デザインはもはや人間の創造性だけに限定されるものではありません。ジェネレーティブデザインは、私たちの創造、改善、革新の方法を変えつつあります。ジェネレーティブデザインは、人工知能を使用することで、わずか数分で何千ものデザインオプションを素早く作成することができます。こうした技術は、性能の向上、持続可能性の向上、効率の向上など、特定の目標を達成するために活用されます。
詳細なモデルを扱う 3D クリエイターにとって、Maya レンダー ファームを使用すると、複雑なシミュレーションやビジュアライゼーションをすばやくレンダリングできるため、ジェネレーティブ デザインの制作をより迅速かつ簡単に行うことができます。Mayaレンダーファームはレンダリングを高速化し、正確で高品質な結果を保証します。また、デザイナーは長いレンダリング時間を待つ代わりに、アイデアの改善や制作に時間を使うことができます。
ジェネレーティブデザインは単なるツールではなく、新しい思考法を象徴しています。軽量な航空宇宙部品の作成から印象的な建築構造の設計に至るまで、ジェネレーティブデザインは、クリエイターの限界を破り、よりスマートで効率的なソリューションを設計する助けとなります。この記事では、これを可能にし、インテリジェント・デザインの未来を形作るソフトウェアについてご紹介します。
ジェネレーティブデザインとは、人工知能（AI）と機械学習（ML）を使って、さまざまな設計オプションを探索する、新しく創造的な設計方法です。材料の種類、重量、コスト、性能目標などのルールや制限を設定し、アルゴリズムを使用してそれらのルールを満たす最適な設計オプションを見つけることで機能します。トポロジー最適化やパラメトリック設計などの手法を使用し、効率的で革新的なソリューションを生み出す効果的な方法となっています。
ジェネレーティブデザインは、コンピュータの力を使って、可能性のあるデザインを幅広く探求するものです。従来のデザインの方法では難しかったり、不可能だったりするようなユニークな形状や構造を生み出すことができます。
Eye on Techのこちらのビデオでは、ジェネレーティブデザインについて簡潔に説明しています：
従来のデザインでは、デザイナーは手作業で形や構造を作り、テストやフィードバックに基づいて調整を行い、既存のテンプレートを使用することがよくありました。しかし、ジェネレーティブデザインはそれとは異なり、デザイナーがビジョンや制約条件を設定すると、アルゴリズムが何百、何千もの可能性のある結果を生成します。デザインを直接作成するのではなく、デザイナーが目標と制約を設定し、アルゴリズムがそれらの要件を満たす可能性のあるソリューションを何百、何千と生成するのです。
ジェネレーティブデザインは、人間の創造性とマシン主導の創造性を組み合わせることで、制作方法を大きく変えます。あらかじめ定義された形状に依存する従来のCAD（コンピューター支援設計）ツールとは異なり、ジェネレーティブデザインは、特定の目標に基づいてデザインを適応させ、進化させるアルゴリズムを使用します。これにより、複雑なエンジニアリングや製造の課題を解決することができます。
ジェネレーティブデザインは、作業を効率化し、コストを削減し、持続可能なデザインの作成を可能にすることで、建築、エンジニアリング、製造などの業界に変革をもたらしつつあります。例えば、建築構造物の強度と効率を向上させたり、航空宇宙分野で3Dプリント用に軽量で最適化されたパーツを設計したりするような作業に利用されているのです。このように、可能性は事実上無限です。
消費者市場では、ジェネレーティブデザインは、軽量で強度が高く、より快適に使用できる製品を生み出すのに役立っています。また、材料の無駄を省き、生産工程におけるエネルギー効率を向上させる方法を見つけることができるため、持続可能なデザインにおいても不可欠です。
ジェネレーティブデザインは、建築家が性能と持続可能性に重点を置いた、ユニークな形状やより優れた建物レイアウトを作成できるようにすることで、建築を変えつつあります。Autodesk RevitやBentley GenerativeComponentsのようなツールを使用することで、建築家は自然光をより多く取り入れ、空気の流れを改善し、エネルギーをより効率的に使用する建物を設計することができます。また、太陽光や風などの環境要因が建物にどのような影響を与えるかをシミュレートすることで、ジェネレーティブアルゴリズムは、実用的で効率的、かつ視覚的に印象的な空間を設計するのに役立ちます。
都市計画では、交通の流れや人口分布のような複雑なシステムをアルゴリズムで分析するジェネレーティブデザインが活躍しています。なぜなら交通をスムーズにし、生活の質を向上させる都市レイアウトを提案することができるからです。例えば、ジェネレイティブ・モデルは現在の道路網を調査して、より良い交通パターンを提案したり、活気あるコミュニティ・スペースになり得る放置された地域を見つけたりすることができます。これにより、都市計画のスピードアップが図れるだけでなく、より持続可能で人に優しい都市づくりが可能になるのです。
ジェネレーティブデザインは、効率的で手頃な価格の部品を簡単に作成できるようにすることで、製品の設計・製造方法を変えつつあります。自動車や航空宇宙などの業界は、この技術を率先して利用しています。ジェネレーティブ・アルゴリズムにより、エンジニアは強度と耐久性に優れた軽量部品を設計することができ、場合によっては性能を犠牲にすることなく、より少ない材料で設計することができるからです。これは、トポロジー最適化と呼ばれるプロセスによって可能になり、不要な材料を取り除くことで、強度と機能を完璧に調整した部品を作ることができます。
3Dプリンティングは、従来の製造方法では難しかった複雑な形状を作り出すことができるため、こうしたデザインを現実化するために不可欠です。ジェネレーティブデザインを活用することで、製造業者はコストを削減し、生産をスピードアップし、従来の設計方法よりも優れた性能を持つ製品を開発することができるのです。
こちらのビデオで、Herni Engineeringがジェネレーティブデザインを活用する方法をご覧いただけます：
エンジニアリングの分野では、ジェネレーティブ デザインは、優れた性能と製造の容易さのバランスが取れた製品開発に役立ちます。エンジニアは、Autodesk Fusion 360 や Dassault Systèmes の CATIA などのソフトウェアを使用して多くの設計案を検討し、最終製品が厳しい性能要件を満たし、なおかつ効率的に製造できることを確認できます。たとえば、ジェネレーティブ アルゴリズムにより、強度や耐久性を維持しながら、より少ない材料で橋梁の設計を最適化できます。
航空宇宙分野では、ジェネレーティブデザインがイノベーションをさらに推し進めています。CATIAのようなソフトウェアは、抗力を最小限に抑え、性能を向上させる翼の設計など、エンジニアが燃料効率の高い航空機構造の開発に使用されています。AIを活用したシミュレーションによって、より軽く、より強く、より空気力学的に優れた部品を開発し、持続可能性と効率性の向上を目指す業界の目標をサポートすることができるのです。
こちらのElectric Aviation（エレクトリック・アビエーション）の動画では、航空宇宙学の観点からデザインを説明しています：
ジェネレーティブデザインの最も魅力的なメリットのひとつは、持続可能なデザインを可能にすることです。ジェネレーティブ・ツールは、製品や構造物のライフサイクル全体を通して、より少ない資源を使用し、効率を向上させることを目指すことで、環境に優しく、効果的なデザインを製品や構造を実現します。
AIを搭載したアルゴリズムは、廃棄物を減らしエネルギーを節約する、環境に優しい素材や デザインを見つけることができます。例えば、自然な空気の流れを改善することで冷房コストを削減する建物のレイアウトを設計したり、リサイクル可能な素材の組み合わせを製品に使用するように提案したりなどです。こうしたデザイン方法は、製品のライフサイクル全体を通じて、耐久性が高く、再利用可能で、リサイクル可能な製品を作ることに焦点を当てた、循環型デザインの考えに従っています。
ジェネレーティブデザインは、環境に優しいソリューションをデジタルでシミュレートし、テストすることができるため、物理的なプロトタイプの作成が不要になり、資源の節約につながります。建築、製造、エンジニアリングのいずれの分野でも、イノベーションと高性能を推進しながら、環境目標を達成することができます。
Synergy Filesは、ジェネレーティブデザインがエンジニアリングにどのような影響を与えるかを詳しく紹介し、持続可能性を促進する可能性を明確に示しています：
ジェネレーティブデザインが効果的に機能するためには、人工知能（AI）と機械学習（ML）に大きく依存することになります。最先端のツールは、これらのテクノロジーを使ってデザインの分析、改善、改良を繰り返し、美しさ、機能性、効率のバランスが取れた結果を生み出します。ディープラーニングのアルゴリズムが特に重要なのは、複雑なデータを処理し、デザインの限界を理解し、ニーズの変化に合わせて調整できるからです。これにより、従来の方法では開発にはるかに時間がかかるような数多くの選択肢を、迅速に検討できるようになるのです。こうしたAI主導の機能は、創造性を高めるだけでなく、デザイン上の問題を解決する際の正確性と柔軟性も約束してくれます。
ジェネレーティブデザインがアイデアの段階から実際の生産にスムーズに移行するためには、コンピュータ支援設計（CAD）やコンピュータ支援製造（CAM）システムとうまく連携する必要があります。CADと統合されたツールは、設計要件のインポートや調整を容易にし、CAMの互換性は、ジェネレーティブ・プロセスで作成されたデザインをプロトタイピング、機械加工、3Dプリントに直接使用できるようにします。このスムーズな連結は、正確なエンジニアリングと効率的な生産工程が不可欠な航空宇宙や自動車などの業界では特に重要です。
先進的なジェネレーティブデザインのソフトウェアの主な特徴のひとつは、複数の目標を同時に処理できることです。多目的最適化ツールは、構造物の強度を維持しながら材料の使用量を削減したり、性能を最大化しながらコストを管理したりするなど、設計者が競合するニーズのバランスを取るのに役立ちます。これらのツールは、競合関係を分析し、設定された優先順位に基づいて解決策をランク付けし、明確な洞察を与えるため、賢い選択を行い、最良の解決策を迅速に見つけることができます。
Autodesk Fusion 360は、3Dモデリング、シミュレーション、ジェネレーティブデザインのためのツールを組み合わせた多目的プラットフォームです。クラウドベースのセットアップにより、チームでの共同作業が容易になり、どこからでも設計を共有し、高速シミュレーションを実行できます。航空宇宙産業や自動車産業で人気の高いFusion 360は、特に形状の最適化や軽量部品の作成に有効で、エンジニアは強度と性能を維持しながら材料を節約できます。使いやすいインターフェースと製造工程とのスムーズな連携が、このソフトウェアの魅力をさらに高めています。
ダッソー・システムズが開発したCATIAは、エンジニアリング設計における精度と柔軟性で高く評価されています。予測モデリングとスマートな意思決定のために人工ニューラルネットワークを使用しているため、航空宇宙産業や自動車産業で特に人気があります。つまり、ユーザーは非常に高い精度でシミュレーションを行い、設計を改善することができるのです。CATIAはまた、異なる専門分野の共同作業を支援するツールも備えており、創造的で効率的なソリューションを必要とする複雑なプロジェクトを扱うチームに最適です。
ベントレーシステムズのGenerativeComponentsソフトウェアは、建築家や 都市プランナーにとって最高のツールです。このソフトウェアは、パラメトリックモデリングと反復設計に重点を置き、創造的で実用的なソリューションを探求するための強力なツールを備えています。大規模な建築プロジェクト向けに設計されたこのソフトウェアは、視覚的な魅力と構造的・環境的なニーズとのバランスをとることができるのです。日照や気流をシミュレートする適応型アルゴリズムなどの機能により、持続可能でエネルギー効率の高い設計の作成に特に効果的です。
nTopologyは、工業デザインと3Dプリンティングに取り組むエンジニアのために設計されています。複雑な格子構造を作成し、詳細なシミュレーションを実行することで、設計の強度、軽量性、製造が容易に行えることでよく知られています。このソフトウェアは、重量、強度、材料使用の最適化が必要な作業に最適で、積層造形やその他のエンジニアリング分野で広く使用されています。また、このソフトウェアは効率性と拡張性の向上に重点を置いており、正確な結果を維持しながら複雑なタスクを効率化します。
https://youtu.be/1ezGBHJZ_ik?si=svdhprYoCYYyBrAQ
Rhino 向けの Grasshopper は、柔軟性とクリエイティブさを重視する建築家、デザイナー、アーティストに広く使用されています。ノードベースのインターフェイスにより、パラメトリックデザインを試すことができ、複雑な形状やアニメーションを簡単に作成できます。Grasshopperは、ユーザーが入力を微調整して幅広いデザインオプションを作成できるため、美しさと機能性のバランスを取る必要があるプロジェクトで特に便利です。Grasshopperは、Rhinoのパワフルなモデリングツールとシームレスに連動するので、単独プロジェクトにもチームプロジェクトにも最適です。
これらのツールはジェネレーティブデザインソフトウェアの最先端にあり、それぞれが特定の業界やアプリケーションのニーズを満たすように設計されています。こうしたプラットフォームは、効率性を追求するエンジニア、革新的な形状を探求する建築家、創造の限界に挑戦するデザイナーに、デザインの可能性を広げるための機能と柔軟性を提供してくれます。
こちらのThe Rhino Essentialsのビデオで、Glashopperについて紹介しています：
優れた手続き型アニメーションで広く知られるHoudiniは、3Dグラフィックスのジェネレーティブデザインにおいても重要なツールとなりつつあります。そのノードベースのシステムにより、複雑で有機的な形状を作成し、従来のモデリング手法では実現が困難であった、流れる水、変化する風景、進化する構造物などの高度なシミュレーションを行うことができるようになりました。これらの機能により、Houdiniは、ダイナミックなビジュアルのためのジェネレーティブな素材を必要とするアニメーションスタジオやゲーム開発者にとって不可欠なものとなっています。その手続き型ワークフローは実験とスケーラビリティをサポートし、大規模なプロジェクトや頻繁なデザイン調整を必要とするタスクに最適です。
こちらで、ペペ・ブエンディアのHoudiniの手続き生成の様子をご覧いただけます：
Tonicはジェネレーティブデザインのための最新のツールで、特にウェブやインタラクティブプロジェクトで使用されています。ノードベースのプログラミングを使うことで、インタラクティブなアプリケーションのためのダイナミックで反応の良いレイアウトを作ることができます。柔軟性とユーザーエンゲージメントが重要視されるウェブ環境では特に有用で、プロトタイプを作成し、リアルタイムでレイアウトを調整することができます。ノードベースのシステムはHoudiniと同様に動作しますが、3Dではなく2Dとインタラクティブなデザインに重点を置いています。デザイナーも開発者も、ジェネレーティブデザインとWebインタラクティブ性を組み合わせるTonicの能力を活用し、視覚的に魅力的でユーザー入力に反応するデザインを作成することができます。
お金をかけずにジェネレーティブデザインを試したい人は、DynamoやOpenSCADのようなオープンソースのプラットフォームで、手頃かつ柔軟にデザインを作成できます。Dynamoは主にAutodeskソフトウェアで使用されるビジュアルプログラミングツールで、さまざまな入力やルールに基づいて変化するパラメトリックデザインの作成に最適です。一方、OpenSCADは、スクリプトベースのメソッドを使用して、正確なアルゴリズム駆動型の3D形状を作成します。これらのツールは、専門的なソフトウェアに高いコストをかけずにジェネレーティブデザインを試してみたい人、教育関係者、中小企業に最適です。これらのオープンソースツールはより高度なプログラムよりもシンプルでありながら、ジェネレーティブデザインを誰にとってもより身近なものにしてくれます。
常に新しいツールが開発され、ジェネレーティブデザインはより多様化し、さまざまな業界やクリエイティブな分野で活躍するようになっています。Houdiniで複雑なアニメーションを作成するにしても、Tonicでインタラクティブなウェブサイトをデザインするにしても、オープンソースのプラットフォームを試してみるにしても、これらのツールはジェネレーティブデザインがいかに柔軟で革新的になったかを示しています。これらのツールは、プロフェッショナルとアマチュア双方が、クリエイティブ・コンピューティングを使用して、無限の可能性を探求することを可能にします。
ジェネレーティブデザインのソフトウェアで最高の結果を得るには、そのニーズに合った強力なスキルを身につけることが重要です。ジェネレーティブデザインはアルゴリズムで成果を上げるため、プログラミングの知識は大きな強みとなります。ワークフローのカスタマイズやタスクの自動化のために多くのツールがスクリプトに依存しているため、PythonやJavaScriptのような言語を理解できれば特に有利になります。例えば、Rhino用のGrasshopperにはノードベースのプログラミングシステムがあり、基本的なコーディングの概念を理解しているとより効果的です。
また、モデリングとレンダリングの基本をよく理解していることも重要です。ジェネレーティブデザインでは、複雑な3D形状の作成と改良を行うことが多いため、ソリッドモデリングの専門知識があれば、形状を効果的に操作することができます。また、3Dレンダリングの知識は、デザインの機能的な面と視覚的な面の両方の基準を満たしているかの判断に役立ちます。さらに、トポロジー最適化、パラメトリックデザイン、実現可能領域解析などの主要な数学的概念を理解することも必要です。これらの概念は、ジェネレーティブデザインの限界と目標を導くものだからです。エンジニアは、応力テストやパーツの製造のしやすさなどを重視するかもしれませんし、建築家は、最適な形状を見つけ、持続可能なデザインにすることを重視するかもしれません。自分の専門分野特有の課題に焦点を当てて学習することが、より良い結果につながります。
プロジェクトの成功には、適切なソフトウェア選びは非常に重要です。建築家や都市プランナーにとって、Rhino用のGrasshopperやBentley GenerativeComponentsのようなツールは、空間の最適化や、日照や空気の流れが建物に与える影響の分析など、特定のニーズに適応したデザインを作成するのに優れており、大規模な建築プロジェクトに最適です。また、エンジニアや製品デザイナーは、Autodesk Fusion 360やnTopologyなどのソフトウェアをよく使用します。効率的な形状の設計、材料の解析、3Dプリンターとのスムーズな連携ができるからです。そして、アニメーションやクリエイティブな分野では、Houdiniが人気です。芸術的なクリエイティビティと正確なアルゴリズムを組み合わせることで、ユニークなデザインやアニメーションが可能になるからです。また、手ごろな価格のソフトウェアをお求めの方には、DynamoやOpenSCADのようなオープンソースのプログラムが、実験や小規模なプロジェクトに最適です。
幸運なことに、ジェネレーティブデザインをこれまで以上に簡単に学べるオンライン教材がたくさんあります。LinkedIn Learning などのウェブサイトには、Fusion 360 や Rhino などのツールに関する初心者向けのコースがあります。Autodesk University も素晴らしいリソースで、Autodesk 製品に特化したチュートリアル、ウェビナー、実例が提供されています。また、Parametric HouseのようなYouTubeチャンネルや、Grasshopper Forumのようなコミュニティブログでは、詳しい段階的なガイドによって技術的なヒントとクリエイティブな アイデアを提供しています。また、GitHubのようなオープンソースのサイトには無料のジェネレーティブデザインスクリプトがたくさんあり、Blender ArtistsやnTopology Communityのようなフォーラムでは、学んだり他の人とアイデアを共有したりすることができます。さらに、HoudiniやnTopologyのような多くのツールには、詳細なチュートリアルやマニュアル、認定プログラムまで用意された公式の学習プラットフォームがあります。
結局のところ、ジェネレーティブデザインを学ぶ一番の方法は、直接実践することです。家具を作ったり、単純な部品のデザインを改良したりするような、小さなプロジェクトから始めましょう。自信がついてきたら、より大きな課題に挑戦し、デザインを洗練させ、自分の仕事分野に特有の問題に取り組んでください。技術的なスキルを身につけ、創造的なアイデアを試すことで、ジェネレーティブデザインを十分に理解し、その分野の技術革新をリードする人材になることができます。
ジェネレーティブデザインは、人工知能（AI）の普及により急速に変化しています。AIがより高度になるにつれて、ジェネレーティブデザインツールはより賢くなり、基本的な改善をはるかに超える提案をするようになってきたのです。これらのツールは、大量のデータから学習し、複雑な要件を処理し、人間が思いつかないような創造的な解決策を考え出すことができます。例えば、AIアルゴリズムは、過去に成功したデザインを研究し、ユーザーの好みを理解し、素材の特性を考慮して、革新的かつ実用的な結果を生み出すことができます。ディープラーニングを使用することで、これらのツールは、エンジニアリングや製品デザインなどの分野で可能なことを拡大しながら、デザインをより迅速かつ効率的にしています。
ジェネレーティブデザインの未来は、仮想現実（VR）や拡張現実（AR）のようなテクノロジーと密接に関係しています。ジェネレーティブデザインをVRやARと組み合わせることで、まるで現実のようにモデルと対話することができるようになります。例えば、バーチャルの建物の中を歩いたり、自分の手を使ってリアルタイムでデザインを調整したりすることが可能なのです。この没入的なアプローチは、デザインの仕組みを完全に変え、より理解しやすく、連携しやすくするでしょう。例えば、建築家はARを使ってジェネレーティブ・デザインを実際の空間の上に表示することで、それが実際にどのように見えるかを見ることができるようになるでしょう。また、エンジニアは、VRを使って詳細な3Dデザインを探求し、作る前にその機能や見た目をテストすることができるようになるでしょう。
ジェネレーティブデザインは、産業界が持続可能性へのアプローチ方法を変えつつあります。より多くの企業が省エネルギーと資源の賢明な利用に重点を置く中、ジェネレーティブデザインツールは不可欠なものとなっています。これらのツールは、より少ない材料で、環境への害を減らし、製品の寿命を向上させるデザインを生み出す助けとなります。例えば、ジェネレーティブ・アルゴリズムは、強度を保ちながら使用量を少なくするために建材を配置したり、サーキュラーデザインの原則に従ってリサイクルしやすい部品を作成したりすることができます。さらに、持続可能なアイデアをデジタルでテストすることで、物理的な試作品の数を減らすことができ、より多くの資源を節約することができます。ジェネレーティブデザインは、持続可能性をデザインプロセスの中核に据えることで、産業界が環境目標を達成し、イノベーションの限界を押し広げるのをサポートするのです。
ジェネレーティブデザインは単なる先進的なソフトウェアではなく、私たちがどのように創造し、革新していくかを再考する方法なの です。AIは新たなレベルの創造性を推進し、VRとARはデザインとの関わり方を変え、持続可能性は中心的な課題となりつつあります。これらの進歩が相まって、産業は大きく変わろうとしているのです。建築家、エンジニア、デザイナーにとって、今こそジェネレーティブデザインを取り入れ、その強力な可能性を探求する絶好の機会です。テクノロジーとクリエイティビティの結びつきが強まるにつれ、ジェネレーティブデザインは、よりスマートで持続可能な未来への道を切り開こうとしています。
