内に残るノイズや線の太さの変化を無くし，被験者にた画像が生成されるようになった．本研究では円と三角図としての構成のみに注目してもらうためである．また，形を組み合わせた図案を実験に用いるため，4000 エポッ

GAN で生成した図案であることは被験者には伝えていなク目以降の生成画像は採用しなかった．

い．

報告 H75－ 468 －最後に，被験者にヒアリングを行った．ヒアリングの内
容は Table1 に示す通りである．
4.3

分類実験 A：描画 1 回目と 2 回目

描画実験で被験者が描いた図案を用いて，「似ていると思うもの」同士でグループ分けをしてもらう実験をおこなった．分類実験 A では，1 回目の描画作業で描かれた図案と 2 回目の描画作業で描かれた図案を混ぜたもので作業をしてもらった．このとき各セット内は同一の被験者が描いたもののみとし，分類作業は自身以外の被験者が描いたセットを使用する．
初めに，似ていると思う図案を数枚ずつの小グループに分け，次に 3 ～ 6 グループ程度の中グループ，最後に 2

Figure 5. Example of first drawing

つの大グループに分けてもらった．このように小グループからだんだんと大きなグループにまとめていく方法は，KJ法を参考にして決定した．被験者が作った各グループ内での描画 1 回目の図案と 2 回目の図案の枚数を調べた．
4.4

分類実験 B：描画 1 回目と GAN 生成画像

分類実験 B では，ある被験者が 1 回目の描画作業で描いた図案と GAN が生成した図案を混ぜたものを 1 セットとして分類をおこなってもらった．被験者が描いた図案の枚数はセットごとに異なり，一方 DCGAN 生成図案は各セット 29 枚に固定した．分類実験 B でも，A と同様に小グループから大グループに段階的にまとめてもらった．ここではGAN 生成図案のみ，または生成図案が多く含まれるグループが存在すれば，人間の発想可能な範囲と GAN 生成画像の違いを見る一助になると考えられる．

Figure 6. Example of second drawing

5. 分析
5.1

Table 1. Contents of the questionnaire

描画実験の結果

1 回目の描画作業では，ほとんどの被験者が，完全な円と三角形の形態を崩すことなく複数個を組み合わせて図案を作成していた．Figure5 は被験者が 1 回目の描画作業で描いた図案の一部である．5 分間で描いた図案の数は平均で 27.7 個であった．
Figure6 は被験者が 2 回目の描画作業で描いた図案の一部である．2 回目の描画作業では，見せた GAN 生成図案を真似るような図案を描く被験者と，1 回目の描画のときと同じ表現 ( 完全な円と三角形を複数組み合わせる方法 ) で図案を描いた被験者がいた．2 回目の 5 分間の描画作業で描いた図案の数は平均 24.45 個であった．1 回目の描画個数に比べて 2 回目の描画個数は平均 -3.25 個，0.92 倍と減少した．
ヒアリングでは，選択式設問については Figure7 に示すような回答が得られた．設問 3，設問 4 から，GAN 生成

No.

質問内容
設定時間 (5 分 ) 以内に、思いつく限りの図形を描きだすことについて、
1 感じた難易度．
（1. 容易だった，2. 少し容易だった，3. どちらともいえない，4. 少し困難だった，5. 困難だった）
1 回目の描画と比べたときの、2 回目の描画の難易度．
（1. 2 回目のほうが容易だった，2. 2 回目のほうが少し容易だった，
2
3. 同じくらいの難易度だった，4. 2 回目のほうが少し困難だった，
5. 2 回目のほうが困難だった）
他者の図案を見て，意外性や新規性、自分にない発想があると感じたか．
3 （1. 強く感じた，2. すこし感じた，3. どちらともいえない，
4. あまり感じなかった，5. 全く感じなかった）
他者の図案を見て，発想が拡張したと感じるか．
4 （1. 強く感じた，2. すこし感じた，3. どちらともいえない，
4. あまり感じなかった，5. 全く感じなかった）
他者にない発想が自分にはあると感じたか．
5 （1. 強く感じた，2. すこし感じた，3. どちらともいえない，4. あまり感じなかった，5. 全く感じなかった）
今回の実験において，他者の図案を見たほうがよかったか．
（1. 見たほうが良かった，2. ある程度は見るほうが良かった，3. どちらともいえない， 4. あまり見ないほうが良かった，
5. 全く見ないほうが良かった）
普段アイデアをたくさん出すとき，他者のデザインを参考のために見るほうが良いか．
7 （1. たくさん見るほうが良い，2. ある程度は見るほうが良い，3. どちらともいえない， 4. あまり見ないほうが良い，5. 全く見ないほうが良い）
普段アイデアをたくさん出すときにおこなっていることや意識していること．
8( 自由記述 )69

今回の実験について気になったこと，感じたこと．( 自由記述 )図案は被験者にとって意外なものであったことが伺える．
GAN 生成図案を見て考えが広がったという意見があった一

報告 H75－ 469 －分類実験では，最終的にできた 2 グループに注目した．
1. 設定時間以内に思いつく限りの図形を描きだすことについて、感じた難易度．
容易だった

少し容易だった

どちらともいえない

少し困難だった

分類実験 A の結果の一部を Figure8 に示す．描画 1 回目の図案と 2 回目の図案は全体的に見ても別々のグループに分困難だった

2.1 回目の描画と比べたときの、2 回目の描画の難易度．
容易だった

少し容易だった

どちらともいえない

けられていた．つまり，描画 1 回目と 2 回目の図案の間に少し困難だったは何らかの違いが見られるといえる．なかにはセット①の困難だった

3．他者の図案を見て，意外性や新規性、自分にない発想があると感じたか．

ように 1 回目の描画と 2 回目の描画で完全に分類されてい
強く感じた

少し感じた

どちらともいえない

あまり感じなかった

全く感じなかった

あまり感じなかった

全く感じなかった

あまり感じなかった

全く感じなかった

4．他者の図案を見て，発想が拡張したと感じるか．
強く感じた

少し感じた

どちらともいえないるセットもあり，この例では，DCGAN 生成図案が被験者に強い影響をあたえたと考えられる．

5．他者にない発想が自分にはあると感じたか．
強く感じた

少し感じた

どちらともいえない

6．今回の実験において，他者の図案を見たほうがよかったか．
見たほうが良い5.3

分類実験 B( 描画 1 回目と GAN 生成画像 ) の結果

実 験 の 結 果 の 一 部 は Figure9 に 示 す． 結 果 と し て，ある程度は見たほうが良い

どちらともいえない

あまり見ないほうが良い

全く見ないほうが良い

7．普段アイデアをたくさん出すとき，他者のデザインを参考のために見るほうが良いか．

DCGAN 生成図案は片方のグループに偏って分類されていることが多かった．全体を合計した結果を見ても，分類の方よりは明らかである．これより，被験者が描いた図案見たほうが良い

0%

20%

40%

ある程度は見たほうが良いどちらともいえない

あまり見ないほうが良い

全く見ないほうが良いと DCGAN 生成図案に大きな違いがあったと言える．つまり100%

DCGAN が人間の発想するものとは異なるデザインを生成し60%

80%

7．普段アイデアをたくさん出すときにおこなっていることや意識していること．
( 自由記述，一部 )・自分とは違う作風の人の作品を見て参考にする。
・似た事例を調べる、全く関係のない事例も調べる。
・Pinterest などを使い、近いデザインのものを探す。
・自分が好みではないアイデアを探して、新たな発見をする。
・自分がいいと感じた他者のデザインの傾向を分析する。

たと考えられる．
6. おわりに今回取り扱った「円と三角形を組み合わせた新しい図案をデザインする」というテーマにおいては，AI が人間の7．今回の実験について気になったこと，感じたこと．( 自由記述，一部 )・自分と全く違う発想のものを参考にすると、考えが広がった。
・生成図案は円と三角形の形の要素を取り入れていたが原型はなかった。
・出題にある丸や正三角形の定義に疑問を持った。
・無意識に自分の中で こうあるべき という固定観念があると感じた。
・2 回目に見せられたデザイン例が、丸と三角で表現されていなかったため、2 回目の描画の際、例を上手く参考にできないもどかしさを感じた。

発想するデザインとは異なるものを生成していることが分かった．また，AI の生成したデザインが人間の発想に影響を与え，アイデア発散の際の参考にする対象になり得ることが分かった．

Figure 7. Answers of the questionnaire

今後，被験者の数を増やした実験や，円と三角形とは異なるテーマの場合についても検証していきたい．

セット①23グループ 2 0

1601641911197

16141212

合計 (10 セット分 )161147セット⑤18

グループ 2190セット④
グループ 1セット③セット②グループ 1711854172

描画 1 回目

描画 2 回目

単位 :( 個 )Figure 8. A part of result of experiment Aセット⑥23

グループ 2 029029

4220128

合計 (10 セット分 )237260

セット⑩29グループ 2 0202セット⑨
グループ 1セット⑧セット⑦

グループ 1258

1514( 人 ) 描画 1 回目

17DCGAN 生成図案

36254
単位 :( 個 )Figure 9. A part of result of experiment B
方で，GAN の生成した図案が円と三角形からできているよ
うには見えない，描画作業の出題内容について解釈のしかたが自身と異なりすぎて参考にならなかったという感想もあった．設問 7 より，普段からアイデアを出そうとする
ときは他者のデザインを参考としている人が多いことも確認された．
5.2[ 参考文献 ]1) 鹿島建設 : https://www.kajima.co.jp/news/digest/
apr_2019/feature/02/index.html（最終閲覧日：2021 年 9 月
30 日）
2)「AI を使って早く帰ろう―竹中工務店が建設現場へのディー
プラーニング導入で目指すもの」ITmedia,https://www.
itmedia.co.jp/news/articles/1807/23/news003.html（最終閲覧日：2021 年 9 月 30 日）
3) 大野耕太郎 , 池之上慎吾 , 山田悟史 : 目的に応じたジェネ
レーティブデザイン AI の体系化 , 日本建築学会・情報シス
テム技術委員会第 42 回情報 , システム利用 , 技術シンポジ
ウム ,2019
4) 山田悟史，大野耕太郎：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− ,日本建築学会 計画系論文集 , 第 85 巻 , 第 770 号 ,pp.987995,2020.4, 日本建築学会
5) Alec Radford,Luke Metz,Soumith Chintal:Unsupervised
RepresentationLearning with Deep ConvolutionalGenerative
Adversarial Networks,2015.11,https://arxiv.org/
abs/1511.06434

分類実験 A( 描画 1 回目と 2 回目 ) の結果

報告 H75－ 470 －