4号特例縮小の改正理由は“ついでに“だった。

　6月13日、4号特例縮小法案が可決、17日に公布されました。施行日は3年以内を期限とし、政令で決められることとなります。構造設計者に対して大きな影響を与える改正です。


　この改正は「脱炭素社会の実現に資するための建築物のエネルギー消費性能の向上に関する法律等の一部を改正する法律案」の関連法案となっています。




　しかし、構造設計基準、構造審査の強化は脱炭素とは全く関係ありません。国会でも4号特例縮小に対する議論は殆どありませんでした。何故、脱炭素と4号特例縮小がセットなのかと疑問の思う人が多いはず。

　国交省担当者は日経アーキテクチャー誌で以下のように説明しています。

『省エネ基準の審査が全ての建物に義務付けられるのに構造の審査が省略されたままはおかしいので改正した。』

　4号特例縮小は“ついでに”だったのです。

　構造設計者に大きな影響を与える改正を“ついでに”で行うのはやめて欲しい。

　思い起こせば、設備設計一級建築士も“ついでに”で作られたようなものです。耐震偽装事件、一部の構造設計者の能力不足が露呈したことにより、構造設計一級建築士制度が作られました。設備は全く関係ありませんが、構造を作るなら、設備もついでに作ろう的なノリだったのでは。。。

　構造設計一級建築士が取得出来ずに廃業した構造設計者が少なからず居ました。きっと、設備設計でも同じようなケースが発生しているのでは。

　今回の法改正で廃業せざるを得ない人も出るはず。4号特例縮小に対して反対ではありませんが、ついでによる改正で人生が変わってしまう人も居ることを考えないとなりません。




　しかし、成立してしまったものは仕方ない。問題はいつ施行するか。木造建築の場合、構造設計も意匠設計者が行っている事が多くあります。省エネ法改正と同時に施行すると多くの混乱があることが予想されます。時期をずらし、どちらかを先に施行することが混乱を避けるには効果的です。

　やはり、先は構造基準の改正か。

奈良県は構造設計が盛んな県！

　都道府県別の構造設計一級建築士の人数を調べるとやはり、多いのは人口に比例し、東京都、神奈川県、大阪府です。
　さて、これを人口当たりにすると神奈川県を上回り、なんと、奈良県が３位です。当然、構造設計者の比率も多いと考えられます。尚、都道府県別の人口ランキングでは奈良県は第３０位です。なぜ、奈良県は構造設計者の人数が多いのか。

大阪都市圏へのアクセスが良いベットタウン

　構造設計者が多いと言うことは構造設計の仕事が多い必要があります。



　建築構造設計べんりねっとによる構造設計事務所一覧では近畿地方には60社の構造設計事務所がありますが、そのうち、奈良県に所在地を置く構造設計事務所は3社のみです。

木構造建築研究所 田原（奈良県御所市）
http://www4.kcn.ne.jp/~taharakn/

伸 構造事務所（奈良県香芝市 ）
https://www.nobiso.jp/

有限会社エスパス建築事務所（奈良県奈良市）
http://www.espace-nara.com/index.php

　これはホームページが公開されている構造設計事務所のみですが、他の都道府県に比べ、多いとは言えません。

　構造設計者比率が多い理由は奈良県の多くの自治体が大阪や京都へのアクセスにおいては至便で大阪都市圏のベッドタウンとなっており、奈良県の多くの構造設計者は大阪、京都に通勤しているのでしょう。構造設計者人口比率２位の千葉県も同様の理由でしょう。

そもそも、奈良県人は優秀！

　もう一つ、奈良県に関する注目すべくデータがあります。「東大京大合格率」で全国ナンバーワンなのです。
https://daigaku-juken-hacker.net/column/toshimasa-ota-highschool-02

　卒業生1,000人あたりの合格者数で見ると、奈良県がトップはなんと約22人。東京は約13人で3位にとどまっています。
　このページでは奈良の環境が学力アップに貢献していると解説しています。ピアノ普及率1位、中学生通塾率も全国トップ。そして、奈良は共稼ぎ夫婦の割合が最小、つまり、既婚女性が専業主婦である率がもっとも大きいということであり、子供の教育にも力を注げる環境にあると言うことです。

　学問に対する意識が高いのも構造設計者が多い要因の一つとも言えるのでしょう。

ＡＩ構造設計の現状。。。本当に使える構造設計ＡＩとは

　2022年3月7日、安藤ハザマがAIを活用した構造設計支援システム「部材グルーピングシステム」を開発したと発表しました。
　これまでにも竹中工務店を始め、数社がＡＩによる構造設計システムの開発着手の発表、また、リリースを行っています。
　ＡＩに構造設計はどこまで進んでいるのでしょうか。

安藤ハザマ／ＡＩ構造設計支援システム「部材グルーピングシステム」

　安藤ハザマの発表によると同社の構造設計ＡＩは以下のシステムとなっています。

�@AIグルーピングシステムによる仮定断面設定

　これは計画建物に対し、過去の設計実績から仮定断面設定をＡＩにて行うシステムと考えられます。
　仮定断面の設定は、建物形状は当然として、意匠上の納まり、施工性などを考慮して行う事が必要であり、設計者の知識・経験、意匠設計者との打合せの上、決定されるものです。
　ＡＩによる判断として、一番難しいのは意匠との納まり調整でしょう。これに対しては個別に設計者が設定を行うようです。

�ARPAシステムによる部材調整

　これはRPA（Robotic Process Automation）を用いた自動計算システムです。設計者が一貫計算プログラムにより検定比などを見ながら、部材（断面サイズ、配筋、材料強度等）を調整する作業を自動化するシステムです。
　ある程度のルールを与えれば、そこそこの構造設計は出来ると思われます。

　安藤ハザマの発表によると従来の手入力での構造計算と比較して計算時間を約半分に短縮することが出来、構造設計者はより創造的な業務に集中できる環境となる、働き方改革・ワークライフバランスの向上へも繋がるとのことです。

竹中工務店／構造設計AIシステム

　竹中工務店は2017年にＡＩによる構造設計システム開発着手を発表しており、以下のシステムとなっています。




　安藤ハザマの構造設計ＡＩとの違いは以下の点です。

「リサーチAI」により、概算コストの算出が可能

建物ボリュームから構造モデルの生成が可能

尚、開発リーダーは高さ日本一の超高層ビル「あべのハルカス」の構造設計を担当した竹中工務店設計本部アドバンストデザイン部構造設計システムグループの九嶋壮一郎副部長が担っており、「実務者目線で『使えるAI』を目指しています。

ＡＩはディープラーニングが必要ですが、採用する過去事例に特殊な構造の建物があると、それにＡＩの回答が引っ張られます。上手く学習させることが課題のようです。>

　尚、2022年3月現在、ＡＩにより構造設計を行った建物を建設したとの発表はありません。

大成建設／AI設計部長

　大成建設は2021年3月、AIを活用した設計支援システム「AI設計部長」の開発着手を発表しました。
　設計業務では、それぞれの設計案件で発生する、初期段階の与件分析、敷地に関する法律や条例情報整理、過去の事例検証などの定常業務に多くの作業時間を割いています。これらの業務に対し、過去の設計業務を通じて蓄積した知見やノウハウを統合・集積した設計技術データベースを構築し、各設計担当者が抱える問題に対して、AIが最適な情報をデータベースから抽出するシステムとなっています。

　構造設計分野においては過去のデザインレビュー内容より、ＡＩが初期段階の構造設計方針を支援する機能となっています。

住友林業／構造エクスプレス

　2020年8月、住友林業（株）が子会社ホームエクスプレス構造設計にて、ＡＩによる構造設計サービス開始を発表しました。意匠図を送ると、構造計算書や基礎・構造伏図、プレカットCAD連携データ等をAIが自動生成するとの事ですが、詳細情報は不明です。

　ＡＩはホームエクスプレス構造設計社が操作するので全くのブラックボックスです。

本当に使える構造設計支援ＡＩを考える

　各社の状況から考えると構造設計一式をＡＩで行うのは、かなり先になるでしょう。意匠図面から構造計算プログラムデータ生成や部材断面の自動計算も構造設計作業の効率化に大きく寄与しますが、これはBIMやRPA（Robotic Process Automation）です。

　ＡＩが得意な分野であり、実際に有効に活用されているのは「検索・探索」と「画像認識」です。
　構造設計業務でこれを活用できる業務を考えてみます。

　「検索・探索」については紹介したゼネコン各社の構造設計ＡＩにも採用されており、自動設計ではなく、あくまでも参考となるものを検索、表示するものです。Amazonなどでおススメの商品が表示されるのと同じようなものです。
　これも実際の構造設計を行う上では役に立つでしょう。問題は参考とする建物の数と質です。良い建物データがないと良い結果は得られません。また、自社のデータに限られることになります。



　「画像認識」は写真から特定の人物を下がるなどで一般には活用されています。これを構造設計に導入することを考えると例えば、意匠と構造の整合性チェックなども考えられます。これはＡＩではなく、ＢＩＭで対応は可能ですが、一歩進んで意匠性を損なう計画となっていないか、施工性は問題ないかなどの判定が出来れば、使えるものとなるのではないでしょうか。

　しかし、結局は設計支援、アドバイスに留まり、設計判断は人間に委ねられます。ＡＩによる自動設計は車の自動運転によりもかなり、先になるでしょう。