建築AIパースは、同じ生成AIを使えば誰が作っても同じ品質になるわけではありません。
建物のプロポーション、素材のスケール、光と影、カメラの高さ、垂直・水平、家具や植栽の大きさ。画像として美しいだけでなく、建築として自然に見えるかを判断するには、建築とビジュアライゼーションの両方に対する経験が必要です。
Freespace & Ideas LLCでは、画像編集やCADモデリングにできる限り頼らず、生成AIとの対話だけで建築をどこまで描けるのかを検証しています。
その成果をまとめたのが、AI建築デザインギャラリーです。
このギャラリーは、単に美しいAI画像を並べた作品集ではありません。私が約30年間、建築CG、住宅プレゼンテーション、3D CAD、レンダリング、ローカル画像生成AIと向き合ってきた、その延長線上にある実践記録です。
本記事では、なぜ生成AIだけで建築として違和感の少ない表現を目指せるのか。その背景にある技術の変遷と、ギャラリーで確認していただきたいポイントを紹介します。
建築CGと向き合ってきた約30年間
私が建築CGに触れたのは、今から約30年前の1990年代です。
当時、建築業界ではCAD、3D CG、建築アニメーションといったデジタルプレゼンテーション技術が、ようやく実務へ入り始めた時代でした。
現在のスマートフォンと比較してもはるかに処理能力の低いパソコンで、MiniCAD（現在のVectorworks）やAutoCADを使って図面を描き、黎明期のSketch!や3D Studio MAXを立ち上げて、建物を一つずつモデリングしていました。
床、壁、屋根、窓、建具、家具を立体化し、Photoshopの初期バージョンでテクスチャを加工して貼り付け、照明やカメラを設定する。レンダリングを開始しても、結果が出るのは数時間後です。
翌朝、完成した画像を確認すると、素材の大きさが合っていない、影の方向が不自然、ガラスが黒く沈んでいる、カメラの設定によって建物が歪んで見える。そのたびに設定をやり直し、再び長いレンダリングを待ちました。
今の生成AIとは比較にならないほど時間のかかる作業でしたが、この経験によって、建築CGを成立させる基本を学びました。
建築をリアルに見せるために必要なのは、ソフトの操作だけではありません。
建物の形状とプロポーション
人の目線に近いカメラの高さ
レンズによる遠近感
垂直・水平の補正
素材ごとの反射率と粗さ
木目、タイル、石材などのスケール
自然光と人工照明の関係
家具、人物、植栽と建物の大きさの関係
住宅として成立する動線や納まり
こうした要素が重なって、初めて建築は「実在しそうな空間」に見えてきます。
汎用3DCGから住宅プレゼンCADへ
建築CGの技術が進化すると、AutoCADや3D Studio MAXのような自由度の高いツールだけでなく、SketchUp、Twinmotion、Lumionなど、建築ビジュアライゼーションに適したソフトが次々に登場しました。
これらは非常に優れたツールです。細部まで作り込めば、設計意図を反映した高品質な建築CGやウォークスルー動画を制作できます。
一方で、工務店の住宅提案では、品質だけでなくスピードも求められます。
一邸ごとに建物をモデリングし、素材を設定し、アセットを配置し、カメラとライティングを調整する。設計事務所やCG制作会社では成立しても、商談、設計、見積り、現場管理を同時に進める工務店にとっては、制作時間と操作習得が大きな負担になります。
そこで私は、福井コンピュータのアーキトレンド（ARCHITREND）をベースに、図面作成、積算、住宅パース、動画制作までを一連の流れで行う仕組みを実務に取り入れました。
その後も、安心計画の3D住宅プレゼンCAD「Walk in home」の普及や、Lumionを活用したリアルタイムCGの現場導入など、住宅会社がより短時間で分かりやすく提案するための方法を検証してきました。
住宅プレゼンCADによって、建築CGは大幅に身近になりました。しかし、それでも次の課題は残りました。
高性能なパソコンが必要になる
操作を習得するまでに時間がかかる
素材や部品の登録・管理が必要になる
高品質な画像を作れる担当者が限られる
パース制作が特定の設計スタッフへ集中する
商談中の変更へ即座に対応しにくい
ツールが進化しても、操作する人の時間と技術に依存する構造は、大きく変わらなかったのです。
Stable Diffusionとローカル画像生成AIへの挑戦
数年前、画像生成AIが急速に進化し始めたとき、私は建築プレゼンテーションのあり方が大きく変わると感じました。
そこで、高性能なグラフィックボードを搭載した自作PCを構築し、クラウドサービスだけに頼らないローカル画像生成環境の研究を始めました。
Stability Matrixを使用して環境を管理し、Stable Diffusion、ControlNet、ComfyUIなどを導入。建物の線画や既存パースを基準に、形状と画角をできる限り維持しながら実写化する方法を繰り返し検証しました。
Stable Diffusionは、使い込むほど奥の深い技術です。
ControlNetで線画や輪郭、奥行き、構図を制御し、ComfyUIでは複数の処理をノードで接続することで、生成工程を細かく設計できます。
さらに、生成結果を調整するためには、次のような設定を理解する必要があります。
Denoise strength
Seed値
Sampling steps
Sampler
Scheduler
CFG Scale
Checkpoint
VAE
LoRA
Control Weight
Start／End Step
解像度とアップスケール
GPUメモリとモデル管理
Denoise strengthを低くすれば元画像の形状を残しやすくなりますが、変化が小さくなります。高くすれば表現の自由度は上がりますが、窓や屋根、外壁の構成が変わりやすくなります。
Seed値を固定すれば、一定の構図や表現を再検証しやすくなります。一方で、モデル、プロンプト、ControlNet、Sampling stepsなどの組み合わせによって、出力結果は大きく変化します。
ControlNetを適切に設定すれば、元の線画やパースの輪郭を保持しながら、素材や光、植栽などを加えることもできます。しかし、設定を強くしすぎると画像が硬くなり、弱くしすぎると建物の形状が崩れます。
ComfyUIでは、こうした処理を細かく組み合わせられる反面、ノード構成、モデルの互換性、VRAM、解像度、アップスケール方法まで含めた総合的な知識が必要になります。
モデルデータも数GBから数十GBになることがあり、CheckpointやLoRAの組み合わせを変えるたびに、表現の傾向や建築への適性を確認しなければなりません。
非常にマニアックな世界ですが、私はこの試行錯誤そのものに面白さを感じました。
Stable Diffusionとローカル生成AIを深く研究した経験は、決して遠回りではありません。AIが何を基準に画像を変化させ、どこで形状を失い、どのような指示で素材や光を表現するのかを理解するための、重要な土台になりました。
高度な技術が、そのまま工務店の実務に向くとは限らない
Stable Diffusion、ControlNet、ComfyUIを使い込めば、生成工程を細かく調整できます。条件によっては、クラウド型の生成AIよりも自由度の高い制御が可能です。
しかし、この環境を全国の工務店へそのまま導入できるかと考えると、別の問題が見えてきます。
高性能GPUを搭載したパソコンが必要
初期設定と環境構築が難しい
モデルや拡張機能の管理が必要
専門用語が多い
操作できる人が限られる
不具合が起きたときに社内で解決しにくい
担当者の異動や退職によって運用が止まりやすい
設計、見積り、申請、商談、現場管理に追われる工務店のスタッフへ、Denoise strengthやSeed値、Checkpoint、ControlNetの設定を一から覚えてもらうのは、現実的ではありません。
高度な技術であることと、実務で広く使えることは同じではないのです。
この経験から、私は「最も高機能なAI」ではなく、工務店のスタッフが無理なく継続して使える生成AIを重視するようになりました。
生成AIによって変わったこと、変わらないこと
現在は、複雑なノードやパラメーターを設定しなくても、日本語で建築条件を伝えながら画像を生成・修正できるようになりました。
既存パース、立面図、手描きスケッチ、敷地写真、建材の商品画像などを添付し、
建物のどの部分を残すのか
何を変更するのか
どの素材をどこへ使うのか
どの時間帯、天候、光で見せるのか
どのような暮らしを描くのか
を言葉で伝えられます。
生成AIによって大きく変わったのは、建築を可視化するまでの時間と操作方法です。
一方で、変わっていないものもあります。
生成された画像が建築として成立しているか。素材の使い方が自然か。光の方向が正しいか。家具の大きさが空間に合っているか。お施主様へ提示して誤解を招く表現がないか。
最終的に画像を判断するのは、人です。
約30年間の建築CG経験は、古い技術の思い出ではありません。生成AIが出力した画像の違和感を見つけ、より自然な方向へ修正するための「判断基準」として、現在も生きています。
建築AIパースの差は、生成ボタンを押した後に現れる
生成AIは、美しい画像を簡単に作れるようになりました。
しかし、画像が美しいことと、建築パースとして使えることは同じではありません。
例えば、次のような画像は、一見すると魅力的でも、建築実務では注意が必要です。
窓やドアの位置が元図面から変わっている
屋根や軒の形状が成立していない
外壁材の方向やスケールが違う
サッシや柱の太さが不自然
家具が大きすぎる、または小さすぎる
水栓、照明、設備などの取付部が破綻している
ガラスの反射と室内の光が矛盾している
植栽が建物を隠し、設計が確認できない
実現困難な納まりを、もっともらしく描いている
生成AIの出力をそのまま信用するのではなく、どこが正しく、どこがAIの創作なのかを見極める必要があります。
AIを使う技術とは、長いプロンプトを書くことだけではありません。
建築として残すべき条件を整理し、生成結果を評価し、必要な修正を具体的な言葉で伝えるところまでが、建築AIの実務です。
光・素材・スケール・構図を判断する具体的な基準は、「AIパースを安っぽく見せない方法｜建築の品格をAIに伝えるプロの審美眼」で解説しています。
画像編集やCADモデリングに頼らず、どこまで描けるか
AI建築デザインギャラリーでは、画像編集やCADモデリングに頼らず、生成AIとの対話を中心に制作した建築パースと動画を公開しています。
これは、画像編集やCADが不要な技術だという意味ではありません。
正確な設計図、確認申請、施工図、最終的な仕様決定には、CADやBIMなどの設計ツールが欠かせません。納品目的や表現内容によっては、画像編集が有効な場合もあります。
また、不要物や表示上の小さな問題を、Windowsのフォトアプリなどでワンタッチ修正できるのであれば、作業時間を大きく増やさず整えることもできます。
大切なのは、修正作業を完全に禁止することではありません。
最初から何時間ものレタッチを前提にせず、生成段階で可能な限り完成度を高め、必要な場合だけ最小限の手直しを行うことです。
ギャラリーでは、その基準となる「生成AIだけでどこまで到達できるか」を確認していただくため、基本的に生成時の表現を活かした作品を掲載しています。
ギャラリーで確認していただきたい5つのポイント
1．建物のプロポーション
AI画像特有の派手さだけでなく、屋根、軒、開口部、壁面、基礎などが、住宅として自然なバランスで構成されているかをご覧ください。
2．素材の質感とスケール
木、石、塗り壁、金属、コンクリート、ガラスなど、素材ごとの反射や粗さ、目地、木目の大きさが、建物全体のスケールに合っているかも重要です。
3．自然な光と陰影
すべてを均一に明るくするのではなく、軒下や室内に適度な暗さを残し、自然光がどこから入り、どのように空間を照らしているかを確認してください。
4．建築と暮らしの関係
人物や家具を置くだけでは、暮らしは表現できません。中庭、ガレージ、リビング、テラスなどで、人がどのような時間を過ごすのか。その情景まで感じられるかをご覧ください。
5．静止画から動画への展開
一枚の建築パースを起点に、光、風、植栽、炎、水面、人物の動きなどを加えることで、住宅の提案は静止画から映像へ広がります。
動画は、建物の形を説明するだけでなく、その場所で過ごす時間や感情を伝える手段になります。
成功例だけでなく、生成AIの限界も確認する
生成AIは万能ではありません。
何度指示しても建物の一部が変化することがあります。商品画像を添付しても、実際の商品と完全には一致しない場合があります。人物の手、設備、文字、細かな納まりなどに、生成ミスが残ることもあります。
だからこそ、ギャラリーでは完成度の高い作品だけを見ていただくのではなく、生成AIが得意な表現と、まだ注意が必要な部分の両方を感じていただきたいと考えています。
初期提案やデザイン検討では、すべてを完全に確定することよりも、お施主様と空間や暮らしの方向性を共有することが重要です。
どこまでをイメージとして使用し、どこからを図面、仕様書、サンプルなどで確認するのか。用途に応じて使い分けることで、生成AIは工務店の提案力を大きく広げます。
30年間の技術の先に、生成AIがある
MiniCAD、AutoCAD、Sketch!、3D Studio MAX、Photoshop。
アーキトレンド、Walk in home、SketchUp、Twinmotion、Lumion。
そして、Stability Matrix、Stable Diffusion、ControlNet、ComfyUI。
これらは、それぞれ異なる時代の道具ですが、私が追い続けてきた目的は変わっていません。
まだ完成していない建築を、できる限り美しく、分かりやすく可視化し、お施主様と設計者が同じ未来を見られるようにすることです。
生成AIは、過去の建築CGを否定する技術ではありません。
長年積み重ねてきた建築、CG、住宅提案の知識を、より短時間で、より多くの人が活用できるようにする新しい道具です。
ソフトの名前や操作方法は変わっても、建築を見る目は変わりません。
光を読み、素材を選び、空間のスケールを整え、そこで過ごす人の時間を想像する。その積み重ねが、生成AIの出力を「きれいな画像」から「心を動かす建築提案」へ変えていきます。
AIで、建築をどこまで描けるのか
言葉だけでは、生成AIの実力も、その限界も十分には伝わりません。
等身大の注文住宅、中庭のある平屋、ガレージハウス、都市型住宅、高級別荘、海辺や森の建築、静止画から展開した建築動画まで、実際の作品をご覧ください。
画像編集やCADモデリングに頼らず、生成AIとの対話によって、建築をどこまで描けるのか。
その現在地を、成功例も課題も含めて公開しています。