特集

発注者と設計者とをつなぐもの

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発注者と設計者とをつなぐもの

AIが予測する
建設プロジェクト初期段階の工事費
株式会社日本設計

PM・CM部

副部長
シニアエンジニア

伊藤
加藤

一義
泰正

うちの主要なマネジメントの一つになる。

1 はじめに

コストマネジメントとは、建設プロジェクトの目的・ニーズに対して、最適な品質・コストを実

建設プロジェクトにおいて、発注者と設計者と現するための統合的・継続的コスト管理活動であの意思疎通に最もデリケートな要素となるのはコ

り、主な実施内容は次のようになる。

ストである。特にプロジェクト初期段階におい①基本計画における工事費の算出て、最初に算出する目標工事費は、後々のコスト②設計段階におけるマネジメントに大きな影響を与えるため、少しで・コストプランニングも多くのデータを基に工事費を算出することが望・コストのモニタリング

ましい。また、工事費算出のためのデータ量を増・コストレビュー

やし、計画の特徴を的確に反映した工事費を算出・概算工事費の内容確認することが、プロジェクトを円滑に進める第一歩

特に、基本構想、基本計画等の初期段階の工事とも考える。しかし、プロジェクト初期段階にお費は、基本設計・実施設計まで連続的に実施する

いては、工事費算出のためのデータ量を増やすにコストマネジメントの基準となる工事費になるたも限界がある。

め、慎重に算出することが必要になる。

従来、プロジェクト初期段階の目標工事費は類

プロジェクト初期段階の工事費は、類似事例の似案件データを補正する形で算出されてきたが、延床面積当たり単価を補正し算出することが一般

我々は今後のAI（人口知能）技術の進展を見据的であり、通常は次の手順で算出する。

え、より多くのデータを活用できる第二の方法として、ニューラルネットワークを用いた予測ツー
1）ルを開発した 。その背景、考え方、内容等につ①延床面積、構造形式、用途が類似する案件を選定する。
②特殊要因を調整する。
例）杭の有無等の基礎形式、特殊設備の有無

いて、以下に説明する。

③類似案件の延床面積当たり単価に対して、時2 コストマネジメント及び初期段階の課題
我々が行うCM業務におけるコストマネジメン

点補正、地域間補正を行う。
時点補正は建築費指数の時系列指数、地域間補正は都市間格差指数を利用する。

トは、五つのマネジメント領域（統合マネジメン

実際の業務では、延床面積、構造形式、用途がト、品質マネジメント、スケジュールマネジメン

類似する案件数は多くなく、特定の案件の補正とト、コストマネジメント、情報マネジメント）のなることが多い。

26

建築コスト研究No.1092020.4

AIが予測する建設プロジェクト初期段階の工事費150い可能性があり、個別の特殊性の影響を低減する

140

ためには案件数を増やす必要がある。案件数を増やす方法としては対象期間を広くすることが考えられるが、そうすると図1に示すように建築費指物価指数（2008年を100）

案件が少ない場合、隠れた特殊性が排除できな

当社（5年移動平均・全用途）

130
120
110
100

数（建設工業経営研究会）と当社の年度別平均工90

事費の推移の乖離が大きくなる。このことは、建80

築費指数による時点補正の限界を示していると考建築費指数（東京事務所）

70

年えられる。
図1

建築費指数と当社の年度別平均工事費推移の比較

3 AI手法の概要2）
近年、画像認識や自動運転等の様々な分野でAIが実績を上げつつあり、注目されている。AI■ AI手法（ニューラルネットワーク）
ニューロンの特長の一つとして、大量データを学習できることが挙げられる。これは機械学習とも言われるが、人が一定の経験を通じて獲得する判断力は、出力層この機械学習をうまく活用することで一部代替できるのではないかと期待されている。AIの学習できるデータ量は人をはるかに凌駕するので、一入力層中間層層の期待感はある。
AI手法の一つとして注目度の高いニューラル■ 統計手法（線形重回帰分析）

ネットワークは、脳の神経細胞ネットワークを模: 目的関数した構造をしており、入力層、中間層、出力層をそれぞれ構成するニューロン及び、各ニューロン間の信号量を調整する重み係数からなる（図2）。
中間層を深くしたディープラーニングは、重み（図2の線の部分）の数が膨大となり、高度な学習ができると言われている。逆に中間層をなくし: 微分可能な関数（活性化関数）: 重み係数2･･･+: 設計変数

図2

ニューラルネットワーク及び線形重回帰分析のイメージたパターンは統計手法の一つである線形重回帰分析のモデルに類似するものとなる。この二つのモデルを比較すると、中間層を持つニューラルネッ
トワークの表現力は絶大なものであることが直感

過学習の場合学習データ的に理解できる。
ニューラルネットワークの重み係数は、出力層における出力と正解の誤差（損失関数）が最小になるように、バックプロパゲーションというアルゴリズムによって算出される。出力層から入力層適正な学習の場合に向けて誤差を逆伝搬させ、その誤差量を基に重み係数の値を修正しながら、順伝搬と逆伝搬を繰

図3

過学習のイメージり返し、最適値を探索する。学習はこのバックプ

建築コスト研究No.1092020.427

特集

発注者と設計者とをつなぐもの

ロパゲーションによって行われる。
ニューラルネットワークは回帰と分類の各問題を扱うことができる。回帰は種々のデータの傾向

4 学習方針から、目的とする連続的な数値を予測するもの蓄積された工事費データを基にして、工事費をで、今回の工事費予測がこれに該当する。分類は予測する試みは古くからある。例えば、石原 3）

種々のデータを離散的な値に分類するもので、画は事務所及び住宅に関して、それぞれ多変量解析

像認識等が相当する。現在、AIは2000年代からを採用している。具等4） は同一発注者による同始まる第3次ブームの中にあり、これら双方の問種の施設に関して、重回帰分析及びニューラル題に対し、ディープラーニングを主として様々なネットワークを採用している。これらの既往の研分野に適用が試みられている。

究に見られる特徴は、対象施設の用途を一つに限一方、学習においては過学習が発生するケース定していることである。

がある。学習能力が高いために、学習データをそ用途を限定することで、学習データ群は同質ののまま暗記してしまうような現象である。このよものとなり、予測精度を高めることはできるが、うな場合、学習をさせていないデータに対して予測ツールとして利便性は高いとは言えない。建は、予測が大きく外れることになる（図3）。こ設プロジェクト初期段階において、種々の用途まのようなこともあり、学習に際しては、質の良いたは複合施設に対して、それぞれ工事費を検討しデータを収集、使用するということも重要な視点たい場合がある。そこで、用途種別を限定しないとなる。

予測ツールの開発を目指した。

学習がうまくいっているかを見極める方法とし

ただし、これを実現させるためには、種々の条て、通常は学習をさせていない複数の検証データ件を抱合する多くの学習データを集める必要があを用い、実績値と予測値の乖離状況を評価する方る。また、扱う工事費のバラツキは必然的に大き法がとられる。学習に使ったデータによる予測値くなり予測が難しくなるため、何らかの対策を講と検証データによる予測値の分布を比較することじる必要がある。

で、過学習の状況がある程度判断できる。

まず、学習データ量を確保する件を考える。工

過学習の対策としては、学習データ量を増や事費の予測を困難にする要因として、物価変動がす、ネットワークモデルを簡略化する、一部のある。この影響を小さくするためには、比較的直ニューロンをドロップアウトさせる、または、損近で地域間の物価格差が小さいデータを使用する

失関数に正則化項を考慮する等の方法が挙げられことになる。しかし、一組織内で収集できるデーる。

タ量には限りがある上に、建設時期と建設地を限

その他、ニューラルネットワークを用いて解を定することで、データ収集量は更に減少してしま得るためには、層の数や層の中のニューロンのう。そこで、比較的長い過去及び全地域のデータ数、活性化関数（図2）や損失関数の種類、重みを対象にすることを考える。これらのデータは、係数に設定する初期値、その最適解を求めるため時点補正や地域間補正をして用いるのではなく、の手法、そこで扱われる各種係数の値、エポック

建設時期と建設地を何らかの方法で数量データ化

数（全データに対する学習回数）、ミニバッチサし（6参照）、入力データとして位置づけ、工事イズ（全データをバッチに分けて学習させる時の費とともに学習させるものとする。

サイズ）及び過学習対策等、様々な項目の組み合

次に、扱う工事費のバラツキが大きくなる件にわせをトライアンドエラーしながら調整するついて考える。このバラツキは個々の施設の特殊チューニングと呼ばれる作業が必要となり、労力要因や用途種別に負うところは大きいが、まだそが大きいという側面もある。教育には手間暇がかれらが明確には定まっていないプロジェクト初期かるということである。

段階における予測ツールの運用を考えている。そ28建築コスト研究

No.1092020.4

AIが予測する建設プロジェクト初期段階の工事費

こで、工事費の予測範囲を限定するという意味

表1

用途種別とグレードの関係下における各データ件数

で、延床面積当たりの工事費を5段階程度に分類


用途種別して、それを建物のグレードと見なし、学習デー

01事務所

1319402事務所・商業

466166.9％

03事務所・住宅

15173.0％

04事務所・商業・住宅

22162.6％

3141.7％83.4％

タに加えるという方法を考える。5段階というのは人間が直感的に分類できるレベルである。また、後述（5参照）するが、施設用途別に見ると、このグレードは更に1から4段階に減ることになる。

5 データ概要
収集したデータは、建設地は国内各地域、着工

グレード

ⅠⅡ

Ⅲ05事務所・宿泊
06商業・住宅

207住宅

95208宿泊

322Ⅴ強

合計

構成比

3715.9％111177.3％

273.0％

93.9％

156.4％

61112213312313教育・研究

2027514医療

382331.3％

93.9％

31.3％

10庁舎
11文化
12スポーツ1が2000年から2019年の計233件である。種々の規15福祉模、用途種別、グレード、構造種別を含んでい

16生産

117倉庫・物流

21

合計

770

る。用途種別とグレードの関係下における各デー

Ⅴ

509商業

1Ⅳ

タ件数を表1に示す。

構成比22539938

1

115

128

146.0％

73.0％

5824.9％135.6％

233 100.0％

3.0％ 30.0％ 42.5％ 16.3％ 4.7％ 3.4％ 100％－

全データにおける延床面積当たりの工事費の平均をＡ、標準偏差をσとした場合、グレードⅠはA-1.5σ 未 満、 Ⅱ はA-1.5σ 以 上A-0.5σ 未 満、

6 ニューラルネットワークの入出力データ項目

ⅢはA-0.5σ以上A+0.5σ未満、ⅣはA+0.5σ以ニューラルネットワークの入出力データの各項

上A+1.5σ 未 満、 Ⅴ はA+1.5σ 以 上A+2.5σ 未目の内容について以下に示す。なお、各入力デー

満、Ⅴ強はA+2.5σ以上と機械的に設定していタはプロジェクト初期段階において想定できるとる。正規分布の場合、±2.5σの範囲に入るデーいう考えの下に設定している。

タ量は全体の約98.76％であり、本設定はほぼす6.1べてのデータをカバーできる。

（1）延床面積、地上階数、地下階数

なお、平均と標準偏差を計算する際には、2018

入力データ項目

建物の規模と概略の形状を表す数量データとし年の東京に補正した金額を採用した。補正には、て採用した。

国土交通省の建設工事費デフレータ及び地域別工（2）用途種別

事費指数を用いた。本補正はグレードを便宜的に用途種別はカテゴリーデータであり、各用途種設定するためにのみ使用している。工事費を学習別に対し、該当すれば1、そうでなければ0を入させる時には補正をしていない金額を用いる。

力する。ただし、複合施設の場合は最大3用途ま同表内の施設用途01、07、08、09は再開発でよでとし、該当する用途の数値を合計すると1になく見られる用途であり、02から06はそれらの用途るように按分して設定するものとした。按分率はの複合施設である。用途別にグレードの件数を見施設の専有面積比等を参考にする。

ると、1件のものを除けば概ね1から4段階に入（3）グレードる分布になっており、人間が直感的に設定できるグレードは本来カテゴリーデータであるが、Ⅰ範囲である。更に、本ツールの使用者に、自分がは1、Ⅱは2、Ⅲは3、Ⅳは4、Ⅴは5、Ⅴ強は携わった過去の案件がどのグレードに属するかを6と数量データ化した。グレードは延床面積当た提示することで、初期段階においてグレードを想りの工事費を一定金額幅に割り当てているので、定することは十分に可能であると考えている。

グレードを表す数値とほぼ比例関係になると考えた。

建築コスト研究No.1092020.429

特集

発注者と設計者とをつなぐもの（4）構造種別

テゴリーデータを除く数量データは、使用する活構造種別はRC（鉄筋コンクリート造）、Ｓ（鉄性化関数の特徴を考慮して、すべて標準化（平均骨造）、SRC（鉄骨鉄筋コンクリート造）の3種0、標準偏差1）し、出力データは基準化（最大類のカテゴリーデータとした。構造種別の複合は値1、スケーリングなし）して用いた。カテゴ

最大2までとし、用途種別と同様の扱いとした。

リーデータはそのままの値（最大値1）を用いた。

（5）建設地
建設地は本来カテゴリーデータであるが、種類が多くなるため、数量データ化する方法を検討し

7 学習結果及び考察た。そこで、建設地における平均地価及び地域別ニューラルネットワークの計算はプログラミン

工事費指数を使用するものとした。場所の範囲は

グ 言 語Pythonを 用 い、 深 層 学 習 ラ イ ブ ラ リ

原則都道府県単位とし、政令指定都市がある場合Keras5）を利用した。中間層は3層とし、各中間はそれを別途考慮した。東京都の場合は特別区内層の活性化関数には双曲線関数（tanh）、出力層と特別区外に分けた。

はシグモイド関数を用いた。損失関数は二乗和誤

平均地価は国土交通省土地・建設産業局の土地差 を 使 用 し、 学 習 の 最 適 化 ア ル ゴ リ ズ ム は総合情報システムより、2018年における商業地のadam2）とした。また、過学習を抑えるため、損土地面積当たりの平均取引額を使用した。

失関数にL2正則化項2）を考慮した。

地域別工事費指数は国土交通省の平成30年度新営予算単価より、県別の鉄骨鉄筋コンクリート造

学習結果は次の3ケースについて示す（用途番号は表1参照）。の地域別工事費指数を用いた。

Case1：再開発系事務所（用途01）（6）着工年

Case2：再開発系4用途（用途01から09）

着工年は本来カテゴリーデータであるが、種類

Case3：全件（用途01から17）が多くなるため、建設地と同様に数量データ化す

Case1は再開発系の事務所という単一用途を対る方法を検討した。ここでは着工年の西暦の数値象とした場合である。多くの既往の研究がこれに及び建設工事費デフレータの過去2年の勾配を用該当する。Case2は再開発系の事務所・商業・住宅・いた。

宿泊の4用途、及びそれらの複合施設を対象とし西暦の数値と物価変動は線形な関係にあるわけている。Case3は全用途全件のデータを対象としではないが、物価変動を表す指数とセットで学習ている。Case1からCase3にかけて、データ量はさせる方法を採った。

増えることになり、工事費のバラツキも大きくな建設工事費デフレータは国土交通省の建築総合る傾向がある。

指数を参照し、該当年の同指数を2年前の同指数学習に対する検証方法は、各ケース、全データで除した値を用いた。即ち、物価トレンドを表すの15％程度を無作為抽出し、検証データとして使データとして採用した。

用する。この検証データの80％以上が、予測誤差

6.2±15％以内に入れば合格とした。

出力データ項目

出力データは一つであり、延床面積当たりの工Case1からCase3の学習結果をそれぞれ図4か事費である。工事費については、時点補正、地域ら図6に示す。各図、縦軸及び横軸が共に0から間補正は行わずに使用する。

1の値となっているが、予測値及び実績値である

6.3

延床面積当たりの工事費の最大値を1に基準化しデータの前処理ニューラルネットワークの入出力データに実際ているためである。図中、「学習データ」とは学値をそのまま使うとデータ項目毎に桁数が違うた習させたデータを使って予測した結果であり、再め、膨大な重み係数を算出するには、数値計算が現性を評価している。「検証データ」は学習させ安定せず適さない。そこで、入力データとしてカていないデータを入力しているので、本予測ツー

30

建築コスト研究No.1092020.4

AIが予測する建設プロジェクト初期段階の工事費ルをまさに検証するものである。
過学習の場合、「学習データ」の方は45度のラ0.8外れるという結果になる。本学習ではL2正則化的良好である。

0.7

予測値

や落ちているが「検証データ」の予測結果は比較

学習データ
検証データ

0.9

イン上にほぼ並び、「検証データ」の方は大きく項を考慮している効果が出て、再現性の精度はや

Case1

10.6
0.50.4

予測精度という観点からは、検証データの合0.3

格 率 がCase1は83.3 ％、Case2は100 ％、Case3は0.282.4 ％ と、Case2が 最 も 良 い 結 果 と な っ た。

0.1
0Case3は元々バラツキの大きいデータを扱ってい

00.1

0.2

0.3

0.4

るが、より詳細なチューニングの効果で検証条件をクリアできている。

図4

0.5

0.6

実績値

0.7

0.8

0.9

1

Case1における実績値と予測値の比較

以上の結果より、単一用途のみならず、複数用途を対象とした予測ツールの開発の可能性を示すことができたと考えている。

0.80.7

予測値

マイクロソフト社のExcelを利用した。当画面を学習データ
検証データ

0.98 開発ツールの概要
予測ツールの開発は、利便性の高さを考慮して

Case2

10.6
0.50.4

図7に示す。操作手順はシンプルで、入力データ0.3

項目（延床面積、地上階数、地下階数、用途、グ0.2

レード、構造、着工年、建設地）を設定し、「AI0.1
0予測実行」ボタンを押すのみである。瞬時に工事費及び延床面積当たりの工事費（㎡当たり、坪当たり）の各予測値が得られる仕組みとなってい

00.1

図50.2

0.3

0.4

0.5

0.6

実績値

0.70.8

10.9

Case2における実績値と予測値の比較る。
学習はPythonのプログラムを通じて行い、検証に合格した時の重み係数をExcelに取り込み、0.8ている。

床面積、地上階数、地下階数、用途、グレード、0.7

予測値

ディが容易であることが挙げられる。例えば、延0.60.50.4

構造、建設地を一定にし、着工年だけを変化させ0.3て工事費の変化を観察することができる。その一

0.2

例を建設工事費デフレータ（国土交通省）と合わ0.1

せて図8に示す。

学習データ
検証データ

0.9

Excelサイドで工事費の予測計算をする方式とし本ツールの特徴として、パラメトリックスタ

Case3

1000.1

予測値はデフレータよりも後半やや高めとなっている。当社の設計者の多くは、このデフレータ

図60.2

0.3

0.4

0.5

0.6

実績値

0.7

0.8

0.9

1

Case3における実績値と予測値の比較

建築コスト研究No.1092020.431

特集

発注者と設計者とをつなぐもの

建設プロジェクト初期段階における目標工事費予測システム
過去実績をニューラルネットワークで学習して予測しています※ 青太枠内を入力し、[AI予測実行]ボタンをクリックして下さい

入力項目名

入力

延床面積（㎡）

20,000

地上階数（階）1010

地下階数（階）2220,000

事務所

1.000

用途2-0.000

用途3-

0.000

用途1（主）

グレード*Ⅲ構造1（主）

SRC

1.000

構造2-

0.000

着工年

2019

建設地
(地域指数考慮）

延床面積当り工事費（円/㎡）比率合計 1

AI予測実行0

延床面積当り工事費（円/坪）予測03

東京都23区内

学習

過去
実績

2019
1.052
1,375,295

工事費（円）

0100* グレード Ⅴ：高い、Ⅰ：低い

図7

建設プロジェクト初期段階における目標工事費予測システムの画面例

よりも物価上昇率が高いと感じており、それが裏て、デフレータを算出する時に想定された建物モデルに比べて、当社で扱った案件は社会的要求水準が全般的に高かったためと推察される。
このようなパラメトリックスタディを行うことで、各入力データ項目がコストに与える影響度を知ることができ、コスト特性に対する知見を深め物価指数（2008年を100）づけられた結果となっている。理由の一つとし

130

予測値（東京事務所）120

建設工事費デフレータ

110
10090
80
70

年

ることができる。
図89 今後の課題

予測工事費の推移例

た。ただし、細分化し過ぎると学習データ量が不ニューラルネットワークによる建設プロジェク
ト初期段階における工事費予測の有効性を示し足するので、注意は必要である。
（3）入力データとして特殊要因の追加検討た。また、複数の施設用途や複合施設を単一の予工事費への影響度が高い特殊要因はいくつか考測ツールで対応できる可能性も示した。しかし、えられるので、データ化を工夫して取り入れるこ

予測精度を高めるための課題はいくつかあると考とが有効と考えられる。グレードで表現できないえており、それらの内容を以下にまとめる。

部分を補完するような位置づけになると考えてい（1）学習データ量の増大る。

入力データ項目が複数ある中で、それらの組み（4）着工年におけるデータ化の見直し

合わせによっては学習データ量が少なくなる領域

時点による物価変動の要因は各種経済指標、金があった。それらを補うデータが必要であり、学利動向等多くあり、工事費と相関性の高いものが習データは多いほどよいと考える。

あれば取り入れる必要がある。ある程度の年代を（2）一部施設用途の細分化まとめて、カテゴリーデータとして扱うことも考

教育・研究という施設用途を設けたが、学校校舎、屋内運動場、大学講堂、研究施設等、コスト特性が違うと思われる建物が混在する状況であっ32

建築コスト研究No.1092020.4

えられる。
（5）建設地におけるデータ化の見直し
時点に応じた地域間の物価変動を数量データ化

AIが予測する建設プロジェクト初期段階の工事費事費」を比較した場合の精度することが考えられる。ある程度の場所をまとめてカテゴリーデータとして扱うことも考えられ⑵

工事費概算手法の精度
実施設計完了時に算出した「②概算工事費」

る。と「③精算工事費」を比較した場合の精度

10 AI手法の更なる展開の可能性⑶

積算行為自体の精度
建設工事の実施前に「④積算により算出した今回は建築の特徴を表すいくつかの数値データ工事費」と建設工事完了後に「⑤実際にかかっから目標工事費の予測を試み、AI手法の有効性た費用の清算により確定した工事費」を比較しを示した。AIは特に画像認識の分野において成た場合の精度

功例が多いことから、次の⑴から⑶のステップによる工事費予測の展開も考えられる。
⑴

建物の竣工写真から延床面積当たりの工事費を予測する仕組みを確立する。

⑵

建物のラフなスケッチから疑似的な竣工写真を生成する。

⑶

上記⑴の仕組みを使い、疑似的な竣工写真から延床面積当たりの工事費を予測する。
以上のステップにより、建物のラフなスケッチから工事費を予測できることになる。

図９

工事費の精度

AIが予想した工事費は設計の目標工事費にな

上記⑵については、敵対的生成ネットワークるため、AIが予想した工事費の精度に関する質GAN（Generative Adversarial Networks） と 呼問は「設計のコスト管理の精度」に該当する。精ばれる手法が広く研究されている。将来的には、度に関する質問に答えるため、また、その精度を建物のラフなスケッチから工事費を予測できるの高めるためにも、AIによる工事費予測に連携しではないか。

た設計段階のコストマネジメント手法の構築・整備が必要となる。

11 おわりに
基本構想、基本計画等の初期段階に算出する目
標工事費は、建設プロジェクトを円滑に進める上今後、本ツールの実用性を更に高めることで、コストマネジメント初期段階における情報量を増やし、建設プロジェクトの円滑な進行に寄与したいと考えている。

ではより多くのデータを基に算出することが望ましい。この観点から、従来の類似案件データを利用する方法に加え、より多くのデータを活用できる第二の方法として、AI手法を用いた目標工事費予測ツールを開発した。
AIが予測した工事費には「この工事費の精度はどのくらいですか」と質問が投げかけられることが予想される。工事費の精度（図９）には三つの意味があると言われている6）。
⑴

設計のコスト管理の精度
設計の川上段階に設定した「①設計の目標工事費」と実施設計完了時に算出した「②概算工（参考文献）
1）加藤泰正，伊藤一義，村瀬弘幸「ニューラルネットワークを用いた建設プロジェクト初期段階における概算工事費の予測方法に関する検討」『第42回情報・システム・利用・技術シンポジ
ウム論文集』pp.334-337, 2019.122）例えば，Ian Goodfellow他『深層学習』KADOKAWA，2018.2
3）石原徹也「多変量解析による企画段階での建築コストの予測に関する研究」『日本建築学会関東支部研究報告書』pp.421-424,
1986
4）具源龍，加藤直樹「データマイニング手法を用いた建築プロジェクトの工事費予測モデルの提案」『日本建築学会環境系論文集』第598号，pp.79-85, 2005.12
5）https://keras.io/6）日本建築学会社会システム委員会建築コスト小委員会「建築コスト・ワークショップⅤ「建築コストのタテマエ・ホンネを語る。」」『建築コスト七不思議Ｑ＆Ａ（第1版）』2012.2.24

建築コスト研究No.109

2020.433