ABOUT
ドローン×AI点検・調査とは
CHALLENGE
ドローン活用現場の構造的な課題
ドローンの産業利用は急速に広がっています。しかし、現場が本当に困っているのは「撮影の後」です。以下は、建築12条点検・橋梁/インフラ・発電設備・森林管理の各分野に共通する課題です。
解析・報告書作成の膨大な工数
撮影画像は1案件で数百〜数千枚。1枚ずつ確認して異常箇所を特定し、図面に落とし、報告書にまとめる。この「デスクワーク」が全体工数の大半を占めます。
判定品質のばらつき
熟練技術者の目と経験に依存するため、担当者・日によって判定がぶれます。均一な点検品質を継続的に維持することが難しいのが実情です。
データの断絶と経年比較の不可能
点検データが案件ごとにPDFや紙で完結し、過去と比較できません。劣化がどれだけ進んだかを定量把握する仕組みがなく、毎回「初見」の繰り返しです。
技術者の高齢化と人手不足
点検を担う人材の高齢化が進む一方、点検対象は各分野で増え続けます。築40年超マンションの急増、橋梁は全国約73万橋・2033年に約61%が築50年超、再エネ設備の拡大、森林管理ニーズの増大。建築・橋梁・発電・森林のいずれでも担い手は減り続けています。
atarayoは、撮影から報告書作成、データ蓄積までの業務フロー全体を、AI前提の業務設計で改善します。
出典: 国土交通省「社会資本の老朽化の現状と将来」「道路統計年報」（道路橋 約73万橋・建設後50年以上の割合の将来推計）
APPROACH
撮影の“先”を自動化し、点検を事業の成果につなげる
撮影画像・点検履歴・経年データを活かし、AI解析からレポート生成、データ蓄積までを一つの業務フローとして再設計。工数・品質・データ活用の三軸を同時に変えます。
解析に活かすデータ
撮影画像から各領域の基準まで、判定と報告に必要な情報を扱います。
撮影の先の業務フロー
撮影 → AI解析 → レポート → 蓄積。蓄積データは経年比較で次に活きます。
使うほど解析精度が向上し、蓄積データは修繕・維持管理計画に活きる「資産」になります。
OUR SOLUTION
撮影の“先”を担う、3つの価値
atarayoの担当はAI解析基盤から先です。撮影は各領域に精通したドローン事業者と連携。最終判定は有資格者が確認する前提で、解析・報告・蓄積を自動化します。
検出品質を均一化するAI画像解析
- 赤外線・可視光からクラック・浮き・剥落・腐食等を自動検出
- 熟練度・日による判定のばらつきを排除
- 誰が・いつ実施しても同じ基準で評価
法規制準拠レポートを自動生成
- 検出結果を図面・台帳に自動で紐付け
- 各領域の基準に準拠したフォーマットで報告書を生成
- 数日〜数週間のデスクワークを大幅短縮
経年比較でデータを資産化
- 点検データをクラウドに蓄積
- 前回比でどこがどれだけ劣化したかを定量可視化
- 補修・架替の優先順位づけと中長期計画に直結
SCREEN IMAGE
具体的な支援イメージ
実際にお出しする解析・レポート・経年比較の画面イメージです（すべて仮データ）。建築12条点検を例に、それぞれ「なぜ行うのか」「価値はどこにあるのか」をあわせてご説明します。これらも、データ・AI活用の一例です。
AI異常検出ビュー
数百〜数千枚の画像を人が1枚ずつ確認するのは膨大な工数がかかり、判定も担当者によってぶれます。
赤外線・可視光画像からクラック・浮き・剥落等をAIが自動検出し、同一基準で評価。確認作業を圧縮し、判定品質を均一化します。
| 種別 | 位置 | 重大度 | 信頼度 |
|---|---|---|---|
| クラック(0.4mm) | 北面 3F | 中 | 0.94 |
| 浮き | 北面 2F | 高 | 0.89 |
| 剥落 | 北面 4F | 高 | 0.91 |
| 要観察 | 北面 3F | 低 | 0.72 |
検出結果は図面・台帳に自動で紐付け。最終判定は有資格者が確認します。
法規制準拠レポートの自動生成
検出結果を図面化し、数量を算定し、報告書にまとめる作業が全体工数の大半。各領域で求められる書式も異なります。
検出結果を基準に準拠したフォーマットへ自動変換。建築基準法第12条の定期報告など、領域ごとの様式で報告書を自動生成し、デスクワークを大幅に削減します。
外壁定期調査報告書（建築基準法第12条）
| 劣化事象 | 箇所数 | 面積 | 区分 |
|---|---|---|---|
| ひび割れ | 12 | 3.2㎡ | 要是正 |
| 浮き | 5 | 1.8㎡ | 要是正 |
| 剥落 | 2 | 0.6㎡ | 要是正 |
経年比較ダッシュボード
点検が案件ごとに完結すると、劣化がどれだけ進んだかを把握できず、毎回「初見」になります。
点検データをクラウドに蓄積し、前回・前々回と比較して劣化速度を定量可視化。補修・架替の優先順位づけや中長期計画の精度向上に直結します。
前回（2024年）と比べ、ひび割れが拡大し新たに剥落が発生。劣化の進行が同一視点で一目で分かります。
劣化速度の速い箇所から補修・架替の優先順位づけが可能。
SERVICE AREA
対応領域（例）
AI画像解析・レポート自動生成・経年比較の基盤は共通。各領域の基準・様式に合わせてカスタマイズします。下記は代表的な4例です。これらは一例で、共通の解析・報告・蓄積基盤を、貴社の点検対象・基準に合わせて適用します。
建築12条点検
外壁の赤外線調査からクラック・浮き・剥落を検出し、12条定期報告フォーマットで報告書を自動生成。築40年超マンション増加と建築士不足に対応。
橋梁・社会インフラ調査
近付けない箇所をドローン撮影し、ひび割れ・腐食・変形・漏水痕を検出。損傷図・台帳を自動生成、経年データで長寿命化修繕計画を支援。
太陽光・風力発電設備
赤外線AIでパネル・ブレードを全面スキャンし、ホットスポット等を検出。発電効率への影響度で補修優先順位を判定、O&Mレポートを自動生成。
森林CO₂吸収量の算定
LiDAR・画像で広域スキャンし、樹種判定・樹高推定・材積算定を自動化。ESG報告やカーボンクレジットに活用できるCO₂吸収量を算定。
なぜドローン事業のデータ・AI活用支援にatarayoが最適なのか
多様な分野でのAI解析実績
AI解析・レポート自動生成・データ蓄積・経年比較を、多様な分野で手がけてきた実績があります。精度面の不安に、実装知見で応えます。
領域ごとの法規制・基準に個別対応
12条なら建築基準法準拠、橋梁なら道路橋定期点検の判定区分、太陽光ならO&M台帳。各領域の様式・判定基準に合わせた出力を提供します。
使うほど精度向上、データを資産に
点検データの蓄積に応じてAIの精度が継続的に向上。蓄積された経年比較データは、修繕・維持管理に活きる自社の資産になります。
FAQ
よくある質問
記載の4領域以外の点検・解析も相談できますか？
可能です。AI画像解析・レポート自動生成・経年比較データの蓄積という基盤は共通で、対象物の点検基準・報告様式に合わせてカスタマイズします。まずは対象と課題をお聞かせください。
ドローンの撮影は誰が行うのですか？
可能です。各領域に精通したドローン事業者と連携して実施します。atarayoの担当はAI解析基盤から先です。
ドローンによる赤外線調査は法的に認められていますか？
可能です。建築基準法施行規則の改正により、赤外線調査（ドローン活用を含む）は12条外壁調査の手法として認められています。各領域の基準に準拠した運用とします。
既存のドローン撮影データを活用できますか？
可能です。撮影済みの画像データを取り込み、AI解析・レポート生成に利用できます。
AIの検出精度はどの程度ですか？
対象領域・撮影条件によりますが、90%以上の検出精度を実現しています。撮影品質や学習データの蓄積に応じて精度は継続的に向上し、熟練技術者の目視を上回る精度を達成したケースもあります。なお最終的な判定は有資格者・専門家が確認する体制を前提としています。
データのセキュリティはどうなっていますか？
点検データの保管場所・アクセス制御を設計段階で定義し、貴社の要件に合わせて運用します。atarayoはISMS（情報セキュリティマネジメントシステム）認証を取得しており、適切に管理する体制で支援します。
導入までどのくらいの期間がかかりますか？
初回レポート納品まで2〜4週間が目安です。
点検対象は増え続け、担い手は減り続ける。
撮影の“先”をAIで変えます。
まずは対象領域と現在の課題をお聞かせください。
