『Super Build／SS7』の導入事例

事務所の業務内容を教えてください。

個人で営んでいる構造設計事務所です。大学卒業後、地元の設計事務所で10年ほど構造設計を担当し、2025年9月に事務所を設立しました。これまでは鉄骨造とRC造が中心でしたが、独立後は木造にも取り組んでいて、小・中規模の施設から住宅まで設計を行っています。

一人事務所なので、検討書づくりや図面のチェックのような手間のかかる作業に、どうしても時間を取られます。その部分をAIに手伝ってもらう仕組みを、独立と同時に作り始めました。

『SS7』を選んだきっかけを教えてください。

独立するときに、一貫計算ソフトを一から選ぶ必要がありました。決めた理由の１つに「AIとの連携がスムーズか」ということがありました。

AIに検討書の作成や図面との突き合わせを手伝ってもらうには、一貫計算の結果をAIに渡す必要があります。出力が閉じたソフトだと、結果を人が転記してAIに渡すことになり、そこで手間も間違いも生まれます。『SS7』はCSVでの書き出しやPython連携など、外とつなぐ手段が最初から用意されているので、AIと組み合わせる前提で選びました。

実際に使ってみて、良かった点を教えてください。

一番はCSVでの書き出しです。入力モデルデータや、部材ごとの応力などの計算結果を、検討に必要な表単位で、そのままCSVに出せます。そのファイルをAIに渡すだけで、AI側が読み取って処理してくれます。人がやることは「どの結果をどの形で出すか」を決めることだけで、転記がありません。

AIに正確に仕事をしてもらうには、渡す材料が整っていることが重要です。『SS7』のCSVは、符号・位置・値の対応がそのまま列になっているので、AIが取り違えずに読めます。ここがスムーズかどうかで、その先の自動化のしやすさが大きく変わります。

効率化につながった具体例を教えてください。

大きく2つあります。

1つ目は、構造計算書と構造図の整合チェックです。『SS7』の計算書に載る部材の断面・符号と、構造図の記載をAIに照合させて、不一致の箇所を一覧で出しています。自分での確認作業に加え、AIが作った一覧を人が確認する工程も加えたことで、チェックにかかる時間が減り、確認の抜けも起きにくくなりました。

2つ目は、一貫計算の外で行う別途検討書との連携です。『SS7』から応力や節点重量などをCSVで書き出し、それを元に別途検討書（Excel）をAIに作らせたり、更新させたりしています。例えば屋根面の水平ブレース検討書は、節点重量と水平力分担のCSVを渡すと、各通りの重量集計と移行せん断力まで入った検討書が出てきます。その他、一貫計算の応力を拾って別途検討するものも、同じ方法で自動化することに挑戦中です。

どちらも、最初はAIと会話しながら手順を詰めて、出てきた成果物を私がチェックし、直してもらう、を繰り返しました。納得のいく品質になったところで、その手順を保存して、次の物件でも同じように呼び出せるようにしています。以降は『SS7』の出力を渡すだけで、同じ形の成果物が出ます。入り口はどれも『SS7』のCSVです。

Python連携についてはいかがですか。

『SS7 Op.Python実行』は、いま試しているところです。AIにPythonのコードを書いてもらい、そのコードで『SS7』を外側から扱う、という使い方ができます。コードを自分で書くのではなく、AIが書いたコードをPythonで実行して『SS7』を走らせ、結果を見て修正する、という進め方ができるので、連携に手が届きやすいのはありがたいです。

まだ効果が出るところまでは行っていませんが、CSVで「結果を受け取る」だけでなく、Pythonで「『SS7』を動かす」側にも道が開いているのは、AIと組み合わせる上で非常に魅力を感じています。

AIはたたき台を作る役、判断と責任は人、という線を崩さないことです。AIが作った検討書や一覧は必ず自分で確認しますし、確認するには構造設計の知識が要ります。どこが間違っていそうか、どの数値を疑うべきかは、設計者でなければ分かりません。AIに任せる範囲が広がるほど、人間側の専門性はむしろ問われるようになると感じています。

その意味で、『SS7』の結果が画面上で追いやすく、根拠を確認しやすいことは、AIに任せる前提として効いています。AIに渡す元データが信頼できて、人が検証できるので、『SS7』を採用してよかったと感じています。

A-Loop勉強会「AI時代の構造設計者 ―AIとの協業を、どう設計するか―」

本日は、ありがとうございました。

取材日：2026年10月