論文2026年3月DEIM2026（第18回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム）
Model Context Protocolを用いた二層知識継承による建築制約を持つ屋内シーン生成の自律的品質保証
研究MCPLLM3D生成
DEIM2026 で発表した研究論文の最終稿です。
テキストから3Dモデルを生成するAIは、見た目が自然でも「ドアが宙に浮く」「窓が壁を突き抜ける」といった構造的な誤りを頻繁に起こします。本研究では、LLMに画像を見せるのではなく MCP（Model Context Protocol）経由でシーンの数値（座標・寸法）を直接読ませて計算させる 構成を採り、建築基準法をルール化した「規制知識」と、修正の過程で得たコツを蓄える「経験知識」の二層構造によって、AI自身に検査と修正を行わせます。
実験では、同じ欠陥を仕込んだシーンの修正を繰り返すうちに、モデルを再学習させることなく手数・トークン消費がともに3分の1以下（9ターン／22万トークン → 2ターン／9.1万トークン）まで減少しました。
株式会社LayerXのDEIM2026参加レポートで、同社エンジニアが「面白かった発表」として挙げた4件のうちの1件に選んでいただいています。