22/10/2025
生成AIに設計の手伝いをさせようと構想してから三週間ほど経った。
最初の一週間は全く期待と離れたAI進め方に戸惑って、どのように制御すればいいのかと考えあぐねた。
まずは情報の渡し方、人間が持つ空間概念をAIは持たず座標でしか理解しない。座標と言っても私たちは即座にx,y,zを視覚的な空間として脳内に描けるがAIにおいては単なる数だということだ。これはいかんともしがたいので、こちらが視覚的に３D CADで描いたものをAIが理解可能な座標オブジェクトとして変換出力して渡すことにした。
それでなんとか、、、なるはずがない。
そもそも生成AIは人間がもともとやっていることを模倣していて、従来のコンピュータができなかった自然言語を扱い曖昧さを許容して推測を行うのだ。
よくAIが嘘をつくというのはこのためだ。
それに対して、設計（工学的な意味での）とは、その曖昧さや推測を退けて、結論が同じようになるように定義していくことだ。
全く逆方向のこの矛盾を克服するために考案したのが、「設計モード」という動作状の縛りを作ることだった。これは生成AIに工学的な設計とは何かと教え込んで、それに沿って動作させるということに近い。もちろん生成AIは工学的な設計という言葉を理解するし説明もできる。しかし、そのように振る舞えるかと言ったらそうではないのだ。そしてそのルールに基かせながらインプットを概念的なものから具体的なものに落とし込む作業。それは自分がIT業の中で行ってきた「要件定義」「基本設計（概念設計）」「詳細設計（実施設計）」を作ることになるのだが、人間がやっている少々いい加減な設計でもなんとかなってしまうなんてことはない。「こんな設計書書いたことないわ」ぐらいになるのだった。具体的な設計、作図となると「なんかおかしい」と気が付く。なんでそうなるのか、理由を辿っていくとインプットつまり上流工程での定義に不足があったということになる。人間の場合はそれを無意識に補ってしまう能力があるのだ。だからその補わなければならないのは何？と考え探し出さなければならないのだAIと仕事するときは。これでは設計のための設計ではないか。。
気が付くとAIとともに自分が作った「設計モード」の監獄に入っていたのだった。
そして、あるとき入力情報は完璧なはずなのに、いざ具体的な作図に入るとどうにも解決できない問題にぶち当たった。つまり作図のためには新しい概念が必要だった。
工学的な設計のみで可能であるほとんどの場合においては、それは制作する対象がすでに世の中に存在しているもので、インプットに必要なものは予め確定しているのだ。
ところが世の中に存在していないものを生み出すために行われる設計には「想像力」が必要になってくる。新しい概念を具体化する時に避けて通れない「行き詰まり」は工学的設計を離れて、想像的設計に入るトリガーとしなければならないのだ。そこではブレーンストーミングが必要で、それをAIとともに行う。この（工学的）設計モードから逸脱できるようにする。この新しい設計モードR3が完成した。
ようやくこれで、想像力＋AIの計算能力、情報収集能力がいかせる準備が整った。と再設計を始めた。
まだ、作図はしていない。し始めたのだが、途中でできないことに気がついた。その前に、抽象的な概念を具体に落とすため議論を行う必要があったのだ。R3モード効果あり。今やっと議論がひと段落。作図までもう1ステップが必要だが期待できる。
何日も朝までAIとやりとりしてやっとたどり着いた。
今日はもう寝よう。
It’s been about three weeks since I first conceived the idea of having a generative AI assist me in design work.
During the first week, I was completely bewildered by the AI’s approach—it was so far from my expectations that I struggled to figure out how to control it.
First, I had to learn how to give it information. AI lacks the spatial intuition humans naturally have; it only understands coordinates.
When we think of coordinates, we instantly visualize x, y, z as points in space, but to AI, they’re nothing more than numbers. There’s no way around that, so I decided to take my 3D CAD models and export them as coordinate-based objects the AI could interpret.
That… didn’t really work out.
After all, generative AI imitates what humans do—it handles natural language, tolerates ambiguity, and makes guesses where traditional computers couldn’t.
That’s why people say AI “lies.”
In contrast, engineering design is about eliminating ambiguity and speculation, defining things so that results remain consistent.
To bridge this contradiction, I came up with a behavioral constraint called “Design Mode.”
It’s a way to teach the AI what engineering design really means and force it to operate accordingly.
Of course, AI can explain what engineering design is—but acting like an engineer is another matter entirely. So, I began building a process to translate conceptual input into concrete form under that rule set. It resembled the workflow I used in IT: requirements definition → basic (conceptual) design → detailed (implementation) design.
But unlike human design—where small mistakes can be patched intuitively—AI demands rigor. It would never “fill in the gaps” the way a human mind does.
And so I found myself asking, “What exactly needs to be filled in?” every step of the way. Working with AI felt like doing design for the sake of design itself. Before I realized it, both the AI and I had locked ourselves inside the very prison we’d built—the prison of Design Mode.
Then one day, even with perfect input, I hit a wall.
Something essential was missing when it came time to draw. That’s when I realized: design sometimes requires new concepts—things that don’t yet exist.
In conventional engineering, the subject of design already exists in some form, so all necessary inputs are predetermined. But when you’re trying to create something that doesn’t exist in the world, imagination becomes indispensable. That moment of deadlock—when engineering logic can no longer advance—must be treated as a trigger to shift into imaginative design.
That’s where brainstorming comes in—together with the AI. To make this possible, I modified the system so it could step outside of strict engineering reasoning when needed. Thus, Design Mode R3 was born.
Finally, I felt ready—to combine imagination with AI’s computational and information-gathering power—and began the redesign. I haven’t actually started drawing yet. Or rather, I did start, only to realize midway that I couldn’t proceed. Before that, I needed deeper discussion to turn abstract concepts into concrete forms.
R3 Mode worked. Now that the debate has settled, I’m one step away from actual drawing—and I feel hopeful. After many nights of talking with the AI until morning, I’ve finally reached this point.
Time to sleep.
