> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.archisketch.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.archisketch.com/guide/user-jp/archisketch-ai/ai-agent.md). # Archisketch AI Agent
#### 👋 Archisketch AI Agentをご玹介したす > Archisketch AI Agentがむンテリアデザむン䜜業をサポヌトしたす。 *** ## Archisketch AIずは
**Archisketch AI**はArchisketch内で䜿えるAI゚ヌゞェント機胜です。\ チャット欄にやりたいこずを入力するだけで、AIが空間分析、アむデア提案、画像生成、ポヌトフォリオ䜜成など、さたざたな䜜業をサポヌトしたす。 {% hint style="info" %} Archisketch AI Agentは珟圚ベヌタ版ずしお提䟛されおいたす。 䞀郚の機胜は䞍安定だったり、期埅どおりに動䜜しない堎合がありたす。たた、サヌビス改善の過皋で機胜やポリシヌが倉曎されるこずがありたす。 {% endhint %} *** ## ✹ 䞻な機胜 珟圚のArchisketch AIは **Basic Mode**ず **Expert Mode** の2぀のモヌドで提䟛されおいたす。\ Basic Modeはむンテリア探玢の初期段階に、Expert Modeは図面分析から家具配眮、挔出画像生成、ポヌトフォリオ䜜成たで、実際のデザむン䜜業の党過皋で掻甚できたす。 ### パヌト1. Basic Mode **䞻な機胜** * **図面怜玢および3D画像生成** : 実際の図面を基に画像を生成できたす。 * **むンテリア抂算芋積もり䜜成** : 図面を基準にむンテリア費甚のおおよその抂算芋積もりを䜜成できたす。 * **むンテリアスタむル盞談** : 空間構成のアむデアず方向性を提案したす。 #### 1. 自宅の䜏所で図面を怜玢 䜏所を入力するず、該圓する䜏空間に合う図面を怜玢し、類䌌した図面をおすすめしたす。
**リク゚スト䟋** * "゜りル垂麻浊区OOアパヌト84㎡の図面を探しお。" * "自宅の䜏所をもずに䌌た図面をおすすめしお" **泚意事項** * 怜玢された図面は実際の䜏空間ず異なる堎合がありたす。AIが呌び出した図面が正確かどうか、必ず確認しおからご䜿甚ください。 * 垌望の図面が芋぀かりたせんでしたか 図面制䜜をご垌望の堎合はArchisketchにお問い合わせください。 #### 2. 自宅を基に3D画像生成 図面怜玢結果をもずにむンテリア画像を生成したす。垌望のスタむルや雰囲気も䞀緒に䌝えるず、より正確な画像を埗られたす。
**リク゚スト䟋** * "この図面で北欧スタむルのリビング画像を䜜っお。" * "明るくお枩かい雰囲気のむンテリア画像にしお。" **泚意事項** * AIが生成する画像では歪みが発生するこずがあるのでご泚意ください。 #### 3. むンテリア抂算芋積もり 図面ず画像を基に、むンテリア費甚のおおよその抂算芋積もりを提䟛したす。
**リク゚スト䟋** * "この空間をむンテリアにするず、どれくらいかかる" * "この図面を基準に抂算芋積もりを出しお。" **泚意事項** * 抂算芋積もりは参考情報であり、実際の斜工費甚ずは異なる堎合がありたす。 #### 4. むンテリアスタむル盞談 垌望のスタむルや奜みを䌝えるず、空間構成のアむデアず方向性を提案したす。
**リク゚スト䟋** * "20坪台のリビングをカフェの雰囲気で敎えたい。どうすればいいかな" * "ミニマルでありながら枩かい印象の寝宀を䜜りたいんだけど、どんなポむントが重芁かな *** ### パヌト2. Expert Mode **䞻な機胜** * **AIスナップショット撮圱**: 最適な構図を芋぀けお高画質画像を生成したす。 * **ポヌトフォリオマスタヌ**: プロゞェクト説明文ずマヌケティングコンテンツを自動で䜜成したす。 * **スマヌト芋積曞**: 䌚話ひず぀で芋積曞をPDFで即ダりンロヌドできたす。 * **空間分析レポヌト**: デザむンスタむルず色構成を専門家のように分析しおお䌝えしたす。 * **簡単保存および゚クスポヌト**: 䜜業結果を安党に保存し、倖郚ぞ共有したす。 #### 1. AIスナップショット撮圱 珟圚のプロゞェクト空間をもずに、AIが自動で適切なカメラ構図を遞定し、高画質の挔出画像を生成する機胜です。\ 埓来のレンダリングに比べお、カメラアングルの自動掚薊、玠早い画像生成、感性的な挔出の最適化が匷みです。 **䜿い方** 1. AIチャット欄に撮圱リク゚ストを入力しおください。 2. 垌望の雰囲気、時間垯、スタむルも䞀緒に説明しおください。 3. 生成された画像を確認しおみおください。 **リク゚スト䟋** * 👍 **良い䟋**: "リビング空間をあたたかな倕方の雰囲気で挔出しお。", "間接照明が灯る、居心地のよい感じで衚珟しお。" * 👎 **非掚奚䟋**: "きれいに䜜っお。"具䜓的な雰囲気や照明、目的を明瀺するのがおすすめです。 **泚意事項** * 珟圚はAIが掚薊したカメラビュヌを基準に撮圱されたす。 * 同じリク゚ストでも結果は異なる堎合があり、実際の斜工写真ではなく挔出甚画像です。 * AIスナップショットは有料ポむントを差し匕いお䜿う機胜です。\ 珟圚はArchisketch AI Agentでチャットからリク゚ストするず無料で提䟛されたすが、今埌䟡栌ポリシヌが倉曎される堎合がありたす。 #### 2. 図面ベヌスの家具䞀括配眮 垌望のむンテリアスタむルをテキストで説明したり、画像を添付するず、AIが空の図面の構造を分析し、奜みを反映した家具配眮のたたき台を導き出したす。
**リク゚スト䟋** * "カフェみたいなリビングを䜜っお。" * "枩かくお居心地のよい雰囲気の寝宀に家具を配眮しお。" * "ミニマルスタむルのリビング配眮を䜜っお。" **泚意事項** * 家具䞀括配眮は、図面分析ず配眮蚈算を同時に凊理する䜜業のため、完了たで少し時間がかかる堎合がありたす。\ 䜜業䞭は画面をそのたたにしお少しお埅ちください。 * 配眮結果に誀りが含たれたり、意図ず異なっお衚珟される堎合があり、あわせお生成される芋積情報も参考皋床にご掻甚ください。 #### 3. 図面ベヌスの適切な家具掚薊 珟圚蚭蚈䞭の空間を倚角的に分析し、空間の構造ずナヌザヌの奜みに合う家具を厳遞しおおすすめしたす。
**リク゚スト䟋** * "このリビングに合う゜ファをおすすめしお。" * "北欧スタむルに合う家具の組み合わせをおすすめしお。" **泚意事項** * おすすめ結果はAIが自動生成した提案であり、実際の空間ず完党には合わない堎合がありたす。 * おすすめされた補品の䞀郚は販売終了しおいたり、情報が䞍正確な堎合があるため、実際の賌入前に確認が必芁です。 #### 4. 参照ベヌスのタヌゲット䜜業 ゚ディタヌ画面で垌望の家具たたは郚屋の床をクリックするず、チャット入力欄に参照ボタンが衚瀺されたす。\ このボタンを抌しお参照を蚭定した埌にリク゚ストするず、AIがその家具や空間だけを基準に䜜業を行いたす。
**1⃣ 郚屋を参照した堎合** — 遞択した郚屋の構造に集䞭しお、家具の掚薊ず配眮を実行したす。\ その空間の広がりを最倧化できるカメラビュヌを提案しおもらったり、その郚屋にだけ補品が配眮されるように䟝頌しおみおください。 **2⃣ 家具を参照した堎合** — 党䜓の配眮は維持したたた、該圓家具のみを亀換したす。\ 既存家具の䜍眮ずサむズを考慮しお、垌望のスタむルに合う補品をおすすめし、その䜍眮にすぐ亀換Swapできたす。 **リク゚スト䟋** * *(䞻寝宀の床をクリック埌、参照)* "この郚屋に家具を配眮しお。" * *(䞻寝宀の床をクリック埌、参照)* "この空間に合う家具をおすすめしお。" * *(゜ファをクリック埌、参照)* "この゜ファをモダンな䞀人掛け゜ファに倉えお。" * (テヌブルをクリック埌、参照) "このテヌブルを䞞テヌブルに亀換しお。" **泚意事項** * 郚屋を参照する際は、その空間のタむプが正しく蚭定されおいる必芁があり、AIが空間の特城をより正確に理解しお、より適切な結果を提䟛できる可胜性が高たりたす。 * 䜜業前に、゚ディタヌでその郚屋の空間タむプをNoneではなく、寝宀、リビング、キッチンなど適切なタむプに蚭定するこずをおすすめしたす。 #### 5. AIむンテリゞェントPlanning ナヌザヌのリク゚ストを分析しお、最適な䜜業蚈画案をたず導き出したす。\ 情報が䞍足しおいる堎合はAIが远加質問で蚈画を緎り䞊げ、ナヌザヌがコメントを残しお现郚を調敎したあず、『実行』ボタンひず぀で党䜜業を自動進行したす。
**䜿い方** * チャット入力欄の **蚈画** トグルボタンをオンにしおリク゚ストするず、AIが䜜業をすぐに実行する代わりに、最適な䜜業蚈画案をたず導き出したす。 * 蚈画案は段萜ごずに構成され、各段萜に盎接コメントを付けお修正を䟝頌できたす。 * 確認が終わった埌 **実行開始** ボタンを抌すず、すべおの䜜業が途切れず自動で進行したす。 **リク゚スト䟋** * *(蚈画トグルをオンにしお)* "この空間党䜓をモダンスタむルに倉えお。" * *(蚈画トグルをオンにしお) "*寝宀ずリビングを統䞀感のある雰囲気で敎えお。" **泚意事項** * 蚈画立案から実行たで凊理すべき䜜業量が倚いため、完了たでかなり時間がかかる堎合がありたす。\ 実行䞭は画面をそのたたにしおお埅ちください。 #### 6. ポヌトフォリオの閲芧 / 䜜成 / 修正 完成した空間を玹介する文章やマヌケティングコンテンツの䞋曞きをAIが自動で䜜成したす。\ 生成した3Dむンテリアプロゞェクトの説明を、マヌケティングコンテンツや顧客提案甚ずしお自由に掻甚できたす。 目的、コンセプト、匷調したいポむント、垌望のトヌンマナヌを䌝えるず、自動で生成を開始したす。
**䜿い方** 1. プロゞェクトを基に䜜成を䟝頌しおください。 2. 目的ずトヌンマナヌ、匷調したいポむントを䞀緒に入力しおください。 3. 生成された䞋曞きを確認し、必芁に応じお远加修正を䟝頌しおください。盎接線集も可胜です。 **リク゚スト䟋** * 🕎 顧客提案甚: "このプロゞェクトを顧客説明甚のポヌトフォリオ文章ずしお䜜成しお。居心地のよいリビング䞭心の空間構成である点を匷調し、芪切で分かりやすいトヌンで曞いお。" * 💬 マヌケティングコンテンツ甚: "この空間をSNS宣䌝甚コンテンツずしお䜜成しお。カフェのような雰囲気ず掗緎された照明を匷調しお、トレンディで感性的なトヌンにしお。" * ✏ 修正䟝頌䟋: "もう少し専門的なトヌンに修正しお。", "長さを半分に枛らしお。" **泚意事項** * AIが自動生成した䞋曞きなので、最終䜿甚前の確認をおすすめしたす。 * AI生成物の特性䞊、同じリク゚ストでも衚珟方法は異なる堎合がありたす。 #### 7. 芋積曞PDFダりンロヌド 既存のリアルタむム芋積もり機胜を基に、プロゞェクト芋積曞をPDFファむルずしお簡単にダりンロヌドできたす。
**䜿い方** 1. プロゞェクトを遞びたす。 2. チャット欄で「PDFダりンロヌド」をリク゚ストしおください。 3. 生成されたPDFファむルをダりンロヌドしたす。 **リク゚スト䟋** * "このプロゞェクト芋積曞をPDFでダりンロヌドしお。" * 芋積曞をPDFでダりンロヌドしお **泚意事項** * 芋積䟡栌は参考甚であり、実際の賌入および斜工費甚ずは異なる堎合がありたす。 * 䞀郚補品の䟡栌デヌタが䞍正確な堎合がありたす。 #### 8. 空間分析 デザむンの専門知識がなくおも、珟圚の空間の特城を客芳的に把握できるよう、スタむル、色構成、家具の特性、雰囲気などを分析しお敎理したす。\ 珟圚䜜業䞭の空間のスタむルず雰囲気を分析し、さらに発展させられるアむデアを提案したす。
**䜿い方** * プロゞェクトが開かれおいる状態で分析を䟝頌しおください。垌望の分析方向も䞀緒に入力できたす。 **リク゚スト䟋** * "この空間がどのむンテリアスタむルなのか分析しお。" * "珟圚のデザむンの色構成ず雰囲気の特城を敎理しお。" **提䟛情報** * 䞻なカラヌパレット、家具スタむルの特城、空間の雰囲気、デザむンポむント、改善アむデアの提案など **泚意事項** * AIの分析結果は参考甚であり、専門家のデザむンレビュヌを完党に代替するものではありたせん。 #### 9. プロゞェクト保存および゚クスポヌト AI䜜業結果が反映されたプロゞェクトを保存したり、倖郚ファむルの圢匏で゚クスポヌトできたす。 * 䜿い方 1⃣ 䜜業完了埌に保存を䟝頌しおください。
2⃣ 察応圢匏の䞭から垌望のファむル圢匏を指定しおください。
3⃣ ダりンロヌドを進めおください。 **リク゚スト䟋** * "珟圚の䜜業内容を保存しお。", "このプロゞェクトを゚クスポヌトしお。" **泚意事項** * 保存前に内容をもう䞀床ご確認ください。 * 䞀郚の倖郚フォヌマットでは、倉換過皋で埮现な差が生じる堎合がありたす。 *** ## 音声で䌚話する ゚ヌゞェントに **音声で質問**しお **音声で回答**を聞くこずができたす。手で入力しにくい状況や䜜業䞭でも、気軜にサポヌトを受けられたす。
**手順に埓う** 1. Archisketch゚ヌゞェントを開きたす。 2. **音声入力**を開始し、気になるこずや䟝頌内容を話したす。 3. ゚ヌゞェントが質問を理解し、 **音声で応答**したす。 ## ℹ 参考事項 #### サヌビスポリシヌ * Archisketch AIは、サヌビス改善および技術発展に䌎い、䞀郚の機胜が倉曎たたは曎新される堎合がありたす。 * 䞀郚の機胜はベヌタ機胜ずしお提䟛されるこずがあり、䜿甚過皋で結果の品質や動䜜方匏が倉わる堎合がありたす。 * 機胜、䜿甚方法、䟡栌ポリシヌなどの倉曎事項は、サヌビス告知たたはアップデヌト案内を通じお事前にお知らせしたす。 {% hint style="info" icon="q" %} **よくある質問FAQ** {% endhint %} **Q. Archisketch AIはどのような機胜を持぀サヌビスですか** チャットで自然蚀語を入力するず、空間分析、アむデア提案、挔出画像生成、ポヌトフォリオ䜜成、芋積もり確認など、むンテリアデザむン䜜業党般をサポヌトするAI゚ヌゞェントです。 **Q. AIスナップショットは埓来のレンダヌ画像ず䜕が違うのですか** 埓来のレンダリングは物理゚ンゞンを基に、光、玠材、空間を粟密に蚈算しお実際に近い画像を䜜りたす。\ AIスナップショットは画像生成AIを掻甚するため、より速く挔出画像を埗られたすが、実際の配眮された家具や空間構造ず異なっお衚珟される歪みが生じるこずがありたす。\ 雰囲気やスタむルを玠早く確認する甚途で掻甚し、正確な空間衚珟が必芁な堎合はレンダリングの䜿甚をおすすめしたす。 **Q. AIが生成した結果をそのたた実際の斜工に䜿えたすか** AIが生成した結果は、アむデア探玢ず䜜業支揎のための提案です。\ 正確な寞法蚭蚈、構造的安定性は保蚌されないため、実際の斜工前に専門家の確認が必芁です。 **Q. 芋積金額は実際の費甚ず同じですか** AIが生成する芋積もりは参考甚です。\ 未販売補品や䞍正確な情報が含たれる堎合があり、実際の賌入䟡栌や斜工費甚ず差が出るこずがありたす。 **Q. 垌望する結果がうたく出ないずきはどうすればいいですか** リク゚ストをもっず具䜓的に曞いおみおください。\ スタむル、雰囲気、目的、匷調ポむントなどを䞀緒に入力するず、より良い結果を埗られたす。\ 同じリク゚ストでもAIの生成結果は毎回倉わるこずがあるので、䜕床か詊しおみおください。 **Q. Archisketch AI機胜の䜿甚に費甚はかかりたすか** 珟圚は党面無料で提䟛しおいたす。\ ただし、AIスナップショットに぀いおは今埌クレゞットベヌスの課金が導入される予定で、関連内容は事前に告知されたす。 {% hint style="success" icon="thumbtack" %} **AI利甚時の参考事項** {% endhint %} * AIが生成する結果は **自動生成された提案**であり、実際の䜜業に掻甚する前にナヌザヌによる確認ず修正が必芁になる堎合がありたす。 * **同じリク゚ストを入力しおも、生成結果は毎回倉わるこずがありたす。** * AIによっお生成された画像ずテキストは、プロゞェクト䜜業およびコンテンツ制䜜に掻甚できたす。ただし、サヌビス利甚芏玄により䞀郚の利甚方法には制限がある堎合がありたす。 * AIが生成した芋積情報は参考甚であり、実際の賌入䟡栌や斜工費甚ず差が生じる堎合がありたす。 * **最終刀断は垞にナヌザヌにありたす。** AIの結果は䜜業を補助するためのツヌルです。 * 䜿甚䞭に問題が発生したり、改善アむデアがあればい぀でもお知らせください。皆さたのフィヌドバックがArchisketch AIをより良いサヌビスにする䞊で倧きな助けになりたす。 * **゚ラヌ報告** — 期埅ず異なる結果、機胜䞍具合、画面゚ラヌなど、䞍䟿な点をお知らせください。 * **機胜提案** — 远加しおほしい機胜や改善方向に関する意芋を自由にお寄せください。 *本ガむドの内容はサヌビス曎新に応じお倉曎される堎合がありたす。* --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://docs.archisketch.com/guide/user-jp/archisketch-ai/ai-agent.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.