《小国ドーム》をコンピュテーショナル・デザインのグローバルな文脈に位置づける ──コンピュテーションの具現化としての建築
［201908 特集：建築批評 葉祥栄《小国ドーム》― 現代木造とコンピュテーショナル・デザインの源流を探る］Oguni dome in a global context of computational design : Architecture as embodied computation
ニコル・ガードナー＋ハンク・ホイスラー（訳：岩元真明＋水谷晃啓）
Oguni dome in a global context of computational design : Architecture as embodied computation
By Nicole Gardner and M. Hank Haeusler (UNSW)
[English text follows after Japanese]
コンピュテーショナルなプロセスは、昔ながらの職場での慣行や職能の妥当性・アイデンティティ・提供価値を変化させながら、多くの産業において生産行為の中心を担いつつある。建築業界においても、デジタル技術とコンピューティング技術の採用が、長きに渡り続いてきた設計・納品・建設の手続きを大きく変えようとしている。建築は、はるか以前からコンピュータ化されていたとも言える。1980年代には事務作業用のコンピュータが導入され、製図や表現のためにCADソフトが使われてきたからだ。しかし現在、コンピュータ・サイエンスの論理・方法と接触する、さらに重要な交差点に立っている。コンピュータ・プログラミングのスキルをもつ建築学生や建築家はもはや珍しい存在ではない。プロセスを自動化したり、膨大なデータを理解したり、アルゴリズミック・デザインの手法を適用することによって、デザインの意思決定に有益な情報が得られるようになった。1990年代の「デジタルへの転向」（Carpo 2013）以来、デジタル生成によるブロッブ、曲線、多面体や可変的なサーフェスの形態的な可能性が活発に探求されてきた。しかし（いや、だからこそ？）、テクノジーを建築に応用する際には、道具主義的な態度がいまだに支配的である。
今日、たとえばWeWork★1 などのグローバル企業では、ユーザーの滞在に関するデータと機械学習技術を用いてオフィス・レイアウトの自動化が積極的に行われている（Davis 2019a）。また、The Living★2 やHigharc★3、オーストラリアのArchistar★4 といったリサーチ共同体やスタートアップ企業が、同様の戦略を住宅産業に応用しつつある（Davis 2019b）。しかし、建築を表現するのみならず、建築を生成するためにコンピュテーションが使用可能であるという考えに対しては、いまだに議論が絶えない。建築分野は表面的には技術革新を推し進めてきたが、人間と非-人間を二分法的に分離することによって、しばしば技術が適用される範囲を限定してきた（Cardoso Llach; Gardner 2018; Terzidis 2011）。建築家であり研究者でもあるコスタス・テルジディスが指摘したように、建築は「芸術的感性と直感的な遊び心」という（人間的な）イメージと精神を守ろうとしてきた。この両者はアルゴリズムに則ったコンピュテーショナル・デザインの（非-人間的な）機械論的・論理的な性質とは相いれないものであり、コンピュータにとって不可解な存在である、というわけだ。このような態度が建築のイノベーションを周縁へと追いやった。その結果、「実験的な建築家や研究者が、新技術が生み出す新たな建築的可能性を問い…探求する」（Menges 2015a, p.29）ことになり、スタートアップ世代が参入する余地が生まれた。彼らは建築と都市計画の論理を「デコード」し、クライアントの要求に基づくサービスを提供し、新しい方法を通じてローカルとグローバル双方の課題に取り組み始めている。
このような状況にある現在、日本人建築家・葉祥栄の作品を再考することは時宜を得たことに思われる。1980年代後半以来、葉は道具主義的な態度に陥ることなく、新しいコンピューティング技術との間に協力的な関係を築いてきた。この建築的近過去の検証は、技術と建築の関係を批判的に再-概念化する上で意義深い。前に進むために（一時的に）時計の針を戻す。これは、私たちがニューサウスウェールズ大学（UNSW）構築環境学部コンピュテーショナル・デザイン学士コース（CoDe）において採用している重要な戦略である。そこでは、グレッグ・リンによる『デジタルの考古学（Archaeology of the Digital）』が、デジタルおよびコンピュテーショナルな技術を建築デザインに応用する様々な方法を探求する出発点として役に立つ。そして、この本の中で、葉祥栄の作品はピーター・アイゼンマン、フランク・ゲーリィ、チャック・ホバーマンと並んで大きく取り上げられている。風変わりな形態によって特徴づけられる1990年代の数々の「デジタル」建築とは異なり、葉の作品はコンピュテーションを通じてテクトニックと環境の関係を築き上げる点で際立っている。そこでは、コンピュテーショナルな方法は自然に対する深い敬意と溶け合っている。コンピュテーショナルな方法は、建築を環境条件に適応させ、同時に人間の経験を高めようとする葉の野心と一致したのである。さらに、葉のプロジェクトは、自然現象に関する理解を深めることによって、コンピュテーショナルな方法が従来的なデザイン分野の境界を拡張することをも示唆している。たとえば、熊本の《小国ドーム》の計画では、空間・構造・防耐火の諸課題に対応するために導入された分析的かつ予測的なコンピュータ・シミュレーションによって、プロジェクト・チームは可変的要素から成る構造システムの振る舞いをよりよく理解することができた。これは、より具体的に言えば、自然素材資源の使用可能性に関わっており、連続的な構造システムの中で、樹齢や密度の異なる杉材を最適に利用する術を理解する必要性に駆られて行われたという（Lynn 2013, p.106）。このようなアプローチでは、「材料に関する知識」が建築デザインの中心部に再配置され、形態と性能の双方を生成する原動力となっている。
つながりや関係を築き上げることは概念的なレベルでも、設計プロセスにおいても、葉の作品に一貫して認められるテーマである。《小国ドーム》、《ギャラクシー富山》、《小田原体育館案》などの大スパンのプロジェクトでは、システム全体のなかで複数の変数が相互作用・相互影響する様子がコンピュータ解析を通じて理解された。同様に、コンピュータ解析のモデル情報が翻訳され、自動化されたコンピュータ数値制御を通じて非-標準的な構造部材が生産され（Lynn 2013）、設計と生産をつなげることも可能となった。このように、デジタル・デザインとコンピュテーショナル・デザイン技術の第一波は、設計と生産という2つの領域を有意義な新方式によって接近させ、標準的建築部材に基づく生産という因習的なモダニズム的制約から建築デザインを解き放ったといえる。現代では、協働的なデジタル・プラットフォームを通じて設計者・コンサルタント・ステークホルダー・建設業者が3D（幾何学）、4D（スケジューリング）、5D（コスト）、6D（性能）、さらには7D（ライフサイクル）の情報データを内包した建物モデルを制作・共有することによって、正射図法による従来的な建築図面が不要になる可能性すら指摘できる。ドイツ、シュトゥットガルトのInstitute of Computational Design and Construction （ICD）★5 におけるアヒム・メンゲスらの研究成果を真摯に受け止めれば、私たちは超ネットワーク型のサイバー・フィジカル生産システム（cyber physical making systems, CPMS）、すなわちコンピュテーショナル・コンストラクションの時代に突入している（Menges 2015b）。そこでは、単に情報を管理しパッケージするだけではなく、リアルタイムのデータループとフィードバックループを組み込むことによって設計／建設システムが継続的に構築され、再調整される。そのために、CPMSはコンピュテーション、機械学習、デジタルファブリケーション、ロボティクス、スマートセンシング、クラウドコンピューティング、リアルタイムセンシング、トラッキングから成るテクノロジーの生態系を形づくるのである。
インダストリー4.0の文脈において、CPMSは機敏で、動的で、分散型の新しい生産プロセスとして特徴づけられる。その守備範囲は従来の建築をはるかに越えており、顧客感情や資源供給、消費速度、株価、天候状況や生産要求に至るまでの現象を理解し、それらに対応することができる。しかし、メンゲスは建築におけるコンピュテーショナル・デザインの最大の価値を「素材探求の鍵となるインターフェース」として機能し、「素材に対する概念を大きく変える」（2015a, p.9）という点に見出している。コンピュテーショナルな方法は、自然素材と人工素材の双方に対する新しい視点を提供する。固有の材料特性や様々な物理的・時間的スケールにおける性能について、細胞レベルから地球規模の形態に至るまで、多様な構成と文脈において指し示してくれるのだ。メンゲスとライヒェルト（2015）によれば、たとえば木材はそもそも非常に「スマートな」素材であり、コンピュテーショナルな方法はその特性を設計に活用するための多様な術を提供する。コンピュテーショナルな方法とデジタル・ファブリケーションの技術を通じてマテリアルサイエンスの知見が建築に結びつく例としては、木材加工の異方性や吸湿性を利用し、非-機械的な運動と応答性を建築の形態や表面において実現しようとする探求が挙げられる（Menges and Reichert 2015）。もう一つ異なる角度から例を挙げれば、ニューヨークの研究グループThe Livingは2018年にマシンビジョンとカスタマイズされたアルゴリズムを組み合わせた機械学習技術を開発し、本来は廃棄される木の端材の節穴を分析・検出した。そして、節穴がつくる微小な凹凸を露出させるようにCNCを用いて木板を加工し、外装材として使用した★6 。その割付はコンピュータ解析による日影データに基づいて決定されている。これまで木材検査は人間の専門家が行ってきたが、時間がかかり、不正確なこともあった。機械学習技術を含むコンピュテーショナルな方法は、木材の多様な性質を把握し、機械的・構造的挙動に対するその影響を理解するための包括的な方法をもたらす。それは木材利用の最大化と廃棄物の削減に有益である。
このように、設計や建設においてコンピュータ・システムは急速に実現可能・利用可能となってきたが、一方で、建築業界はその導入について慎重であり、選択的・個別的であることが研究によって示されている（Cardoso Llach 2017; Gardner 2018, 2019; Deutsch 2017, 2019）。確かに、建築家たち全員が、先述したようなマテリアルサイエンスに基づくコンピュテーショナルな方法を用いることは難しいだろう。それでもなお、デジタルツールとコンピュテーショナルな方法は、従来的な設計手法のなかに着実に移植されてきた。パラメトリック・モデリングとアルゴリズミック・モデリングはいまや建築学生と専門家たちの間で幅広く用いられている。視覚的アルゴリズムエディタのgrasshopperをライノセラスと組み合わされて使用するのがポピュラーだが、学生たちはKangarooやKaramba3Dといった構造最適化のプラグインや、Galapagosなどの進化的ソルバーも日常的に使用している。ニューサウスウェールズ大学のCoDeでは、学生たちは単に既存の技術（ソフトウェア、ハードウェア）を用いるだけではなく、従来的な実践のなかにデザインの可能性や歪み、摩擦点を見出し、様々なプログラミング言語を駆使してその都度の設計手法を、建設方法を、ワークフローを、成果を生みだしている。
さらに、コンピュテーショナルな方法は忘れられた建築の伝統を復興し、伝統工芸の素材・実践を再生する際にも大きな可能性を指し示す。スイス連邦工科大学（ETH）のブロック・リサーチ・グループによる研究はその好例であり、コンピュータを用いたフォームファインディングと解析手法によって組積造圧縮シェルの固有性を活かした新たな建設手法を開発し、歴史的に重要な既存建築物の保存手法をも探求してきた（Block et al. 2015）。UNSW CoDeにおいても、学生たちは過去から学び、省資源・省コストで複雑な形態や曲面をつくりだすプロジェクトを進めている。
結論
過去10年間で（グローバルなコンテクストにおいて）コンピュテーショナル・デザインは建築分野において絶大な支持を得た。これは単に「コンピュテーショナル」が「デジタル」に取って代わったという用語的な問題ではなく、建築とコンピューティング技術の関係に大きな変化が生じたことを示している（Bernstein 2018; Carpo 2017; Deutsch 2017, 2019）。そして、建築とコンピューティングの結びつきが、道具主義にとどまらず、デザイン空間における協働関係に接近してゆくという予兆は、すでに「デジタルへの転向」の草創期に、葉の設計プロセスにおいて現れていた。グレッグ・リンの考えでは、葉は現象学的な意味で「人間と空間の親和性を洞察するためにコンピュータを用いる」（2013, p.105, 強調部は筆者による）ことに関心を示した先駆者である。建築とデジタルツール、建築とコンピュテーショナルなツールの今日的な駆け引きを捉える上で、ここには重要な示唆が含まれている。コンピュテーショナル・デザインは、データ・マネジメントや、複雑な形態を反復するアルゴリズミック・デザインのプロセスを超えた存在であり、単なる技術的なパラダイムではない。それは概念的かつイデオロギー的な現象であり、過去とは決定的に異なる建築設計・納品・生産のアプローチを（挑発的に）欲望し、想像し、追求する。
建築家が人工的・環境的・社会的な意味をも含んだ広義の物質的条件を把握し、その可能性についての理解を深めるための一連の方法としてコンピュテーショナル・デザインを捉えれば、新しいやり方をもって設計の諸問題に取り組むことができるだろう。葉による《小国ドーム》とその後のトポロジカルで応答的な形態の探求は、資源の有効活用・建設廃棄物の削減・汚染の抑制などの、いまなお切実さを増し続けるローカルおよびグローバルな課題に対して、「コンピュテーションの具現化としての建築」が有効であることを証明している。さらに、葉は建築とコンピューティング技術の関係について、思慮深い助言を与えている。「私たちは外部からの力についてより多くを知るようになりましたが、人々の心にも注意を傾けなければなりません…」（2013, p.114）。これまでに述べてきた新たな方法の最終目標は、効率性と生産性の教条的な追求であってはならない。設計プロセスにおいて建築家の能力を拡張するコンピュテーショナルな方法のキャパシティは、そのプロセス自体に埋め込まれた価値観に依存する。すなわち、意思決定のルールと重み付けをいかに定義し、プログラムするかに依るのだ。コンピュテーションには、とりわけ意思決定のアルゴリズムには、未知の要素が残されている。ゆえに、これらの方法は刺激的な新しい視点をもたらす一方で、その他のものを（うっかりと、あるいは意図的に）隠したり、ぼやかしてしまうことがある。葉が言うように、あらゆるコラボレーターと同じく「コンピュータも間違いを犯す」(2013, p.114)。建築界が設計プロセスにおける自己学習アルゴリズムの可能性に取り組み始めた今日、このことを忘れてはならないだろう。葉は言う。「…しかし、建築家はコンピュータを制御し、どのように使うかを考えなければならない。それが良きものか悪しきものか、早すぎるのか遅すぎるのかに関わらず…」(2013, p.114)。
Reference
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★2 http://www.thelivingnewyork.com
Oguni dome in a global context of computational design : Architecture as embodied computation
Dr Nicole Gardner and Associate Professor M. Hank Haeusler
Computational processes are fast becoming central to the production of work across numerous industries in ways that are shifting workplace practices, as well as the relevance, identity, and value proposition of established professions. In the architecture, engineering and construction (AEC) industry globally, the uptake of digital and computing technologies is ushering in significant changes to long-standing ways of designing, delivering, and constructing the built environment. While architecture has long been computerized, having enrolled computing for administrative tasks and computer-aided design (CAD) software for documentation and representation since the 1980s, it is now negotiating a significant intersection with computer science logic and methods. It is not uncommon to find those studying and working in architecture to also possess literacy and skills in computer programming. These skills are being applied in practice to automate processes, to draw insights from large-scale datasets, and to apply a host of algorithmic-aided design methods (AAD) to inform design decision-making. Still, despite the rampant formal exploration of digitally-generated blobs, curves, facets and variable surfaces since the ‘digital-turn’ (Carpo 2013) in the 1990s (or perhaps because of), an instrumentalist attitude towards technology-use in architecture prevails.
Even as global corporations such as WeWork[1]are actively automating office layouts using user occupancy data and machine learning techniques (Davis 2019a), and other research collaborations and start-ups such as The Living[2], Higharc[3]and Australia-based Archistar[4]are deploying similar strategies in the residential sector (Davis 2019b), the notion that computation can be employed to generate rather represent architecture remains contentious. While the architecture discipline may outwardly promote technological innovation, it has often done so while simultaneously inscribing and delimiting its permissible territories along a dichotomous human/non-human divide. (Cardoso Llach; Gardner 2018; Terzidis 2011). As architect and scholar Kostas Terzidis (2011) points out, architecture has sought to conserve the image and ‘ethos of artistic sensibility and intuitive playfulness’ (human) as that which is incompatible with, and indeed irreducible to, the mechanistic and logic-based nature of the computational design as algorithmic procedures (non-human) (p.94). This attitude has served to push innovation in architecture to the margins, leaving it to the ‘experimental architect or the academic researcher to question…and explore the new architectural possibilities of emerging technologies’ (Menges 2015a, p.29). And, this too has left a space for a swathe of start-ups to step-in and de-code the logic of architecture and urban planning to service the needs of clients and address local and global conditions and challenges in new ways.
It is a timely moment then to revisit the work of Japanese architect Shoei Yoh who, from the late 1980s onwards, forged a less-instrumentalist and more collaborative relationship with emerging computing technology. The re-examination of this not-too-distant architectural past is argued here as an important way to advance a critical reconceptualization of architecture’s relationship to technology. Seeking to move forward by (briefly) going back, is a key strategy that is adopted in the Bachelor of Computational Design (CoDe) in the Built Environment Faculty at the University of New South Wales (UNSW), Sydney, Australia. Here Gregg Lynn’s (2013) Archaeology of the Digital, that features the work of Yoh alongside Peter Eisenman, Frank Gehry, and Chuck Hoberman, serves as a jumping-off point to explore the diverse ways that digital and computational technologies have been deployed in architectural design. Unlike the formal whimsy that characterised much of the ‘digital’ architecture of the 1990s, Yoh’s work stands out in the ways it brings the tectonic into relationship with the environmental through computation. Computational methods were enrolled in the service of a profound reverence for nature and ambition for architecture to respond to environmental conditions in ways that would simultaneously enhance human experience. But Yoh’s projects also demonstrate how computational methods can operate as disciplinary boundary expanders to reveal and extend understandings of natural phenomena within a quasi-common design space. For example, the analytic and predictive computational simulation methods adopted to address the spatial, structural, and fire compliance challenges of Yoh’s Oguni Dome gymnasium project in Kumamoto magnified the project team’s ability to understand the performance of a structural system comprised of variable material components. More specifically, this related to the availability and scarcity of natural material resources, and the necessity to understand how to deploy both old and young cedar wood of varying material density optimally in a contiguous structural system (Lynn 2013, p.106). This approach repositions material knowledge as central to architectural design and as a generative driver of both form and performance.
Establishing connections and relationships are themes that carry through Yoh’s work both conceptually and in the design process. In large-span projects such as the Oguni Dome, Galaxy Toyama, and the Sports Complex Odawara computational analysis enabled an understanding of the ways multiple variables could interact and influence each other within an overall system. Equally, connections between design and production were made possible as the computational analysis modelling information could be translated to drive the automated computer numerically controlled (CNC) manufacture of non-standard construction components (Lynn 2013). In this way, the first wave of digital and computational design technologies afforded a valuable new closeness between the domains of designing and making and very real opportunities to liberate architectural design from the modernist constraint of traditional standardised building component manufacture. In a contemporary context, collaborative digital platforms now enable designers, together with project consultants, stakeholders, and even building contractors, to produce and share data-laden building models that can contain 3D (geometry), 4D (scheduling), 5D (cost), 6D (performance), and even 7D (lifecycle) information structures in ways that can obviate the need for traditional orthographic documentation drawings. If we are to take the research work of the Institute of Computational Design and Construction (ICD)[5], Stuttgart, Germany seriously, we are entering an era of hyper-networked cyber physical making systems (CPMS) or computational construction (Menges 2015b). This entails more than simply managing and packaging information, but rather engages real-time data and feedback loops to continually build and recalibrate intelligence in a design/construction system. In this way, CPMS comprise an ecology of technologies, that can include computation, machine learning, digital and robotic fabrication, embedded intelligent sensing, cloud-computing, and real-time sensing and tracking.
In an Industry 4.0 context CPMS are characterised as new, agile, dynamic and decentralised processes of production that can know and respond to phenomena well beyond what architecture has traditionally been able to take account of, from consumer sentiment, resource supply, consumption rates, stock market values, to weather conditions, manufacturing demand and so on. For Menges however, the value of computational design methods for architecture lies primarily in how it can operate as a “key interface for material exploration” and in the ways it can “profoundly change our conception of the material” (2015a, p.9). Computational methods offer ways of seeing natural as well as artificial materials anew in terms of their intrinsic material characteristics as well as their performative capacities at different physical and temporal scales, from cellular level to a global form, and in different configurations and contexts. As Menges and Reichert (2015) point out, wood for example, is already a very ‘smart’ material and computational methods provide manifold ways to leverage its attributes in the design process. Bringing material science knowledge together with architecture through computational methods and digital fabrication technologies, is an approach that has, for example, explored ways to harness the anisotropic and hygroscopic characteristics of wood fabrication to realise non-mechanical actuation — responsiveness — in architectural forms and surfaces (Menges and Reichert 2015). From a slightly different perspective, a project by the research group The Living in 2018 adopted machine learning techniques that combined machine vision with customised algorithms to analyse and detect knots in off-cut timber that would have otherwise been discarded. Timber planks were then CNC milled to expose the micro-contours of the knots and arranged in an external cladding scheme configured according to computational solar analysis data.[6]Timber wood inspections have typically been undertaken by human experts which can be time consuming and inexact. Using computational methods, including machine learning techniques, offers more comprehensive ways to understand a range of wood properties and how they influence mechanical and structural behaviour towards maximising wood usage and reducing waste material.
Computational methods are equally those that can offer great promise in recovering forgotten building traditions, and in reviving traditional craft materials and practices. This is well demonstrated in the work of the BLOCK research group, ETH that have, for example, applied computational form-finding and analysis methods to develop new construction methods to capitalise on the inherent properties of masonry compression shells as well as to find new ways to conserve existing and historically significant examples (Block et al. 2015). UNSW CoDe students are also learning from the past to inform a host of projects that seek to address optimal resource use and cost-efficiency for complex forms and surfaces (Figure 4, Figure 5).
Conclusion:
Over the last decade and in a global context, the term computational design has gained significant popularity in the discipline and profession of architecture. This is not simply a matter of new terminology wherein ‘computational’ supersedes ‘digital’ but is rather indicative of a larger change in the relationship between architecture and computing technology(Bernstein 2018; Carpo 2017; Deutsch 2017, 2019). Already in the first digital turn Yoh’s way of working pointed to how architecture’s relationship to computing could be far less instrumental and more akin to a collaborator in the design space. As Gregg Lynn reflects, in a phenomenological sense Yoh pioneered an interest in “using the computer to think through people’s affinity to space” (2013, p.105, my emphasis). And this is an important lesson for today’s negotiation with digital and computational tools in architecture. Computational design is not simply a technical paradigm and it is more than data management and algorithmic-aided design processes to iterate complex forms. It is a conceptual and ideological phenomenon that provocatively desires, imagines, and pursues a categorically different approach to the design, delivery, and production of architecture.
By seeing computational design as a set of methods to open up and augment an architect’s understanding of material conditions (understood in the broader sense of the term as artificial, environmental, and social) and their possibilities, design problems can be addressed in new ways. Particularly, the Oguni Dome, and Yoh’s subsequent exploration of topological and responsive forms, demonstrate the capacity for architecture as embodied computation to address local and global challenges that are ever more pressing today, including the need to reduce resource use, material waste, and pollution. Nonetheless, Yoh also offers sage advice when it comes to architecture’s relationship to computing technology. He notes that ‘…we’re getting to know more and more about the forces from outside, but we have to also be careful with people’s hearts…’ (2013, p.114). The end goal of these novel new methods should not be the dogmatic pursuit of efficiency and productivity. The capacity for computational methods to extend an architect’s agency in the design process depends on the values embedded in those processes — the decision-making rules and weights that are defined and programmed. But there remains with computation, and particularly decision-making algorithms an element of the unknown. So, while these methods can beget exciting new ways of seeing they may also (inadvertently and/or deliberately) conceal or obscure others. In the present day, and as architecture grapples with the implications of self-learning algorithms in the design process, we should remember that like any collaborator, as Yoh reflects ‘the computer also misleads…But the architects should control the computer, and how to use it and whether this is good or bad, too early or too late…’ (2013, p.114).
Reference
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[2]http://www.thelivingnewyork.com
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[6]http://www.thelivingnewyork.com
