2026-09-04

AIで遊ぼう：地図から始めるAI建模を試してみた

AIで建物や街のモデルを作る、と聞くと、最初は少し難しそうに感じるかもしれません。私も以前は、先に細かい寸法を決めて、ソフトを開いて、ゼロから形を作るものだと思っていました。でも最近は、まず地図を見て、場所を選び、AIにたたき台を作ってもらう方が、考えを進めやすい場面があると感じています。
今回は「AIで遊ぼう」という気持ちで、地図から始めるAI建模を試しました。目的は完成品を作ることではありません。AIがどこまで場所の雰囲気をつかめるのか、どこから先は自分で確認する必要があるのかを、できるだけ気軽に見てみることです。

まずは地図の上で範囲を選ぶ

今回使ったShapezoの流れはシンプルです。地図を開き、気になるエリアを四角形やポリゴンで囲みます。すると、その範囲をもとにAIが建物や道路、地形などを含むモデルを生成します。
この順番が面白いと思いました。普通のモデリングでは、空の画面に最初の線を引くまでが意外と重いものです。地図から始めると、すでに場所の情報があり、周辺との関係を見ながらスタートできます。住宅地の一角、川沿いの空き地、駅の近くの再開発エリアなど、選ぶ場所によって最初から話が変わります。
もちろん、AIが返すモデルは測量図でも施工図でもありません。ここでは、考えるための最初の形として扱うのがちょうどよいと思います。

小さな実験をしてみた

私は川沿いの住宅地と、道路に面した空き地を含む範囲を選びました。最初に期待したのは、建物の数や道路の位置を完璧に当てることではなく、街のまとまり方をつかむことです。
生成されたモデルを見ると、建物の高さの違い、道路の抜け、緑地のまとまりが一度に見えました。紙の地図だけでは気づきにくかった「この場所はどこに向かって開いているか」という感覚も、3Dにすると考えやすくなります。
次に、同じ範囲を少し広げて生成しました。周囲の道路や川が入るだけで、建物単体の印象が変わります。敷地だけを見ていると良さそうでも、少し引いて見るとアクセスが弱い、視界が遮られる、緑地が分断されている、といった点が出てきます。AIモデルを何度か作り直すことで、最初から一つの案に固まりすぎずに済みました。

AIが得意だったこと

今回、AIが特に役立ったのは、情報がまだ曖昧な段階での比較でした。細部を決める前に、複数の場所や配置をざっと見比べる。道路と建物の距離感をつかむ。街区全体のボリュームを確認する。こうした作業なら、生成の速さがそのまま考える時間の増加につながります。
また、モデルがあると会話が具体的になります。「この辺に建物を置く」と言うより、「川側の視界を残したい」「駅から歩く動線を短くしたい」と話せるようになります。AIは答えを出すだけでなく、質問を作るきっかけにもなります。

それでも人間が確認すること

便利だからといって、そのまま信じてよいわけではありません。私は次の点を必ず確認するようにしています。
· 使われている地図やデータの時点はいつか
· 高さや道路位置は実際の資料と合っているか
· 推定された建物と、確認済みの建物を区別できるか
· 寸法や面積を正式な判断に使ってよい状態か
· 別のソフトに渡すとき、座標や属性が残るか
特に注意したいのは、見た目が自然なモデルほど、正確に見えてしまうことです。きれいな建物が並んでいても、地下の配管、敷地境界、法規、所有区分までは自動で確定しません。AIで作ったモデルは、確認済みのデータと同じレイヤーに置かず、仮の案として管理する方が安全です。

「遊ぶ」から実務につなげる

AI建模を遊びとして始めると、失敗への抵抗が小さくなります。範囲を変える。視点を変える。生成条件を変える。うまくいかなければ戻す。こうした試行錯誤を重ねると、どの情報が必要なのかが見えてきます。
その後で、必要な部分だけを従来のCADやBIM、GISのワークフローに渡せばよいと思います。最初から完璧なモデルを作るのではなく、AIで問いを絞り、信頼できるデータで答えを固める流れです。

まとめ

今回の実験で分かったのは、AI建模の面白さは「一瞬で完成すること」ではないということです。地図上で場所を選び、生成されたモデルを眺め、違和感を見つけ、次の質問を作る。その繰り返しが、考え始めるきっかけになります。
Shapezoのような地図起点の仕組みは、設計の代わりというより、最初の会話を始める道具として使うと分かりやすいです。正確さが必要な段階では人間が確認する。まだ答えが決まっていない段階では、AIと一緒にいくつか試してみる。私はこのくらいの距離感で、AI建模を楽しむのがちょうどよいと感じました。

2026-09-03

シングル・音楽配信サイト！music.jpから歌の歌詞をスクレイピング

music.jpとは？
music.jpは、日本の音楽配信サービスプラットフォームです。このサイトでは、最新の音楽アルバムやシングル、音楽ビデオなどをダウンロード・ストリーミングで楽しむことができます。さまざまなジャンルの音楽が豊富に揃っており、国内外のアーティストの楽曲を手軽に楽しむことができます。日本の音楽好きな方や音楽を手軽に楽しみたい方にとって、music.jpは便利で魅力的な音楽サービスとなっています。
スクレイピングツールの概要
ScrapeStormは、プログラミングが不要で使いやすい人工知能を搭載したWebスクレイピングツールです。他のツール（Firecrawl、Apifyなど）と異なり、極限の零コード体験と、1-Clickで99％のWebスクレイピングを満たします。データをすぐに現場やシステムに落とせる機能を特徴とします。ローカルでの豊富な機能生態系により、カスタマイズが簡単で、大規模なデータ収集にもコスト効率よく対応可能です。手動での抽出作業に時間を取られたくない、効率よくデータを取得したいというニーズにお応えする、最適な選択肢です。

抽出されたデータをご覧ください。

1.タスクを新規作成する

(1)URLをコピーする
今回はシングルデイリーランキングページを例として、スクレイピング方法を紹介します。まず、URLをコピーしてください。

(2)スマートモードタスクを新規作成する
ScrapeStormのホムページ画面にスマートモードタスクを新規作成します。また、持っているタスクをインポートすることもできます。
詳細には下記のチュートリアルをご参照ください。
スマートモードタスクの新規作成方法

2.タスクを構成する

(1)AIで認識
ScrapeStormはリスト要素やページボタンを自動的に識別するAI認識機能が内蔵されています。もし識別誤差が発生する時、手動でページボタンを選択してください。下記のチュートリアルも参照してください。
ページ分けの設定方法

(2)詳細ページに行く
歌詞は詳細ページに付いていますから、ソフトウェアの「詳細ページに行く」機能を利用して、データを抽出します。

(3)事前操作
右上の緑ボタンをクリック、事前操作画面に「クリック」コンポーネントを追加して、歌詞を開けます。

(4)フィールドの追加と編集
「フィールドを追加」ボタンをクリックして、画面に必要な要素を選択、データが自動的に抽出されます。また、必要に応じてフィールドの名前の変更または削除、結合できます。
フィールドの設定の詳細には下記のチュートリアルをご参照ください。
抽出されたフィールドを配置する方法

3.タスクの設定と起動

(1)起動の設定
必要に応じて、スケジュール、アンチブロック、自動エクスポート、写真のダウンロード、スピードブーストを設定できます。サーバーに負荷しないように、遅延時間を設定してください。5秒以上を推薦します。スクレイピングタスクを配置する方法については、下記のチュートリアルをご参照ください。
スクレイピングタスクを配置する方法

(2)しばらくすると、データがスクレイピングされる。

4.抽出されたデータのエクスポートと表示

(1)エクスポートをクリックして、データをダウンロードする

(2)必要に応じてエクスポートする形式を選択します。
ScrapeStormは、Excel、csv、html、txt、データベース、ローカルなどさまざまなエクスポート方法を提供します。抽出結果のエクスポート方法の詳細には下記のチュートリアルをご参照ください。
抽出されたデータのエクスポート方法

Demoタスク：

【シングル】音楽配信サイト！music.jpから歌の歌詞をスクレイピング.sst
https://drive.google.com/file/d/1vZ2cH7zERGORdIKchRYdOrgi0Rjv_WUP/view?usp=sharing

注意：法律違反しないため、抽出されたデータを悪用禁止です！

2026-08-31

「遊べる建築」を生み出すAI：ゲーム空間生成の現在と未来

生成AIの進化により、ゲーム内の建築物や街並みを自動的に作り出す技術が注目されています。

AIによる建築生成は、単に見た目の美しい建物を作るだけの技術ではありません。プレイヤーの目的、地形、資源、人口、戦闘ルールなどをもとに、ゲームプレイに適した空間を構築できる点に大きな可能性があります。

特に相性がよいのは、都市建造、生存建造、オープンワールドRPG、ローグライク、シューティング、シミュレーションゲームなどのジャンルです。

1. 都市建造ゲーム

都市建造ゲームでは、プレイヤーが道路、住宅、商業施設、工場などを配置しながら街を発展させていきます。

AIによる建築生成を導入すると、都市全体の構成や、街区ごとの建物を自動的に作成できます。

例えば、次のような機能が考えられます。

都市の規模に応じた街区の自動生成
人口や資源量に応じた建物の調整
古代、中世、近代、未来などの時代別建築の生成
プレイヤーの都市計画に合わせた周辺施設の追加
住宅地、商業地、工業地の自動配置
都市の発展段階に応じた建物の改築

プレイヤーが大きな道路を作った場合、その周辺に商店や集合住宅を配置する。工業地帯を指定した場合には、倉庫や工場を増やす。このように、プレイヤーの計画を読み取りながら都市の細部を補完できます。

また、同じ都市建造ゲームであっても、プレイヤーごとに異なる街並みを作れるため、ゲーム世界に個性が生まれます。

2. 生存建造ゲーム

生存建造ゲームでは、プレイヤーが限られた資源を使って基地や避難所を建設します。

このジャンルでは、建物の見た目だけでなく、地形、資源、敵の侵入経路、移動のしやすさなどが重要になります。AIはこれらの条件を分析し、プレイヤーに適した建築案を提案できます。

具体的には、次のような活用方法があります。

地形に適した基地の配置
敵の侵入経路を考慮した防御レイアウト
地下室や倉庫を含む室内空間の生成
使用可能な資源に合わせた建築プランの提案
水源や鉱山に近い施設の配置
防壁、監視塔、門などの防衛施設の自動設計

例えば、山の斜面に基地を建設する場合、AIが斜面を利用した防壁や段差のある建築を提案できます。資源が不足している場合には、木材を多く使う大型施設ではなく、少ない材料で建設できる簡易シェルターを提示することも可能です。

これにより、プレイヤーは一からすべてを設計するだけでなく、AIの案を参考にしながら自分の基地を発展させられます。

3. オープンワールドRPG

オープンワールドRPGでは、広大な世界に多数の村、農場、商店、住宅、砦などを配置する必要があります。

すべての建物を人の手で制作するには、大量の時間と人員が必要です。そこでAIを利用すれば、プレイヤーが頻繁に訪れない一般的な建物を効率的に生成できます。

活用例としては、次のようなものがあります。

村や農場の一括生成
地域文化に合わせた建築様式の変更
都市の外縁部にある住宅の自動追加
中に入ることのできる一般住宅の生成
地域ごとの素材や色彩の変更
地形や気候に応じた屋根や壁の設計

例えば、砂漠地域では日差しを避けるための厚い壁や中庭を持つ建物が生成され、寒冷地では断熱性の高い木造住宅や急勾配の屋根が配置されます。

さらに、地域の歴史や文化を建築に反映させることで、単なる背景ではなく、その土地らしさを感じられる世界を作ることができます。

ただし、物語の中心となる城、神殿、ギルド、王宮などの重要建築物は、手作業で設計する方が効果的です。AIは大量の一般建築を担当し、開発者はプレイヤーの記憶に残るランドマークに集中するという分業が適しています。

4. ローグライクゲームとダンジョンゲーム

ローグライクゲームやダンジョンゲームでは、プレイするたびに異なるマップを生成する仕組みが重要です。

AIによる建築生成を利用すれば、単純に部屋をランダムに並べるだけでなく、戦闘や探索の流れを考慮したダンジョンを作成できます。

主な活用例は次のとおりです。

部屋の組み合わせの自動生成
戦闘ルートと探索ルートの調整
罠、宝箱、隠し通路の配置
敵の種類に応じた空間設計
プレイヤーの進行状況に応じた難易度調整
毎回異なるが、一定の遊びやすさを保つマップ生成

例えば、序盤には比較的広く見通しのよい部屋を配置し、後半には狭い通路や複数の分岐を増やすといった設計が可能です。

また、近接攻撃を得意とする敵が多い場合は、障害物の多い空間を生成する。遠距離攻撃を使う敵が多い場合は、高低差や長い視線の通る場所を配置する。このように、敵やプレイヤーの能力に応じて建築構造を変化させられます。

重要なのは、完全なランダム性ではありません。毎回新鮮でありながら、理不尽にならず、攻略の余地があることが必要です。

5. シューティングゲームとステルスゲーム

シューティングゲームやステルスゲームでは、建築物の構造がゲーム体験に直接影響します。

遮蔽物の位置、通路の幅、部屋同士の接続、敵の視線、高低差などが、戦闘や潜入の面白さを左右します。

AIは、プレイヤーの人数やゲームルールに合わせて、戦闘に適した建物を生成できます。

例えば、次のような機能が考えられます。

プレイヤー人数に応じた遮蔽物の配置
複数の侵入ルートを持つ室内空間
高所と低所を組み合わせたレベルデザイン
敵とプレイヤーの視線の調整
破壊可能な壁や封鎖区域の生成
攻撃ルート、退避ルート、側面攻撃ルートの設計

ステルスゲームでは、正面入口だけでなく、裏口、通気口、屋上、地下通路などを用意することで、プレイヤーの選択肢を増やせます。

一方、シューティングゲームでは、遮蔽物が多すぎると戦闘が停滞し、少なすぎると一方的な攻撃になってしまいます。AIにプレイヤー人数や武器の種類を理解させることで、適切な戦闘空間を生成できる可能性があります。

ただし、生成されたマップが本当に楽しいかどうかは、実際のプレイテストで確認する必要があります。AIは構造上の条件を満たせても、プレイヤーが感じる緊張感や達成感まで完全に保証できるわけではありません。

6. シミュレーションゲーム

シミュレーションゲームでは、住宅、商店、工場、オフィスなどの建物を機能に合わせて配置する必要があります。

AIは、施設の目的や利用者の行動を分析し、効率的な空間設計を支援できます。

活用方法には、次のようなものがあります。

住宅、商店、工場の自動配置
用途に合わせた階数や部屋数の調整
建物ごとの内装スタイルの生成
顧客や従業員の動線を考慮した配置
混雑しやすい場所の予測
店舗や施設の拡張案の提示

例えば、レストランであれば、入口、客席、厨房、レジ、倉庫、スタッフ用通路などを分けて設計できます。工場であれば、原材料の搬入口から製造ライン、検査エリア、出荷口までの流れを最適化できます。

このように、AIは建物の美観だけでなく、利用者の行動や業務の効率性にもとづいて空間を設計できます。

AI生成建築の重要なポイント

AIによる建築生成をゲームに導入する場合、見た目の自然さだけを重視するべきではありません。

次のような要素を同時に検証する必要があります。

プレイヤーが目的地を理解できるか
建物内をスムーズに移動できるか
敵やNPCが適切に行動できるか
戦闘や探索に十分な選択肢があるか
生成された建物のスタイルが統一されているか
ポリゴン数や描画負荷が適切か
クエストやイベントと建物の構造が矛盾していないか

特に、AIが生成した建物をそのままゲームに組み込むのは危険です。コリジョン、ナビゲーション、ライティング、LOD、メモリ使用量など、技術面の検証が必要になります。

そのため、実際の開発では、AIだけに任せるのではなく、モジュール式アセットやプロシージャル生成システムと組み合わせる方法が有効です。

まとめ

AIによる建築生成は、さまざまなゲームジャンルで活用できる可能性を持っています。

都市建造ゲームでは都市や街区の自動生成、生存建造ゲームでは地形と資源に適した基地設計、オープンワールドRPGでは大量の一般建築の制作に役立ちます。

また、ローグライクゲームでは毎回異なるダンジョンの生成、シューティングゲームやステルスゲームでは戦闘と潜入に適した空間設計、シミュレーションゲームでは施設や顧客動線の最適化に活用できます。

AI生成建築の理想的な役割は、開発者を完全に置き換えることではありません。AIが大量の案を作り、開発者がゲーム性、世界観、操作性、品質を判断することで、より広く、深く、個性的なゲーム世界を効率的に構築できます。

今後のAI生成建築は、単に建物を作る技術から、プレイヤーの行動やゲームの目的まで理解した「遊べる空間」を生成する技術へと発展していくでしょう。

2026-08-28

ゲーム開発におけるAI生成建築の活用と可能性

近年、生成AIはゲーム開発のさまざまな分野で活用され始めています。キャラクター、音声、シナリオ、プログラムなどに加えて、建築物や都市空間の生成も注目されている分野の一つです。

AI生成建築の最大の価値は、建物を完全に自動制作することではありません。企画段階のアイデアを短時間で可視化し、3Dモデルやレベルデザインの初期工程を効率化することにあります。

1. 建築コンセプトの作成

AIは、テキストやスケッチ、参考画像をもとに、さまざまな建築デザインを提案できます。

例えば、次のような指示が可能です。

砂漠に埋もれた近未来都市の駅
戦争によって廃墟となった病院
山間部に建つ北欧風の木造住宅
潜入ミッションに適した工業倉庫
中世の港町にある市庁舎

こうした指示から、建物の外観、屋根、窓、素材、色彩、周辺環境などの案を短時間で大量に作成できます。

従来であれば、コンセプトアーティストが何日もかけて複数案を制作する必要がありました。しかし、AIを活用すれば、初期段階で多くの方向性を比較できます。デザイナーはその中から有望な案を選び、世界観やゲームの目的に合わせて調整できます。

ただし、AIが生成した画像は、そのまま最終デザインとして利用できるとは限りません。建物の構造や遠近感が不自然であったり、正面と側面のデザインが一致しなかったりする場合があります。そのため、AIはデザインの探索やアイデアの可視化に利用するのが現実的です。

2. 3D建築モデルの制作支援

現在のAI技術では、画像やテキストから建築物の基本的な3Dモデルを生成することも可能になっています。

この機能は、次のような用途で役立ちます。

ゲーム序盤のグレーボックス制作
遠景用の都市建築
一般的な住宅や倉庫の量産
オープンワールドの背景制作
建築モデルの初期案作成
コンセプトアートの3D化

特に、プレイヤーが細部まで確認しない背景建築や、開発初期の仮モデルには大きな効果があります。建物の大まかな形状を短時間で用意できるため、レベルデザイナーやプランナーは、実際のゲーム空間を早い段階で検証できます。

一方で、AIが作成した3Dモデルには、実際のゲーム開発に必要な調整が残されています。

ポリゴン構造の整理
不要な面の削除
UV展開の修正
マテリアルの統一
LODの制作
コリジョンの設定
建物の寸法や比率の調整
キャラクターや乗り物が通行できるかの確認

したがって、AI生成モデルは完成品というよりも、モデリング作業を始めるためのベースとして活用するのが適切です。

https://www.tiktok.com/@shapezo_3d_modeling/video/7679000191340481808

3. モジュール式建築の自動生成

ゲーム開発において特に実用性が高いのが、モジュール式建築とAIを組み合わせる方法です。

開発チームがあらかじめ、壁、床、屋根、階段、ドア、窓、柱、廊下、家具などの部品を制作します。そしてAIやプロシージャル生成システムが、指定された条件に従ってそれらを組み合わせます。

例えば、次のような条件を設定できます。

建物の種類：近未来の工業倉庫
階数：2階
用途：4人協力型の防衛戦
入口：3か所
退路：2か所
屋上：アクセス可能
立地：港湾地区

建物の種類：近未来の工業倉庫

階数：2階

用途：4人協力型の防衛戦

入口：3か所

退路：2か所

屋上：アクセス可能

立地：港湾地区

この方法では、AIが建物を無秩序に生成するのではなく、検証済みの部品を使って安全に組み立てます。そのため、次のような利点があります。

建物の寸法を統一できる
キャラクターが正常に移動できる
敵AIの経路探索に対応しやすい
コリジョンを安定して設定できる
建築全体のデザインを統一できる
大量の建物を効率よく制作できる

この仕組みは、オープンワールド、ステルスゲーム、サバイバルゲーム、都市建設ゲーム、ローグライクゲームなどに適しています。

4. 室内レイアウトと家具の配置

AIは建築物の外観だけでなく、室内空間の設計にも活用できます。

例えば、病院であれば受付、病室、手術室、薬局、設備室などを配置できます。警察署であれば、受付、取調室、資料室、武器庫、監視室、留置所などの構成を提案できます。

さらに、AIは次のような要素も配置できます。

家具
棚
照明
配管
電線
物資
隠し通路
手掛かりとなる小物
NPCの活動エリア
敵やアイテムの配置

これにより、背景建物の制作や、室内に配置する小物の作業を効率化できます。

ただし、重要なクエストエリアやボス戦の舞台、複雑な謎解き空間については、レベルデザイナーが直接設計する必要があります。これらの空間は、プレイヤーの行動やゲーム体験に大きな影響を与えるためです。

5. ゲームプレイに合わせた建築生成

AI生成建築において、今後特に重要になるのは、見た目だけでなくゲームプレイを考慮した空間生成です。

例えば、ステルスゲームでは、複数の侵入経路、遮蔽物、通気ダクト、巡回ルートなどが必要になります。シューティングゲームでは、遮蔽物、高低差、側面攻撃のルート、適切な視線の設計が求められます。

ゲームの目的に応じて、AIに次のような条件を与えることができます。

目的：4人協力型の防衛戦
条件：
- 防衛方向を3か所用意する
- 退却ルートを2本用意する
- 高リスクの物資部屋を設置する
- 敵がプレイヤーの視界内に直接出現しない
- 主要な部屋を階段またはエレベーターで接続する

目的：4人協力型の防衛戦

条件：

- 防衛方向を3か所用意する

- 退却ルートを2本用意する

- 高リスクの物資部屋を設置する

- 敵がプレイヤーの視界内に直接出現しない

- 主要な部屋を階段またはエレベーターで接続する

このように、プレイヤーの移動、戦闘、探索、視線、目標への誘導などを考慮して建築を生成できれば、単なる背景制作を超えた「プレイ可能な建築」が実現します。

ゲームの建築は、現実世界の建物のように構造が正しいだけでは十分ではありません。重要なのは、プレイヤーがどこから入り、何を見つけ、どのように移動し、どのような選択をするかという体験です。

6. 都市や街区の自動生成

AIは、単体の建築物だけでなく、都市全体の構成にも利用できます。

例えば、次のような要素を自動的に設計できます。

道路と交差点
住宅地、商業地、工業地
建物の密度
都市の中心部と郊外
地域ごとの建築様式
港湾、駅、市場などのランドマーク
都市の発展や衰退の状態

例えば「洪水被害を受けた沿岸都市」という設定であれば、中心部には高層の商業施設、旧市街には狭い路地と古い建物、港周辺には倉庫や工場を配置するといった都市構成が考えられます。

ただし、都市生成で大切なのは、建物の数を増やすことだけではありません。

道路が自然につながっているか
プレイヤーが目的地を理解できるか
地域ごとの特徴が明確か
プレイに適した視線やルートがあるか
印象に残るランドマークがあるか

このような条件を満たさなければ、規模は大きくても、探索する価値のない都市になってしまいます。

7. 建築物の変化と動的な世界

AIを利用すると、ゲームの進行に応じて建物を変化させることも可能になります。

例えば、次のような変化が考えられます。

戦争によって建物が破壊される
火災や洪水によって地域の外観が変化する
経済発展により住宅や店舗が増築される
プレイヤーが占領した拠点に防御施設が追加される
NPCの生活状況に応じて建物が改修される
プレイヤーの基地に新しい施設が提案される

サンドボックスゲームでは、プレイヤーが「港の近くに倉庫を建てて、屋上に見張り台を追加したい」と指示すると、AIが複数の配置案を提示することも考えられます。

このような仕組みは、都市建設、サバイバル、ストラテジー、シミュレーションゲームとの相性がよいでしょう。

8. NPCやクエストとの連携

生成された建築物に、NPC、クエスト、環境ストーリーを連動させることもできます。

例えば、古い劇場を生成した場合、AIは次のような情報を同時に作成できます。

劇場の歴史
現在の所有者
関係するNPC
使用されている部屋
崩壊した区域
建物に隠された手掛かり
プレイヤーが訪れる理由
ポスターや資料による環境演出

これにより、建築物が単なる背景ではなく、ゲーム世界の物語を伝える装置になります。

ただし、建物、NPC、クエスト、マップ情報の間に矛盾が生じないよう、構造化されたデータ管理が必要です。例えば、クエストでは地下室があることになっているのに、実際の建物には地下室が存在しない、といった問題を防がなければなりません。

9. 開発チームにとってのメリット

AI生成建築を導入することで、開発チームには次のようなメリットがあります。

初期プロトタイプを短時間で作成できる
建築案を大量に比較できる
背景建物を効率よく増やせる
レベルデザインの検証を早期に行える
美術、企画、プログラマー間の意思疎通が容易になる
小規模チームでも広い世界を制作しやすくなる
多言語向けの建築看板や装飾を用意しやすくなる

特にインディーゲーム開発では、少人数のチームが多くの役割を兼任する必要があります。AIは、建築、美術、背景制作、資料作成などの作業を補助し、チーム全体の制作能力を引き上げる可能性があります。

10. 現在の課題

一方で、AI生成建築にはまだ多くの課題があります。

品質と構造

見た目が自然でも、3Dモデルとしては不完全な場合があります。トポロジー、UV、コリジョン、アニメーションとの干渉などを人間が確認する必要があります。

美術スタイルの統一

一つの建物は魅力的でも、都市全体で見ると建築様式がばらばらになる可能性があります。地域、時代、階級、素材などのルールを設定し、全体の統一感を管理する必要があります。

パフォーマンス

大量の建物を生成すると、ポリゴン数、描画負荷、メモリ、ストリーミング、ライティングなどが問題になります。AIの生成量と、ゲーム機やPCが処理できるデータ量は別問題です。

ゲームプレイの検証

生成された建物が、実際に楽しく遊べるとは限りません。プレイヤーが目的地に到達できるか、敵AIが移動できるか、視線や遮蔽物が適切かなどを自動テストする必要があります。

著作権と権利関係

実在する建築物、有名な建築家の作風、映画やゲームに登場する建物をAIが強く模倣する場合、著作権や商標などの問題が発生する可能性があります。商用利用では、学習データや生成素材の権利関係を確認することが重要です。

11. 現実的な導入方法

ゲーム開発でAI生成建築を活用する場合、次のような4段階の構成が現実的です。

モジュールとルールを用意する
壁、床、屋根、ドア、階段、家具など、品質を確認した部品を準備する。
プロシージャル生成で組み立てる
建物の大きさ、階数、部屋の接続、入口、道路などをルールに従って構成する。
AIで要求を理解する
「防衛に適した倉庫」「貧しい農村の住宅」「潜入ルートが複数ある施設」など、デザイナーの意図を生成条件に変換する。
自動検証と人間による確認を行う
通行可能性、経路探索、コリジョン、クエスト、パフォーマンス、デザインの一貫性を確認する。

この方法なら、AIの柔軟性を活かしながら、ゲームとして必要な安定性も確保できます。

まとめ

現在のAI生成建築は、ゲーム開発において次のような支援を提供できます。

建築コンセプトの提案
3Dモデルの初期制作
モジュール式建築の組み合わせ
室内レイアウトと家具配置
都市や街区の生成
ゲームプレイに適した空間設計
建物の破壊や発展などの動的変化
NPC、クエスト、環境ストーリーとの連携
開発チーム間のコミュニケーション支援

ただし、現時点ではAIが建築物を完全に自動制作し、そのまま商用ゲームに利用できる段階には達していません。

最も現実的で効果的な考え方は、

AIが要求を理解し、生成案を提示し、プロシージャルシステムが建築を組み立て、開発者がゲーム性と品質を確認する

という分業です。

将来的には、AI生成建築は単に見た目のよい建物を作る技術から、プレイヤーの行動、NPCの生活、クエスト、戦闘、都市の発展までを統合した「プレイ可能な世界生成技術」へ発展していくと考えられます。

2026-08-27

レシピ・簡単料理！キユーピーのとっておきレシピから情報をスクレイピング

キユーピーのとっておきレシピとは？
キユーピーの「とっておきレシピ」は、キユーピーが提供する公式ウェブサイトやアプリ内で提供される料理レシピのコンテンツです。これには、キユーピーの調味料や食材を使ったさまざまな料理のレシピが含まれています。ユーザーは、簡単な料理から本格的な料理まで幅広いレシピを見つけることができ、料理のアイデアや新しい料理方法を探すことができます。また、季節や特定のイベントに合わせたレシピも提供されており、料理のバリエーションを楽しむことができます。
スクレイピングツールの概要
ScrapeStormは、プログラミングが不要で使いやすい人工知能を搭載したWebスクレイピングツールです。他のツール（Firecrawl、Apifyなど）と異なり、極限の零コード体験と、1-Clickで99％のWebスクレイピングを満たします。データをすぐに現場やシステムに落とせる機能を特徴とします。ローカルでの豊富な機能生態系により、カスタマイズが簡単で、大規模なデータ収集にもコスト効率よく対応可能です。手動での抽出作業に時間を取られたくない、効率よくデータを取得したいというニーズにお応えする、最適な選択肢です。

抽出されたデータをご覧ください。

1.タスクを新規作成する

(1)URLをコピーする
今回は《人気順》魚介のレシピ一覧ページのスクレイピング方法を紹介します。まず、URLをコピーしてください。

2.タスクを構成する

(2)詳細ページに行く
作り方、材料、栄養成分などの詳細情報は詳細ページに付いていますから、ソフトウェアの「詳細ページに行く」機能を利用して、データを抽出します。

(3)フィールドの追加と編集
「フィールドを追加」ボタンをクリックして、画面に必要な要素を選択、データが自動的に抽出されます。また、必要に応じてフィールドの名前の変更または削除、結合できます。
フィールドの設定の詳細には下記のチュートリアルをご参照ください。
抽出されたフィールドを配置する方法

3.タスクの設定と起動

(2)しばらくすると、データがスクレイピングされる。

4.抽出されたデータのエクスポートと表示

(1)エクスポートをクリックして、データをダウンロードする

Demoタスク：

簡単料理！キユーピーのとっておきレシピから情報をスクレイピング.sst
https://drive.google.com/file/d/1AwKrKiXybNA9AiyfwEEmQRN6IM4EnaDA/view?usp=sharing

注意：法律違反しないため、抽出されたデータを悪用禁止です！

2026-08-26

AIは地図から直接、建物を生成できるのか？

結論から言うと

現在のAIモデリングでは、地図、対象エリア、簡単な設計条件をもとに、建物や敷地の大まかな3D案を素早く生成できます。

ただし、それはAIが建築設計を完成させたという意味ではありません。

AIが答えているのは、主に次のような問いです。

「この場所には、どのような配置が考えられるか」

であって、

「この建物は、すぐに施工できる状態か」

ではありません。

AIは、場所を短時間で可視化された空間の仮説に変えることができます。これは、初期計画や敷地検討、複数案の比較において大きな価値があります。

一方で、生成された結果は通常、まだコンセプトモデルの段階です。エンジニアリング設計の成果物と同じものとして扱うことはできません。

地図からAIが生成できるもの

ユーザーは地図上で対象範囲を選び、ポリゴンで境界を指定し、いくつかの条件を入力できます。

たとえば、次のような情報です。

建物の大まかな用途
建物の数や規模
道路や出入口の位置
オープンスペースの要件
キャンパスや団地、業務地区の基本構成

AIは、その情報をもとに建物のボリューム、道路との関係、オープンスペース、基本的な動線を生成します。

ツールによっては、複数の案を並べて比較することもできます。

初期検討であれば、これだけでも十分に役立ちます。

プロジェクトの初期段階で不足しているのは、必ずしも精密なモデルではありません。むしろ、チームで議論できる比較可能な仮説です。

たとえば、次のような点を早い段階で確認できます。

建物のボリュームは敷地に合っているか
道路や出入口は大まかに成立しているか
建物同士に明らかな衝突がないか
オープンスペースが分断されていないか
周辺の市街地や既存施設とつながっているか

こうした確認によって、初期の問題を早く見つけることができます。間違った方向に時間をかけすぎることも防げます。

ただし、まだ完全な建築設計ではない

地図から生成された建物モデルの多くは、まだコンセプト段階のものです。

見た目が整っていても、すべての関係が検証されているとは限りません。地図情報だけでは、AIは次のような問題を正確に解決できないことがあります。

地形や高低差が設計条件に合っているか
敷地内の排水が成立しているか
建築の後退距離や都市計画上の制限を満たしているか
日影、消防、バリアフリーの条件を満たしているか
構造や設備のためのスペースが確保されているか
地下埋設物と基礎が干渉しないか
地盤条件が施工に適しているか
材料、コスト、施工手順が成立するか

そのため、AIが生成した建物は、最終設計ではなく空間的な仮説として扱うのが適切です。

「この敷地には、このような配置が考えられる」と示すことはできます。
しかし、「この案は法規に適合し、施工可能である」と自動的に証明することはできません。

AIモデリングが最も役立つ場面

地図を使ったAIモデリングの価値は、専門設計を置き換えることではありません。初期段階の試行錯誤を安く、速くできることです。

これまでは、複数案を比較する前に、基礎ファイルの作成、レイヤーの整理、参照データの準備などが必要でした。

まだ方向性が決まっていないプロジェクトでは、この準備が負担になることがあります。

地図を起点にしたAIツールなら、まず範囲と問いを設定して検討を始められます。

たとえば、

駅周辺で、建物と公共空間の配置を2案試す。

あるいは、

このキャンパス内に、新しいオフィス、駐車場、歩行者動線を配置する。

といった使い方です。

この段階では、複数の方向性を素早く比較できます。結果が正確でなくても、新しい問題に気づくきっかけになります。

生成された結果の中には、間違いであるからこそ価値を持つものもあります。

AIが開発に適さない地形に建物を配置したり、歩行者の接続が成立していない道路を生成したりすることがあります。

その案をそのまま使うことはできません。しかし、それによって、設計者が早い段階で重要な制約に気づける可能性があります。

AIモデルを正式な設計へ引き継ぐ方法

私は、AIをプロジェクトの初期段階で使うのが適していると考えています。

まず、地図上で対象範囲と検討する問いを決めます。次に、複数のラフ案を生成し、建物のボリューム、道路、オープンスペース、周辺環境との関係を比較します。

方向性を決めたら、重要な内容を正式なエンジニアリング環境へ移し、改めて構築します。

MicroStationのような設計環境では、次の内容を確認する必要があります。

正確な座標系
測量データと地形データ
既存道路やインフラ
建物のレベル
道路の平面線形と縦断
敷地排水
配管や構造との関係
図面、数量、プロジェクト標準

AIが生成した建物のブロックは、実際の条件に合わせて再構築することもあります。条件に合わなければ、削除する判断も必要です。

概念的な道路は、線形、縦断、勾配、設計条件を持ったエンジニアリング要素へ置き換えます。

そこまで進めて初めて、初期のアイデアが調整可能で検証できる設計データになります。

可視化による「完成したように見える」問題

AIモデルには、ひとつの注意点があります。

それは、実際の検討状況よりも、モデルが完成しているように見えることです。

表面が整った3Dモデルは、プロジェクトがかなり進んでいるように感じさせます。しかし、その内部には、排水、構造、埋設管、消防、施工動線、維持管理スペースなどが含まれていない可能性があります。

コンセプト形状と、検証済みのエンジニアリング要素を区別しなければ、チームは誤った前提でレビューを進めることになります。

そのため、私は次の情報を残すようにしています。

案の名称
生成日
使用したデータソース
モデルの現在のステータス
まだ検証されていない仮定
今後確認すべき事項

コンセプトモデルは議論に使えます。
しかし、承認、数量算出、契約、施工の根拠として扱うことはできません。

では、AIは地図から建物を生成できるのか

問いが、

「AIは地図から建物の大まかな外形や配置を生成できるか」

であれば、答えははいです。しかも、すでに実用的な場面があります。

一方で、

「AIは地図から、承認、数量算出、施工に使える建築設計を直接生成できるか」

という問いであれば、答えはまだできないです。

より正確に言えば、AIモデリングは、建築の仮説を素早く生成する段階に入っています。

しかし、まだ建築設計を自動的に完了させる段階には達していません。

AIが支援するのは、

「この場所には、何が置けそうか」

という探索です。

専門的な設計ツールが確認するのは、

「その案は、本当に成立するのか」

という問題です。

本当に重要なのは、AIが建物を描けるかどうかだけではありません。

この場所、この範囲、この条件の中で、どの案がより合理的なのか。
それをチームが早く判断できるようになることに、AI地図建模の大きな価値があります。

2026-08-24

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