空間体験をより客観的に分析する新手法を提案しています。従来、空間分析は写真や図面を使った主観的評価が中心でしたが、この研究では360度パノラマ画像とAI技術を活用し、空間の客観的な数値化を目指しています。 具体的には、セマンティックセグメンテーションと呼ばれる深層学習技術を用いて、画像内の空間要素（床、壁、天井など）を自動的に識別し、その面積比を計算することで、空間の視覚情報を定量化しています。実験の結果、この手法は教師データと同様の条件下では高い精度で空間要素を識別できることが確認されました。 しかし、撮影条件が異なると精度が低下するという課題も明らかになりました。 本研究の成果は、これまで空間的にも時間的にもトリミングされた建築写真から定性的に語られるものであった建築空間を、より具体的に変化する環境として定量的に議論することを可能にするものです。
平面と空間のデザイン