岡田颯太の動画「Claude Codeはプログラマー専用？画像から仕事のモデルを作る仕組み」をもとに、試した内容と、自分の仕事で使う時の考え方をまとめました。
コードの説明文を返す以外に、AIが外部の道具を使うと何を受け取れるか。
画像からソフトの中のモデルへ
Claude Codeは、コードを書く人だけの道具でしょうか。
公開された建築の実験には、図面の画像一枚から、ソフトの中に壁や柱を置いてモデルを作るものがあります。
文章で説明するだけではなく、その後も作業を続けられるデータが返ってくる。
でも、同じ図面を渡しても、完成した中身は同じではありませんでした。
この記事では、この二つから、AIに仕事を任せる時の見方を話します。
紹介するのは建築志ドットコムの公開実験です。
僕がこの建築モデルを作ったわけではありません。
ここでは、その記録から、画像がどんな道具を通って成果物になるのか、同じ入力でもどこに差が出るのかを見ます。
建築ソフトの操作講座ではなく、自分の仕事でも、返してほしいものをどう考えるかという話です。
まず、普通に画像について相談する場面を考えてみてください。
図面を見せて「この建物を説明して」と頼む。
部屋や壁についての文章が返る。
その説明を読んだあと、ソフトを開いて壁を置くのは自分です。
AIは画像を読むところを手伝ってくれましたが、読んだ内容を作業へ移すところは、人の側に残っています。
公開実験では、図面の画像と作業の指示を渡し、Claude Codeが接続機能を通じてArchicadという建築ソフトを動かしています。
画像の線を読み、壁や柱などを配置する。
そのつながりがあるから、答えを読むところではなく、ソフトに要素が置かれたところまで進む。
Claude Codeという名前だけで、どのソフトでも同じことができるわけではありません。
材料を読むAIと、操作できる道具が、一組になっているんです。
返事と編集できる成果物の違い
ここで、建物のきれいな画像が出ることと、建築ソフトにモデルができることを分けてみましょう。
画像なら、見た目を確認できます。
モデルなら、壁や柱を要素として選び、その後の作業へ使えます。
たとえば、机の絵を一枚受け取っても、その中の机だけを横へ動かせるとは限りません。
机が独立した部品として置かれたデータなら、その机を動かせます。
これは説明用の例ですが、欲しいのが眺めるものか、あとで直すものかで、頼む成果物は違うんです。
同じ画像でも解釈が違う
では、道具へつながれば、もう同じものができるのでしょうか。
公開実験では、同じ画像と同じ指示を三つのAIへ渡しています。
それでも、先に一つ置いて試す進め方と、図面を読み込んでから配置する進め方が違いました。
早く動き始めたかだけでは、完成したものを選べない。
この後の中身を見る必要があります。
分かりやすい差が、建物の外側にある帯状の部分です。
元の建物ではバルコニーになっているところを、一つの結果では外壁として読んでいました。
同じ線を見ているのに、「何の部分か」の理解が違う。
その違いが、文章の言い回しではなく、置かれた壁や扉の違いとして出ています。
ソフトが動いたという事実と、欲しいものができたという判断は、ここで分かれるんですね。
修正と採点基準の逆転
さらに面白いのは、途中で直しているところです。
実験の記録には、作った床の厚さを読み戻して直す動きや、扉の向きを確認して反転する動きがありました。
エラーが出なければ完成、ではありません。
置いた結果を見て、元の指示や図面へ戻り、もう一度操作する。
AIに渡せるのは最初の作業だけでなく、途中の見直しを含む場合もあると分かります。
ここまでなら、最後は正解データと比べて採点すればよさそうですよね。
ところが、この実験にはもう一つ発見があります。
比較に使ったデータでは、三か所の柱が抜けていました。
三つのAIは、そこへそろって柱を置いていた。
元の図面を拡大して確かめると、柱は描かれていました。
この三か所の柱については、間違っていたのはAIが置いた結果ではなく、比較する側のデータだったんです。
これは、「AIが三つとも同じ答えなら正しい」という話ではありません。
多数決ではなく、元の資料へ戻って、描かれているものを確かめたところが大切です。
AIの成果物を見直す時、自分が正解として持っているものも、どこから作られたのかを見る。
確認の相手はAIの文章だけではなく、入力した材料や比較基準にも広がります。
自分の仕事なら何を受け取るか
では、建築を仕事にしていない人に、何が関係するのでしょうか。
AIから返事をもらったあと、自分が何を作り直しているかを考えてみてください。
配置の説明を読んで、自分で図を作る。
文章を整理してもらって、別のファイルへ貼り直す。
欲しいものが編集できる資料なら、返事のきれいさだけでなく、その資料を開いて次の作業へ進めることが大事になります。
たとえば説明用に、店内の備品配置を考えるとします。
見た目の案を比べたいなら画像でもよい。
でも、あとで棚を一つ動かして考え直したいなら、動かせる形で受け取りたいですよね。
同じ「配置を考えて」という依頼でも、終わった後にしたいことが違います。
入力する材料と、使える道具と、返してほしい形式を一緒に決めると、AIへ頼む仕事の終わりが具体になります。
その時、まだ決めていないことまで成果物へ確定させないのも大切です。
棚の幅が分からないなら、仮の値として分かるようにする。
図を作れたことと、実際の店舗で置けることは別です。
建築の公開実験も、モデルの下地を作ることと、実際の建物の寸法や専門的な判断を確かめることを分けています。
完成した見た目で、残っている判断を隠さないようにします。
Claude Codeの公式資料には、ファイルやコマンドを扱い、外部のデータや道具へつなぐ仕組みが案内されています。
コードを書くことは、その仕事を進めるための手段にもなるわけです。
今すぐ全部の仕組みを覚えるより、説明を読んだあとに自分が手を動かしている場所を一つ見つける。
そこへ使える道具がつながるかを考えると、自分に関係するかも判断しやすくなります。
図面の画像から、ソフトの中のモデルへ。
最初の驚きは、文章の外へ仕事が進むことでした。
でも、中身を見ると、読み取りの差、途中の修正、比較する側の間違いまで見えてきます。
任せる仕事が増えるほど、受け取りたいものを具体的にする意味も大きくなる。
皆さんはAIの返事を読んだあと、何をもう一度、自分で作っていますか。
それが、次に渡す仕事を考える入口です。
自分の仕事をClaude Codeへ頼む時に、材料と道具と欲しい成果物を整理できるシートを用意しました。
自分の仕事で試すなら
AIの説明を読んだあとに自分が再入力している作業を一つ選ぶ。
見た目だけで足りるか、後から編集したいかを決める。
入力・使える道具・欲しい形式を一組にして依頼し、受け取ったファイルを開いて実際に編集できるか確かめる。
よくある質問
Claude Codeだけで、どの建築ソフトも動かせますか？
そういう事例ではありません。
画像を読むAIと、接続されて操作できる道具が一組になっています。
使える接続と受け取りたい形式を確認します。
きれいな画像と編集できるデータは何が違いますか？
画像は見た目の確認に使えます。
要素が分かれたデータなら、机や棚などを選び、その後の作業で動かせます。
必要な成果物に合わせて形式を決めます。
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参照資料
建築の公開実験は、本文で紹介している建築志ドットコムの動画を参照しています。