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構造計算・構造設計
Structural calculation & engineering design
2030年（予測）: 3/5 実務品質（要確認）
0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。
専門家と比べて
特定計算(座屈荷重予測式)は誤差0.4%以内という高精度事例がある一方、GPT-4は地盤工学計算のゼロショット学習で正答率わずか28.9%。LLMはべき乗計算等で反復的な算術エラーを起こすとの報告があり、安全上重要な判断の一次情報源としては「本質的に信頼できない」と評価される。保険会社の一部は2026年にAI関連除外条項を専門職賠償責任保険に追加し始めている。
できること
特定の限定タスク(座屈荷重等の狭い計算式)における高精度予測、RAGベースの参照付き計算の一次チェック
まだできないこと
汎用構造計算の安全な自律実行(算術エラー・地盤工学正答率29%)、専門職責任の負担、保険適用範囲内での自律運用
なぜそうなのか
安全上重要(safety-critical)な判断において算術エラー等の技術的信頼性が不足しており、加えて建築士法・技術士法等の資格制度が最終責任を人間に固定。保険業界もAI関連除外を追加し始め制度的にも自律化を抑制する方向。
これからの予測の根拠
専用ドメインモデル(座屈荷重式のような特化型)の精度は上がる一方、汎用LLMの算術信頼性課題と資格制度・保険制度の不変性から2028年時点でも限定的タスクの補助止まりと予測。
いま使える主な道具
汎用LLM(専用構造解析ソフトの補助的利用に限定)、Graitec系AI機能
根拠
- Claude AI for Engineering Calculations: How Accurate Is It Really? 2026
GPT-4は地盤工学ゼロショット計算で正答率28.9%、べき乗計算等で算術エラー - AI Liability Insurance For Architects 2026
保険会社がAI関連除外条項を専門職賠償責任保険に追加開始
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AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。