Claude×Blender×Pythonで、特別高等支援学校の生徒が作図に関われるかの実験終了

Claude、Blender、Pythonを使って、特別高等支援学校の生徒がマンションや一戸建ての作図にどこまで関われるか。

その実験を続けてきた。

自然文で指示を出し、PythonでBlenderを動かし、マンションや一戸建ての外観を作る。途中からは、ローカルホスト上の画面を操作して、階数や色、建物のタイプなどを選べるようにもした。

最初は、単なる技術実験だった。

しかし、続けていくうちに、これは教育や卒後支援にも使える可能性があるのではないかと思うようになった。

実験としては、ここで一区切り

今回の実験は、これにて終了とする。

マンションについては、クラシックな外観やモダンな外観、階数、住戸構成、色の変更などを試した。

一戸建てについても、外観の違いや屋根、素材、色の考え方を確認した。

もちろん、実務で使える建築パースとしては、まだ足りない部分も多い。

細かな寸法精度、実際の建築基準、敷地条件、採光、構造、法規、図面との整合性。

そうした専門的な部分まで担うものではない。

ただ、特別高等支援学校の生徒が、AIと3Dを使って「建物のイメージ作成」に関わることができるのか。

その入口は見えたと思う。

不動産会社がどこまで求めるかは未知数

実際に、不動産会社がこのような作図補助をどこまで求めるのかは分からない。

外観パースのたたき台が欲しいのか。
色違いの比較画像が欲しいのか。
内装の簡単なイメージ図が欲しいのか。
それとも、もっと正確な図面レベルを求めるのか。

そこは、現場に聞いてみなければ分からない。

また、不動産会社が特別高等支援学校の生徒たちに、実際に門戸を広げるかどうかも別問題である。

「AIでできます」と言うだけでは仕事にはならない。

納期、品質、修正対応、情報管理、責任範囲。

仕事として受けるなら、考えるべきことは多い。

それでも、AI×3Dを使えば、何らかのお手伝いができるイメージは作れた。

ここは大きい。

清掃や軽作業だけではない選択肢を

特別高等支援学校の生徒の卒業後の進路は、清掃、軽作業、仕分け、補助業務などに偏りやすい。

もちろん、それらの仕事が悪いわけではない。

社会に必要な仕事であり、本人に合っていれば大切な進路である。

ただ、選択肢がそこだけに限られてしまうのは、少し寂しい。

絵を描くのが好きな生徒。
建物を見るのが好きな生徒。
パソコン操作が得意な生徒。
色や形を選ぶのが好きな生徒。
コツコツ修正するのが得意な生徒。

そういう生徒が、AIや3Dツールを使って、自分の得意を仕事に近づけられたら面白い。

高度な設計をする必要はない。

最初は、色を変えるだけでもいい。
建物タイプを選ぶだけでもいい。
AIに相談しながら、イメージ画像を作るだけでもいい。

そこから少しずつ、自分で判断できる範囲が増えていく。

その積み重ねが、卒業後の仕事につながる可能性はある。

自律できる仕事につながってほしい

今回の実験で一番大事にしたかったのは、「自律」である。

誰かに言われた作業をこなすだけではなく、自分で選び、自分で確認し、自分で修正する。

AIに相談する。
画面で設定する。
結果を見る。
違和感があれば直す。
完成した画像を残す。

この流れには、小さな判断がいくつもある。

その判断を積み重ねることが、仕事の自律につながるのではないかと思っている。

特別高等支援学校の生徒たちが、卒業後に少しでも自分で考えて動ける仕事に就けるなら、それは大きな意味がある。

AIは、人の仕事を奪うだけのものではない。

使い方によっては、これまで仕事の入口に立ちにくかった人たちに、新しい入口を作ることもできる。

実験は終了。でも可能性は残った

Claude、Blender、Pythonを使った今回の作図実験は、ここで一区切りにする。

マンションと一戸建ての作図について、どこまでできるかは確認できた。

実務化には、まだ距離がある。

不動産会社が求める水準も、実際の業務委託につながるかどうかも、まだ分からない。

それでも、特別高等支援学校の生徒がAI×3Dを使って建物イメージ作成に関わる。

その姿は、少し具体的に見えた。

清掃や軽作業だけではなく、デジタルな仕事、表現を伴う仕事、自分で判断する仕事へ。

その可能性を考えるための実験としては、十分に意味があったと思う。

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