| 研究課題/領域番号 |
20H04467
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分90010:デザイン学関連
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
渡辺 俊 筑波大学, システム情報系, 教授 (60212320)
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| 研究分担者 |
長坂 一郎 神戸大学, 人文学研究科, 教授 (10314501)
大崎 純 京都大学, 工学研究科, 教授 (40176855)
藤井 晴行 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 教授 (50313341)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | デザイン科学 / 生成AI / 最適化 / 機械学習 / Generative Design / Parametric Design |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、まずデザインにおける創造性の論理的・技術的探求に関するラウンドテーブルでの議論を通じて、イノベーションを生み出すデザイン思考のための枠組みの再検討を行った。”建築情報教育の実態調査アンケート”を通じて建築デザイン教育の現状や問題点を確認する一方で、建築家と構造エンジニアの共創や建築設計教育についての先進的活動事例について調査した。これらの結果を踏まえて、最新の ”ジェネレーティブ・デザイン”や”機械学習”に基づく教育プログラムを開発し、大学院生を対象に開催したワークショップを通じてその有効性を検証した。
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| 自由記述の分野 |
建築情報学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
「人間の拡張がメディアの本質である」との知見から見た時、情報技術は記憶力・思考力を拡張するメディアとして進化してきたが、創造力を拡張するメディアには至っていない。ChatGPTの一般公開に伴い、生成AIやコンピュータとの共創への関心が急速に高まっているものの、創造性を育むためのデザイン思考はプロセス論に留まっており、いかにして社会が求めるイノベーションを生み出すかが問われている。ワークショップで用いたプログラミングを主体とした教育コンテンツは、文部科学省が進める数理・データサイエンス・AI教育プログラムにも役立つ内容である。
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