Claude Opus 5.5、建築確認申請水準の図面を作成

建築家スティーブン・J・ギャラガーは2026年、建築図面の作成で13種類のAIモデルを試し、9月22日に公開されたAnthropicのClaude Opus 5.5が最も優れていたと評価しました。簡素な住宅のスケッチと参考用の施工図一式を与えたところ、Opus 5.5は建築確認申請に使える水準の図面を作成しました。それ以前のモデルは、作業を拒否したり、粗く漫画のような図を出したりしました。試験用の図面セットは、既存のCADソフトを使わずに作られました。

ギャラガーによると、結果は人間から受けた助言の量にも左右されました。最も性能の低いモデルには助言を与えず、ほかの一部にも限定的な助言にとどめました。一方、Opus 5.5には文章でコメントし、赤字で修正箇所を示す作業を2回行いました。初稿が最も優れており、修正も経験は浅いが腕のある製図者が行うような定型作業に感じられたといいます。住宅は単純な構造で、完成図にも不完全な点が残りました。適切な指導があれば、人間の低価格帯の仕事と比べても遜色ない可能性があるとギャラガーは述べています。

別の試験では、歴史的建造物の写真と現場で描いた粗いスケッチ、フランク・スナイダーによる建築詳細図をOpus 5.5に渡しました。モデルはスナイダーの作風で2枚の図面を作り、1枚には建物の平面図と立面図、もう1枚には施工の詳細をまとめました。ギャラガーによると、図面はスナイダーの洗練された仕上がりには届かず、修正後も微妙な誤りが残りました。それでも多くの建築事務所の成果を上回り、熟練者がかける時間と費用のごく一部で作成できました。

図面は拡大縮小できる編集可能なベクター線画でしたが、モデルは作成にCADソフトを使いませんでした。代わりにPythonコードで図面を記述し、出力しました。Opus 5.5は住宅の図面一式に12時間をかけ、費用は数百ドルで、コードは1万5,000行を超えました。性能の高いモデルはスケッチを読み取り、コードを生成し、試し刷りを確認してからコードを直す工程を繰り返しました。Opus 5.5は、注記や記号が線画に重なった場合に位置を動かす確認処理も備えていました。

ギャラガーは、技術図面の作成には視覚認識、空間把握、コーディングなど複数の能力がそろって一定の水準に達する必要があるとの見方を、推測として示しました。改善に向けた道筋として、再利用できる製図ツールとコード、事前学習による基盤モデルの強化、コーディングなど関連技能の追加学習、技術図面に特化した追加学習の4つを挙げました。建築学校は学生によるAIを使った迅速な製図への対応を決める必要があり、若手職員はAIの図面を監督するのに必要な製図経験が不足している可能性があると述べています。原文は、ギャラガーが自身のOpus 5.5への赤字修正能力を説明し始めたところで途切れています。

建築家スティーブン・J・ギャラガーは2026年、建築図面の作成で13種類のAIモデルを試し、9月22日に公開されたAnthropicのClaude Opus 5.5が最も優れていたと評価しました。簡素な住宅のスケッチと参考用の施工図一式を与えたところ、Opus 5.5は建築確認申請に使える水準の図面を作成しました。それ以前のモデルは、作業を拒否したり、粗く漫画のような図を出したりしました。試験用の図面セットは、既存のCADソフトを使わずに作られました。

ギャラガーによると、結果は人間から受けた助言の量にも左右されました。最も性能の低いモデルには助言を与えず、ほかの一部にも限定的な助言にとどめました。一方、Opus 5.5には文章でコメントし、赤字で修正箇所を示す作業を2回行いました。初稿が最も優れており、修正も経験は浅いが腕のある製図者が行うような定型作業に感じられたといいます。住宅は単純な構造で、完成図にも不完全な点が残りました。適切な指導があれば、人間の低価格帯の仕事と比べても遜色ない可能性があるとギャラガーは述べています。

別の試験では、歴史的建造物の写真と現場で描いた粗いスケッチ、フランク・スナイダーによる建築詳細図をOpus 5.5に渡しました。モデルはスナイダーの作風で2枚の図面を作り、1枚には建物の平面図と立面図、もう1枚には施工の詳細をまとめました。ギャラガーによると、図面はスナイダーの洗練された仕上がりには届かず、修正後も微妙な誤りが残りました。それでも多くの建築事務所の成果を上回り、熟練者がかける時間と費用のごく一部で作成できました。

図面は拡大縮小できる編集可能なベクター線画でしたが、モデルは作成にCADソフトを使いませんでした。代わりにPythonコードで図面を記述し、出力しました。Opus 5.5は住宅の図面一式に12時間をかけ、費用は数百ドルで、コードは1万5,000行を超えました。性能の高いモデルはスケッチを読み取り、コードを生成し、試し刷りを確認してからコードを直す工程を繰り返しました。Opus 5.5は、注記や記号が線画に重なった場合に位置を動かす確認処理も備えていました。

ギャラガーは、技術図面の作成には視覚認識、空間把握、コーディングなど複数の能力がそろって一定の水準に達する必要があるとの見方を、推測として示しました。改善に向けた道筋として、再利用できる製図ツールとコード、事前学習による基盤モデルの強化、コーディングなど関連技能の追加学習、技術図面に特化した追加学習の4つを挙げました。建築学校は学生によるAIを使った迅速な製図への対応を決める必要があり、若手職員はAIの図面を監督するのに必要な製図経験が不足している可能性があると述べています。原文は、ギャラガーが自身のOpus 5.5への赤字修正能力を説明し始めたところで途切れています。