How I Built an AI Room Design Tool That Turns One Photo Into a Before

AIでの室内デザインツールは今や珍しくない。しかし大抵は同じパターンだ。部屋の写真をアップロードして、別の写真が返ってくる。RoomFaceliftが目指したのはその先で、ビフォー・アフター動画として変化を可視化することだ。ただし技術的な工夫より、「何を変えて、何を保つか」という問題設定が難しかった。

AIの画像生成モデルは器用だが、気に入らない変更も勝手にしてくる。カメラアングル、窓、ドア、壁の形状、部屋の比率などが変わると、「本当にこの部屋を直すことなのか」という違和感が生じる。RoomFaceliftが二つのモード、「Keep Layout」と「Reimagine Space」を用意したのはそのためだ。前者は家具や素材の変更に絞り、後者は自由度を上げつつもカメラ位置は保つ。同じAIモデルでも、何を保護するかで印象が完全に変わる。

AIの鬼がここで注目するのは、「問題定義が実装より難しい」という点だ。AIの能力を信頼する前に、ユーザーが本当に何を見たいのかを言語化する工程に創意工夫がある。単に「実装より仕様が大事」という話ではなく、Keep LayoutとReimagine Spaceというオプションを用意することで、同じAIでも異なるニーズに応える工夫がそこにある。

中小製造業でAIを導入する際も同じ構図が起きる。「AIで設計図を生成してほしい」という要望は多いが、実装よりも「既存設計のどこを保ち、どこを改善するか」を先に詰める方が時間に見合う。AIの提案だけでなく、ユーザーが実際に操作して「欲しかったのはこれだ」と思える状態まで持っていくのが、導入成功のカギになる。柔軟なオプション設計が、AIの導入感度を左右する。