この記事の図は、英語の画面と出力で記録したものです。
Studioで開く、編集できるプロジェクトをダウンロード、または A/B/Cの配置比較資料を開いてください。プロジェクトの開始表示はC final。A・B・修正前のC下書きも保存されています。A/Bの運用比較資料には、計算した配置・条件・結果が一緒に入っています。
架空の複合用途ビル Calder Yards の既存作例を変更しました。CodexからLaydyneのMCPを使い、原案から変更・比較・図面発行・保存まで進め、書出したファイルを別のブラウザプロファイルでも照合しています。入力と根拠を伴って再開できることを確認した実例です。AIが自分でファイルを管理する場合との手間・費用の比較はしていません。
カフェ拡張と住宅2層の追加を相談する
設計者の出発点は20床を持つ作例です。CYの建物と周囲の敷地Gが入っています。運営チームの相談は、隣の店舗R3全体をカフェに取り込み、バリスタを2人から4人にすること。そして最上部の住宅階L18を2層分写し、住宅用・業務用エレベーターと階段2本を延ばすことです。
A/Bでは、カフェの配置と増員を同じ朝の需要で比べます。Cは形状・数量の増分を調べる案です。大きくなった建物が入居後の需要を処理できるとは、ここでは判断しません。到着条件は作例の仮定で、顧客の実測値はありません。
エージェントには、各20分を上限に3つの別セッションを依頼しました。S1：カフェA/B、S2：増床、S3：再開と最終引渡しです。作業フォルダに引継ぎを置き、ブラウザに名前付きの案件を保存します。下のフローで、利用者の依頼・AIの操作・Laydyneが残すものを追えます。
AとBには、変えた内容をそのまま残す
原配置を復元し、バリスタ2人の条件と一緒にAとして固定しました。Bでは wall-w19 の奥行を20.07 mから12.07 mに短くしてR3を開放し、その区画をカフェに変更。カウンター・待ち列区画・机4台を追加しました。カフェのタグが付いた面積は106.41→260.30 m²です。建物の差分は追加6・変更2、不変2,418部品。床と接続は変えていません。
MCPで受け取った実図をWebPに圧縮したものです。ベクトル図にはシート全体が残っています。既存コアの部品・接続ラベルには重なる箇所があり、詳細はPDFやモデルで確認してください。
シナリオで変えたのはバリスタ数だけです。保存したA/B比較には両案の入力が全て入り、編集画面がCに進んだ後も同じ根拠で読めます。
Bはこの入力での候補。効果はまだ確定しない
両案を9,000秒、乱数7・8・9で計算しました。3回の平均と、同じ乱数同士で比べたB−Aの差の95%区間です。区間は乱数によるばらつきを示し、現場の予測誤差を表すものではありません。単体HTMLの「Paired range」は各乱数で観測した差の最小～最大で、下表は保存JSONの95%区間を使っています。
| 指標 | A：原配置・2人 | B：拡張・4人 | 差と95%区間 |
|---|---|---|---|
| カフェの資源待ち時間の平均 | 307.21秒 | 6.16秒 | −301.06秒（−900.89～+298.77） |
| 各回のカフェ最大列の平均 | 20.33 | 3.33 | −17.00（−49.30～+15.30） |
| 完了ジョブの平均所要 | 146.60秒 | 94.59秒 | −52.01秒（−155.03～+51.01） |
| モデル全体の完了ジョブ | 808 | 808 | 0 |
| モデル全体の移動距離 | 62.74 km | 60.31 km | −2.44 km（−3.44～−1.44） |
カフェの待ち時間と列の平均はBが小さくなりました。ただし、どちらの差の区間もゼロを含みます。この入力で検討する候補としてBを示すもので、効果の確定ではありません。配置と人員を同時に変えたため、面積だけの効果も切り分けていません。808ジョブには出勤者・住民・配送・コンシェルジュの処理を含み、カフェの注文数ではありません。再生用の記録は最初の500件に制限され、集計値は全ジョブを対象にしています。
採否の判断には、到着・サービス時間の実測と人件費・内装費が必要です。この回ではROIも一般的な処理能力も未検証です。
Cは増床の形状案。誤指定した階番号を直す
L18を2層分写すと、床面積2,080 m²・部品198・住宅区画12・昇降と階段の接続8が増えます。保存前のUndoでBの20床・2,426部品・85接続に戻り、Redoで追加状態へ戻ることも確認しました。
ここで実行準備のミスがありました。今回のS2依頼文で、古い検証スクリプトの数値level 19/20を、元のL18がlevel 17であることを確認せず写しました。既存の調査台本が指定したのはL19/L20というID・名称で、数値levelではありません。追加階の表示がL20/L21になった原因は、今回の依頼文の誤指定です。
S3では元のC入力を「階番号誤り・C finalで修正済みの旧下書き」と明確に区別して残しました。その上でL18の実データから、追加2層のlevelだけを直しています。
| 床 | 数値level | 高さの基準位置 | 層の高さ |
|---|---|---|---|
| 既存L18 | 17 | 63.9 m | 3.2 m |
| 最終L19 | 18 | 67.1 m | 3.2 m |
| 最終L20 | 19 | 70.3 m | 3.2 m |
部品と8接続は全て保持。最終プロジェクトは22床・2,624部品・93接続です。3D図の21床はCYの構造内だけを数え、全22床には敷地Gを含みます。全床・全接続の既定検査は指摘0件でした。ただし、L2に元からあるグループ内の狭い隙間18件（0.60～0.61 m）は既定検査の通路指摘から除外される助言で、記録に残っています。
Cの需要条件はBのままで、Cのシミュレーションは実行していません。住宅区画の追加は図形上の数量です。構造・避難と防火・アクセシビリティ・設備・入居者増を含むエレベーター運用・採算性は未検証です。
保存した形状と根拠を、再開後も照合する
ブラウザを再読込みし、空の作業面にしてから、別のAIセッションS3で保存版2を開きました。修正前Cの形状指紋 fnv1a-91735058 が一致。階番号を直し、C finalを残したままAとBを独立に復元し、最終Cの建物全体表示に戻しました。
エージェントはL1図面を確認用に発行し、同じブラウザ案件を版3として保存。版3を開き直すと、最終Cの fnv1a-229a03af、床・部品・接続数、保存済みA/B比較が一致しました。発行PDFは台帳ページと平面の2ページ。L1単独シートはA1・1:100です。作例の確認用図面であり、施工承認を意味しません。
S3は完了通知がないまま20分上限に到達しました。それ以前に最終保存・読戻し・ネイティブ書出しは完了しています。中断した実行を保ち、追加のAI実行をせず、通常の読込み照合と記事作成で閉じました。AIセッション全体を成功扱いにはしていません。
配布JSONは新しいブラウザプロファイルに1回読み込み、建物・編集中の床・保存表示・配置案・運用入力と比較・図面台帳・案の系譜が意味上一致しました。元の履歴29件も全て残り、読込みの履歴が1件加わっています。元の作例の記録も含め、配置案6件・運用入力6件・完結した比較2件を保持しています。指紋は入力の整合を調べるもので、取り込んだデータの真正性を保証しません。
自分で再開するには、JSONをダウンロードしてStudioのプロジェクトファイルを開く操作で読み込んでください。名前付き保存はそのブラウザプロファイルに残り、書出したファイルが持ち運べるコピーです。この回の運用比較はUC5 A/Bという名前で識別し、引渡しには旧C下書きと区別した C final を選びます。
中断した回も含め、時間と利用量を記録する
3回ともCodex CLI 0.160.1、provider openai、model gpt-6.1-sol、reasoning effort maxをログで確認しました。ChatGPTログインを使い、ソース 5ba13806 のローカルStudioで実行しています。Laydyne内蔵AIの呼出し記録は0件です。同じ端末で他の作業もしており、性能比較用の測定ではありません。
| セッション | 時間 | 入力token（うちキャッシュ） | 出力（うち推論） | 記録済みMCP（拒否） | Standard API換算 |
|---|---|---|---|---|---|
| S1：カフェA/B・完了 | 536.378秒 | 1,514,883（1,400,832） | 16,686（6,410） | 34（0） | $0.5350 |
| S2：増床・完了 | 850.385秒 | 2,463,032（2,321,536） | 27,199（9,814） | 43（2） | $0.7871 |
| S3：上限終了・利用量は下限 | 1,200.038秒 | ≥10,113,829（記録済み9,931,776） | ≥31,139（記録済み13,040） | 77（1） | ≥$1.6687 |
| 部分利用量を含む合計 | 2,586.801秒 | ≥14,091,744（記録済み13,654,144） | ≥75,024（記録済み29,264） | 154（3） | ≥$2.9908 |
S1/S2の完了時集計は要求ごとの記録とも一致。S3は要求81件を記録していますが task_complete がなく、tokenと換算額は下限です。ゼロや完了回の合計として扱っていません。キャッシュを除いた入力は順に114,051／141,496／182,053 tokenです。S2の拒否2件は、上限750000に対して maxCharacters=800000 を指定したもの。S3は表示専用ツールに expectedRevision を渡し、修正後に成功しました。ほかにshell命令117件を記録し、空フォルダでの検索1件が失敗しています。
Standard API換算は要求ごとの利用量と2026-10-07保存料金表による計算です。参照はOpenAI API料金。短いコンテキストの100万token当たり、非キャッシュ入力$2・キャッシュ入力$0.10・出力$10を掛けます。推論は出力に含め、要求ごとに単価を判定。記録した長文脈の閾値272,000入力tokenを超える要求はありません。請求実額と実際に使ったサービスtierは取得していません。 準備・回収・ブラウザ待ち時間と、別記した機械的なMCP 280件はこのAIの時間・token表に含めません。別ブラウザへの読込みもこちらに含めています。
配布ファイルと、次の判断に必要なもの
- 編集できる全体プロジェクト：5,167,795 bytes。案・入力・比較・図面台帳・履歴を保持。
- A/B/Cの配置比較HTMLと構造化データ。図面・部品台帳の対象はL1・L18・L19・L20で、全体数量・検査・変更の対象は保存配置全体です。
- A/Bの運用比較HTMLと比較の入力・結果JSON。
- L1発行PDF、L1単独PDF、A→Bの差分ベクトル図。
- 実測値と根拠、要求利用量と料金表、上記の3つの依頼文。
HTMLはMCPが返した原本と同じもので、実サイズは3.67／3.74 MB。1440pxと390pxで直接開きました。狭い画面の運用比較表は横スクロールして読みます。必要なモデルや根拠を削らず配布しています。
今回確認した価値は、一つの編集可能な状態に案を固定し、比較した条件と根拠を残して再開できることです。チームの手間がどれだけ減るか、実際の建物を予測できるか、BやCに投資するかは、そのチームのデータで判断する必要があります。
