構造設計データベースに基づく類似建物マッピング
Mapping of Similar Buildings based on Structural Design Database○木下 拓也*1，川上 沢馬*2，川嶋 直樹*3，谷澤 理一*4
Takuya Kinoshita*1, Takuma Kawakami*2, Naoki Kawashima*3 and Riichi Tanizawa*4*1 株式会社竹中工務店

技術研究所

研究主任

博士(工学)

Associate Chief Reseacher, R&D Institute, Takenaka Corporation, Dr. Eng.
*2 株式会社竹中工務店

設計本部

主任

工修

Assistant Manager, Design Headquarters, Takenaka Corporation, M. Eng.
*3 HEROZ 株式会社

開発部

マネージャ

エンジニア

工学学士

Manager, Engineer, Development Department, HEROZ, Inc., B. Eng.
*4 HEROZ 株式会社

開発部

エンジニア

修士(情報科学)

Engineer, Development Department, HEROZ, Inc., M. Information Sciences
キーワード：構造設計; データベース; マッピング; 次元削減; t-SNE; データセット
Keywords: Structural design; database; mapping; dimensionality reduction; t-SNE; dataset.

1. はじめにースの構築を試みた。そしてこれらの数値データを基に，建築物の構造設計業務の初期段階において，構造種別や機械学習技術による次元削減を行い，数値データに基づい階数，延床面積，あるいは用途等が計画建物と類似していた類似建物評価法について検討した。また，実際の設計者る建物（ベンチマーク建物）を探し，参考にすることはよがベンチマーク建物を容易に検索・発見でき，かつ数量情く行われている。過去の事例を参照して，設計を進める上報や図面情報にアクセスできる Web システムの構築を行での課題を見極める，あるいは構造歩掛り（単位面積あたった。

りの構造部材の使用数量，以下では単に歩掛りとする）を過去事例と比較して設計結果の説明性を高める，といったことは，ある意味で設計の重要な一部分ともいえる。

2. 構造設計データベースの構築
2.1. 構造設計システム BRAIN

これまで，このようなベンチマーク建物は，自身や所属構築するデータベースに格納される情報のうち，階数や組織の過去のプロジェクト事例から，伝聞や経験を頼りに床面積等の建物一般情報や，各部材の断面や材料の情報，探すことが多かった。しかし，そのようにして収集した情および積算数量といったデータは，(株)竹中工務店が開発

報は，紙図面だけで歩掛り等の数量情報が紐づいていない， した構造設計システム BRAIN1)から抽出する。BRAIN は応あるいは積算資料があるものの設計条件が不明である等，力解析，部材断面設計，躯体数量積算，計算書の出力，応参照に必要な情報が不十分であることが多かった。

答解析などの機能を備えたいわゆる一貫構造計算システ

一方で，近年は BIM に代表されるような設計および施ムである。モデリング自由度が高く，種々の構造形式に対工データのデジタル化が進められており，各プロジェクト応できることが特徴で，同社で設計されるほとんどの物件の数量やプロパティ情報がデジタルに保存されている。建で用いられている。本報では，2006 年以降に竣工登録され築プロジェクトへの BIM 適用事例は，個々のプロジェクた BRAIN モデルデータの内，431 件を抽出の対象とした。

トにおける工程のフロントローディングや業務効率化に対象データは首都圏・近畿圏を中心に全国各地に分布し，フォーカスしていることが多いが，著者らは，これら個別用途および構造形式も多岐にわたっている。

プロジェクトの BIM データを集めて統合し，かつそこに図面や設計条件を結びつけることで，設計情報と数量情報が結びついた有益なデータベースを構築することが可能であると考えている。

2.2. データベースの構成
データベースを含むシステム全体は，複数ユーザがブラウザを通して利用する Web システムとすることを想定し，本報では，構造設計領域における上述のデータベース構社内ネットワーク内のファイルサーバ上に構築している。

築を目的として，一貫構造計算システムが内部に保存してシステム構成を Figure 1.に示す。Web サーバは IIS2)，アプいる断面情報や積算情報といった数値データを抽出し，かリケーションフレームワークは PHP+Laravel3)を用いた。

つそこに構造図や竣工写真を統合した，構造設計データベ

データベースは，建物ごとに唯一の情報（階数や延床面

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･技術シンポジウム論文集， 350-353 ， 2019 年 12 月，東京
Proceedings of the 42nd Symposium on Computer Technology of Information ，Systems and Applications ， AIJ ， 350-353 ， Dec. ， 2019 ， Tokyo－ 350 －Table 1. Configuration of database table
Table Name
テーブル名Figure 1. System configuration

Content
内容

No. of Records
レコード数

Buildings

建物⼀般

431

Bracesブレース

15,010Columns

柱89,856

Girders

⼤梁

294,409Beams

⼩梁

157,002

Slabs

スラブ

244,424

Walls

壁73,583

Concrete_amounts

コンクリート数量

Formwork_amounts

型枠数量13,792

Reinforce_amounts

鉄筋数量4,048959

Steel_amounts

鉄⾻数量2,177

積等）や，建物に付随して多数存在する情報（個別部材のEstimate_results

積算結果13,822

断面データや検定データ）など，様々なタイプおよびサイ

Shear_force_results

せん断⼒分担⽐8,687

ズの情報を保持しておく必要性から，リレーショナルデー
タベース形式で保持し，RDBMS として MySQL4)を用いた。

タベースはより規模の大きなものとなっている。

2.3. BRAIN データの抽出および Braces テーブルのカラムの一部を Table 2, 3.に示す。

各テーブルのカラム構成の例として，Buildings テーブル
構造設計データの抽出及びデータベースへの登録手順

各テーブルは，グレーのハッチングで示した物件固有の IDを以下に示す。

あるいは建物コードを共通に保持し，結合キーとして利用(1) サーバ内のフォルダに 431 件分の竣工済み物件のできるようにしている。また，Braces テーブルは部材 ID を持つことからもわかるように，個別のブレース部材ごとにBRAIN モデルデータを格納する。
(2) データ抽出用プログラムを Web フレームワーク経由レコード化を行っている。従って，Table 1.に示す通り
Braces テーブルのレコード数は Buildings テーブルよりはで実行し，JSON 形式で一時保存する。
(3) データ登録用プログラムを，同じく Web フレームワーるかに多い。Columns テーブル，Girders テーブルといったク上で実行し，JSON データをデータベースの各テーその他の部材系テーブルについても同様のことが言える。

ブルに登録する。
データベース構築当初に設定したテーブル項目とレコ

2.4. 構造図等を統合した構造設計データベース

ード数を Table 1.に示す。抽出対象を設定するにあたり，前節までに作成した，BRAIN データ抽出によるデータ

一貫構造計算システムに保存されているデータ量が膨大ベースに，構造図データ・一貫構造計算システム（BRAIN）であり，全データを格納するのは困難であったため，シスのモデルデータ・TEKLA（構造 BIM）データ・竣工写真

テムの当初目標を歩掛りや数量情報を比較することとしデータなど，サーバ上に格納された各種データへのパス情て項目の絞り込みを行った。その後上述の抽出スキームが報を追加することで，数量情報と図面や形状等の設計情報安定して動作することが確認できたことから，現在のデーを統合した構造設計データベースを構築した。

Table 2. A part of columns list of ‘Buildings’ table
Column Name
カラム名

Type
形式

Column Name
カラム名

Content内容

int

id

ID

int
varcharidIDbuilding_code

建物コード

int

building_code

建物コード

building_name

建物名称

varcharmember_name

部材名称

Type
形式
int

file_path

ファイルパスvarcharmember_id

部材ID

int

region

地域係数

float

length

⻑さ

float

snow

積雪区域

int

steel_area

鋼材断⾯積

float

built_year

竣⼯年

int

steel_strength

鋼材強度

float

area_general

地上床⾯積

float

start_x

始端X座標

float

floor_basement

地下階数

float

start_y

始端Y座標

float

:

::

報告 H11Content内容

Table 3. A part of columns list of ‘Braces’ table:::－ 351 －SmallMedium
Large
Ex-Large: < 1,000: < 5,000: < 30,000: > 30,000(b) Area (m2) (地上階床面積)(a) Structural type (構造種別)(c) Steel amounts per unit area S/A (kg/m2) (鉄骨歩掛)(d) Concrete amounts per unit area C/A (m3/m2) (ｺﾝｸﾘｰﾄ歩掛)Figure 2. Mapped result of dimensionality reduction colored by structural features.
Table 4. Factors for dimensionality reduction using t-SNE.

3. 機械学習技術による類似建物マッピングの試み
前節で構築したデータベースから，建物の特徴を表現するいくつかのデータを選定・取得し，高次元データの次元削減手法の一つである t-SNE5)により，類似建物マッピングの試行を行った。

Factor Name
要素名Content内容

area_general

地上階床⾯積ground_floor

地上階数

column_count

柱本数使用したデータは Table 4.に示す 16 要素とした。これら

girder_count

⼤梁本数

は，床面積や地上階数といった建物の一般的な情報と，柱column_s_ratio

全柱のうちS柱の割合

および大梁の構造種別情報，またコンクリート歩掛りや鉄column_rc_ratio

全柱のうちRC柱の割合

column_src_ratio

全柱のうちSRC柱の割合

column_cft_ratio

全柱のうちCFT柱の割合

girder_s_ratio

全⼤梁のうちS⼤梁の割合

girder_rc_ratio

全⼤梁のうちRC⼤梁の割合

girder_src_ratio

全⼤梁のうちSRC⼤梁の割合(1)c_bar_a

コンクリート歩掛りC/A (m /m )その後，t-SNE による次元削減を行い，16 次元を 2 次元

f_bar_a

型枠歩掛りF/A (m /m )に削減した。t-SNE のハイパーパラメータ perplexity は 50，

r_bar_a

鉄筋歩掛りR/A (kg/m )r_bar_c

3

鉄筋歩掛りR/C (kg/m )s_bar_a

鉄⾻歩掛りS/A (kg/m )骨歩掛り等の数量情報を含む。431 物件分のデータに対し，異常値を排除した後の 414 件分を次元削減の対象とした。
また，各要素データを式(1)に示す z スコアで正規化した。
ここで𝜇, 𝜎はそれぞれ各要素の平均および標準偏差を示す。
𝑧𝑥

𝜇 /𝜎イテレーション回数は 500 とした。
得られた出力値を 2 次元平面にマッピングした結果をFigure 2.に示す。(a)-(d)の各図は，マッピングした各点に対322222※歩掛りはいずれも地上階躯体のみし，特徴量のカテゴリごとに色分けを施している。Figure(b)-(d)の各図も，同カテゴリの建物が概ね近接した位置に2.(a)は構造種別で色分けしており，図中の左下に RC 造，存在している。これより，次元削減により高次元のデータ右上に S 造が分布している。ここで，構造種別は，各物件が適切に 2 次元にマッピングされ，類似した建物を近接しの全ての柱のうち最も使用率が高い種別により判断した。て表示できていることがわかる。

報告 H11－ 352 －(a) Map view

Figure 3. Application example of structural similarity map.
4. Web システムによる構造データマップの展開
前節で試行した，構造設計データベース上の数値データに基づく類似建物マップの活用イメージを Figure 3.に示す。
各建物データを，BIM モデル画像や外観写真と合わせてマッピングし，かつ構造図等の情報を組み合わせれば，設計実務においてベンチマーク建物を検索し，データ整理する際の利便性が大きく向上する。

(b) Project view
Figure 4. Web-based visualization system for structural design
database. (under development)

このような考えのもと，ブラウザ上で動作する類似建物マップをベースとした Web システムを現在開発しており，Figure 4.にその画面の一例を示す。Figure 4(a)の画面上にある円形の BIM モデル画像が過去の物件データを示し，それぞれが類似する建物と近接している。設計中のデータをマップ上にプロットすることもでき，これにより現在設計している建物と類似する物件がすぐに発見できる。
過去物件の円をクリックすると，Figure 4.(b)のようにそFigure 5. Concept of BIM-Net (dataset for buildings).の物件がフォーカスされ，建物情報や数量情報が表示される。また，構造図および一貫構造計算システムのモデルデータへリンクされており，詳細な構造設計情報に素早くアクセスできるようになっている。と仮称しており，本報の構造設計データベースはその原形と捉えている。本報の次元削減では，面積や階数，数量を建物ごとの値として扱ったが，Table 1.に示したように，柱や大梁など部材系テーブルのレコード数は膨大なもので5. BIM-Net（建築情報データセット）の構築と活用
本報では，一貫構造計算システムのモデルデータ 431 件あり，今後は様々な分析・推定に，構築した構造設計データベースを活用していく予定である。

から数値データを抽出し，構造設計情報および構造数量情報を結びつけた構造設計データベースを構築した。データベースの数値に基づいた類似建物マッピングを試行し，またそれらを可視化する Web システムを開発した。
本報のように，設計ソフトや BIM ソフトのデータを，当該建物を対象とした利用を超えて，多数の他物件と統合したデータセットとし，分析・比較・推定に活用する試みは今後増加していくと考えられる（Figure 5.）。著者らは，画像認識技術の発展に多大な貢献をした ImageNet6)とのアナロジーから，このような建築情報データセットを BIM-Net

報告 H11［参考文献］
1） 構造設計システム BRAIN, TIS, https://www.tis.jp/service_solution/brain/ (accessed Oct. 1st, 2019)2） The official site of Microsoft IIS, https://www.iis.net/ (accessedOct. 1st, 2019)3） Laravel - The PHP Framework for Web Artisans,
https://laravel.com/ (accessed Oct. 1st, 2019)
4） MySQL, https://www.mysql.com/ (accessed Oct. 1st, 2019)5） Laurens van der Maaten and Geoffrey Hinton. Visualizing Data
using t-SNE. Journal of Machine Learning Research, Vol. 9, pp.
2579-2605, 2008.
6） ImageNet, http://www.image-net.org/ (accessed Oct. 1st, 2019)－ 353 －