ワイン方程式と構造設計
第 3 回 構造設計と AI

全四回シリーズ
平成 30 年 3 月 14 日
(株)飯島建築事務所
八木 茂治
コンピュータ」などが記されています。また，「パソコAttention
このコラムでは，弊社のノウハウおよび守秘義務などに抵触しない範囲で資料を開示します。

ン AI システム」と呼ばれた専用ハードウェアー注 4)の情報についても記載されています。当時の人々が，エキスパート・システムに，大きな期待をかけていたことが分かります注 5)。

＜はじめに＞
第 2 回コラムでは，一品生産を原則とする建築構造設

しかし，これらの Keyword は，2018 年には死語と化

計分野においても，統計に基づくベイズ確率が成立するしています。つまり，エキスパート・システムは，ほぼことを示し，それによって AI システムを構築すること実用化には至らなかったのです。エキスパート・システが可能であることを明らかにしました。いずれ，構造設ムへの期待が大きかった分，失望も大きいものになりま計の大半を AI が行う AI 設計時代が到来します。

した。には，

このため， AI＝バズワード，現代のベイズ推論やデ過去 2 度起きた AI ブーム例えば 1),2)（今回の AI ブームは 3

しかし，AI という buzzword（バズワード）ィープラーニングも，一般には，いずれは消える胡散臭回目になります）とその挫折による暗黒の歴史，および，いプロジェクトと見なされるのではないかと考えます。

注 1)

その Science Fiction 的な響きによって，胡散臭い雰囲気があることも否定しがたいと考えます。

＜ビックデータと機械学習＞

そこで，このコラムでは，まず，過去の AI と，ベイでは，今回の AI ブームを支えるベイズ確率やディーズ統計もしくはディープラーニングによる AI との違いプラーニングは，何が違うのでしょうか？これについてについて触れます。その上で，現時点において公開されは，諸説有りますが，構造設計分野に限って考察すると，ている AI ライブラリーについて述べます。また，第 2

主な違いは，下記の 4 項目ではないかと考えます。

回コラムで示した延べ床面積と 1 階の層せん断力の関係1)に基づいて，ディープラーニングの実行例も示します。
これらの考察を通じて，構造設計と AI との関係につい設計データの電子化による蓄積＝ビックデータの存在

2)て考察を行います。

ビックデータに基づく機械学習＝アルゴリズム，知識移植を必要としない自立的なシステム，自動的な統計処理もしくは最適回路の構築＜失望の歴史とバズワード化した AI＞
AI の負の歴史注 2)については，文献 1)，2)などに詳しく記載されていますので，ここでは，第二次 AI ブームについて簡単に記します。
第二次 AI ブームは，1980 年頃から開発された「エキスパート・システム 3)」が支えていました。このエキス3)

単一目的のシステム構築が可能

4)

確率的なパターン認識

上記の 1)，2)は，かつての AI の欠点を全てカバーしています。また，3)については，単一目的のシステム（例えば 1 階の柱外形のみ推定するシステム）なので，不具合の修正も容易です。

パート・システムは，第一次 AI ブームの反省を踏まえ，因みに，単一目的向けの AI を「弱い AI」といいます。

専門家（エキスパート）の知識をインタビューなどによ建物全体を構造設計する大がかりな AI システムも，って抽出しシステム化するというものでした。
当時を象徴する雑誌として，日経 AI があります。日経 AI は，第二次 AI ブームがピークを迎えていた 1986年に発行され，エキスパート・システムの開発が終焉を迎えた 1992 年に廃刊されています。
また，当時の熱狂が分かる書籍としては，文献 3)・「AI

この弱い AI を束ねることによって実現できると考えます。このため，不具合がある箇所の交換も可能で，システム全体のメンテナンスも容易です。
また，4)によって，設計者の判断の余地を残している点も，確認申請機関等への説明が必要となる構造設計分
野では，重要な要素だと考えます。

基本用語 50」があります。AI 基本用語 50 の巻頭では，以上の考察から，ベイズ確率やディープラーニングに当時，隆盛を誇ったエキスパート・システムについて多よる AI は，少なくとも構造設計分野においては，バズくのページが割かれており，「AI ビジネス」，「第 5 世代

ワードではないと考えます。

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＜DIY 可能な AI＞
身近にある AI

一方，過去の AI ブームでは，アルゴリズそのものが基幹要素＝企業秘密となっていたため，開発者以外には現在，身近にある AI として，スマートホンなどに搭完全なブラックボックスとなっていました。これが，研載された音声認識ソフトや翻訳ソフトが挙げられます。

究の進展を遅らせ，失望を招く原因の一つになったとも

これらは，インターネットなどを利用して収集した膨大考えられます。

なビックデータに基づいて，ディープラーニングを行って構築されたシステムです。近年，その性能が飛躍的に＜ディープラーニングの実行例＞向上し，何かと話題になっています。このため，大手 IT

ここでは，第 2 回コラムで示した延べ床面積と 1 階の企業が，その威信をかけて開発競争を行っており，これ層せん断力の関係を対象に，ディープラーニングの実行らの AI の性能の向上は，まさに日進月歩です。

例を示します。このシステムを使用すれば，基礎の設計

AI ライブラリーは完全公開

用荷重は，誰でも推定出来るようになります。

近年のブームとなっているディープラーニングの特開発環境（概要）は，Python 3.6.2，Anaconda3 5.0.0，徴の一つとして，その基礎理論は，多くの文献によってTensorFlow 1.4.0 です。構築した Deep Neural Network公開されている点が挙げられます。

（以下，DNN という）は，図 1 に示す 5 層の隠れ層モ

これは，デルとしました。図 2 に，TensorBoard6)で作図したシ

1)

ステム構成図（概要）を示します。

確率的勾配降下法，誤差逆伝播法やシグモイド関数は応用数学の一分野であり，1960 年代から多数の論文が発表されていること

2)

1
1

ディープラーニングは，アルゴリズムや知識移植を必要としない自立的な機械学習を前提にしていること

3)

2

延べ床面積

機械学習を行う上で，データの収集および取り扱

このため，比較的早い時期に，Caffe4)などの複数オープンソースライブラリーがインターネットで公開され

2・・・・

い方に，ノウハウ＝企業秘密があるだけと関連していると考えられます。

121用途・・・・・・・・・・・・

9・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

19
10

122・・・・・・・・・・・・・・・・

1階層せん
断力

9191039202040ました（以下，公開ライブラリーという）。つまり，ライブラリーそのものには，企業秘密はほとんどありませ

図 1：DNN モデル（概要）ん。公開ライブラリーでは，そのソースコードも含めて，完全に公開されています。
従って，統計的に有意なデータが手元にあれば，特定の用途向けの AI を，DIY することが可能です。
なお，ベイズ統計のライブラリーも，そのソースコードも含めて完全に公開されています。
公開ライブラリー
公開ライブラリーとしては，Caffe の他に，Chainer5)，
TensorFlow6)， DeepDream7)などが挙げられます。詳細については，各開発プロジェクトチームが，インターネットで公開している情報を参照して下さい。
個人的な印象ですが，現時点では，Google 社が開発元になっている TensorFlow が，頭一つ抜けていると感じています。
余談ですが，上記の公開ライブラリーの性能は，猛烈な速度で向上しています。これは，かつて Linux 注 6)が公開され，様々な開発者の手によって，その性能が飛躍的に向上した経緯と良く似ています。

図 2：システム構成図（概要）

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教師データの分布
AI予測 マンション 12,000㎡
AI予測 病院 5,000㎡
AI予測 学校 8,000㎡

1階の層せん断力力(kN)

60000

図 3：第 3 層の Unit の重み分布図（概要）

40000

20000

0010000

15000

20000

延べ床面積(m2)100

学習セットに対する正答率(%)

5000

図 6：DNN による 1 階層せん断力の推定結果
75

図 4 に学習回数と正答率の推移を，図 5 に学習回数と50損失関数の推移を示します。図より，学習回数が 5000回になると，DNN が収斂することがわかります。本シ25ステムの場合，最終正答率は 98.2%，損失関数は 0.06001000

20003000
学習回数40005000となりました。
図 6 に，構築した DNN を使用して推定した 1 階の層

図 4：学習回数と正答率の推移

せん断力と教師データとの関係を示します。図より，AIの予測精度の高さがわかります。また，用途および延べ床面積によって，1 階の層せん断力／延べ床面積の傾き3.00

損失関数が異なり，推定系が非線形であることもわかります。
以上より，統計的に有意なデータが手元にあれば，特2.00

定の用途向けの AI を，比較的容易に DIY できることがわかります。

1.00

また，構築した DNN を使用すれば，構造設計エンジニアでなくても，1 階の層せん断力を簡単で，かつ高い

0.000100020003000
学習回数

40005000

図 5：学習回数と損失関数の推移精度で推定することができます。
＜まとめ＞
第 3 回では，ベイズ統計もしくはディープラーニング

この例題では，1 階の層せん断力の推定精度を高めるために，用途も入力パラメータに加えました。
DNN を採用した理由は，延べ床面積の他に用途も入力パラメータとしたので，1 階の層せん断力を推定する系が非線形になるためです。一般に，線形系に対してはベイズ推定，非線形系に対しては DNN が用いられる傾向にあります。
図 3 に，TensorBoard で作図した第 3 層の Unit の重み分布を示します。の特徴について考察し，現時点において公開されている
AI ライブラリーについて紹介しました。
また，第 2 回コラムで示した延べ床面積と 1 階の層せん断力の関係を例に，AI を DIY し，その推定精度の高さを示しました。統計的に有意なデータが手元にあれば，特定の用途向けの AI を，比較的容易に DIY できることも示しました。
構造設計の大半を，AI が行う AI 設計時代は，やってきます。

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＜次回は＞
第 4 回は AI 設計時代の構造設計エンジニアの役割について考察します。

参考文献
1) 例えば，小林雅一：
クラウドから AI へ アップル、グーグル、フェイスブックの次なる主戦場

注記

朝日新書，2013.7

注1) バズワード（buzzword）とは，もっともらしいけれど実

2) 例えば，Wikipedia：

際には定義や意味があいまいな用語で，かつ特定の期間人工知能の歴史や分野の中で流行している言葉のこと。権威付けされた

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%BA%E5%B7%A5

専門用語のような印象を与える言葉%E7%9F%A5%E8%83%BD%E3%81%AE%E6%AD%B4%

注2) AI 元年ともいえる 1956 年のダートマス会議の提案書では，「学習のあらゆる面または知能の他のあらゆる機能は

E5%8F%B2
4) Berkeley AI Research and by community contributors：

正確に説明できるので，機械でそれをシミュレートするCaffeことができる」と記されたように，第一次 AI ブームでは，

http://caffe.berkeleyvision.org/

アルゴリズによって，コンピュータに論理的な思考をさ

5) Preferred Networks & Preferred Infrastructure：せようというアプローチが取られました。しかし，このChainer

アプローチでは，パズルのような小さな問題しか扱えず，https://chainer.org/実用化出来ませんでした。

6) Google：

エキスパート・システムは，この反省に基づいて，アルTensorFlow

ゴリズムに替えて，専門家の知識をコンピュータに移植

https://www.tensorflow.org/

して，知識データベースを作成し，IF THEN ルールによ7) Deep Dream Generator：って，専門家が行う思考をコンピュータに行わせるようDeepDreamというアプローチが取られました。しかし，この手法も，

https://deepdreamgenerator.com/

知識の更新が難しく維持コストが高いことと，組合せ爆発にも対応できないため頓挫しました。
注3) エキスパート・システム専用ハードウェアーとしては，Jeffry Perrone & Associates による「Expert-Ease」や，Radian 社による「Rule Master」などがありました 3)。
注4) 当時，先進諸国は競って，多額の国費を投じて，エキスパート・システムなどの開発を支援していました。主なプロジェクトとしては，
英国の Alvey 計画，EC の ESPRIT，米国の MCC や SCI 等が挙げられます 3)。
注5) Linux はオープンソースプロジェクトによって，開発された OS です。Linux は世界中の有志たちがボランティア的に作り上げ，ソースコードも完全に公開されています。
https://www.linux.org/

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