ISSUE 01
老朽インフラが増え続ける
建設後50年を超える橋梁は今後さらに増加。点検対象は増える一方で、熟練技術者の確保は難しくなっています。
βテスト運用開始。先行導入募集中。
LiDAR Damage Detection
画像認識AI × LiDARで、損傷検知から点検調書まで。
現場で撮影した写真をAIが解析し、ひび割れを自動検出。LiDARで取得した点群データを組み合わせれば、3D計測や検知精度の向上にもつながります。損傷図（その5）と損傷写真台帳の作図まで、ブラウザ上で一気通貫に支援します。
まずは現場写真とブラウザだけで開始可能。スマホLiDARのみで完結する撮影は今後の対応を目指しています。
4ステッププロジェクト作成から調書出力までを一元化
mm単位ひびの長さ・幅・深さを実寸ベースで確認
様式その5損傷図と写真台帳の出力ワークフローに対応
INPUT現場写真＋LiDAR点群に対応
BROWSERインストール不要のWebワークフロー
REPORT損傷図・写真台帳まで出力
REVIEW技術者確認を前提にした支援設計
点検現場の課題
点検の負荷は、現場作業よりも帰社後の調書作成に集中しています。
全国約73万の道路橋には5年に1度の法定点検が義務付けられています。老朽化が進む一方で、技術者・予算・時間は限られ、損傷図の作図や写真台帳の整理が点検業務全体のボトルネックになっています。
ISSUE 02
作図・転記が業務を圧迫する
損傷図の作成、写真番号の整理、台帳への転記。現場後の作業が長く、確認漏れや差し戻しの原因にもなります。
ISSUE 03
専用機材の導入負担が大きい
高精度スキャナーや外注計測は有効ですが、予算の限られた自治体・中小事業者には導入コストが大きな壁になります。
解決アプローチ
現場で取得したデータを、行政提出に耐える成果物へつなげる。
画像認識AIによる損傷検知を軸に、3D点群ビューワー・調書出力を1つのプロジェクトに統合。LiDARで取得した点群データを組み合わせることで、立体的な確認や検知精度の向上を図ります。点検技術者が確認・修正しやすい状態で、定量データと帳票をそろえます。
DETECT接写写真からAIがひび割れを抽出。感度調整とスケール校正により、長さ・幅を実寸で確認できます。
SCANLiDARで取得した点群データを取り込めば現場記録を立体化。点群の組み合わせは精度向上にも有効で、活用方法は対象ごとにご相談します。
REPORT橋梁名・路線名・部材割当を反映し、損傷図（その5）と写真台帳をPDF出力できる流れにまとめます。
LiDAR点群で3D化
LiDARで取得した点群データを取り込み、現場を3Dで確認。点群を組み合わせることで検知精度の向上を図ります。スマホLiDARのみで完結する撮影は今後の対応を目指しています。
ひび割れ自動検出
接写した損傷写真からAIがひび割れを抽出。薄いひびを拾うための感度調整にも対応します。
実寸での定量計測
スケール校正により、検出したひびの長さ・幅をmm単位で算出。RC / PC別しきい値で確認できます。
ブラウザ点群ビューワー
スキャンした構造物を回転・拡大しながら確認。色分け表示でへこみ・欠損を立体的に把握できます。
損傷図を自動作図
ヘッダ情報と写真の部材割当をもとに、定期点検要領に対応した損傷図（その5）を作図します。
写真台帳をPDF化
AI検出結果と写真番号を紐付け、損傷図と照合しやすい写真台帳として出力できます。
実画面で確認できるテック感
3D点群とAI検出を、現場判断に使える画面へ。
見た目の演出ではなく、点群の確認、損傷箇所のマーキング、寸法情報の確認までを実運用に合わせて整理しています。
橋梁全体を3Dで確認
取り込んだLiDAR点群データをブラウザで閲覧。へこみ・欠損を色分けし、立体的な確認を支援します。
損傷箇所をAIでマーキング
接写写真からひび割れを抽出し、番号つきで表示。技術者が確認しやすい状態で寸法算出へ進みます。
ワークフロー
現場からデスクまで、4ステップで一元管理。
撮影データ、検出結果、出力した調書をプロジェクト単位で管理。持ち帰って作図する工程を短縮します。
STEP 01
プロジェクトを作成
物件名・路線名・管轄を登録し、現場の記録をプロジェクトとして一元管理します。
STEP 02
LiDAR点群を取り込み（任意）
LiDARで取得した点群データを取り込めば、損傷記録の土台となる3Dモデルを確認。点群の組み合わせは検知精度の向上にも役立ちます。
STEP 03
損傷箇所を接写
気になる部位を撮影。AIがひび割れを検出し、実寸計測へつなげます。
STEP 04
調書を出力
写真を部材へ割り当て、損傷図と写真台帳をPDFで出力します。
現場撮影から調書化までを同じプロジェクトで管理することで、写真番号・部材位置・損傷図の照合作業を減らします。
成果物
そのまま確認・提出準備に使える帳票へ。
損傷箇所の記録を、様式に沿った図面と写真台帳に反映。AIの検出結果は技術者確認を前提に、修正・照合しやすい形で扱えます。
損傷図（その5）
国土交通省 橋梁定期点検要領の様式に対応した損傷図を作図します。
- 橋梁名・路線名・橋梁コード等のヘッダ反映
- 部材名称・パネル位置への損傷プロット
- ラベル配置の自動レイアウト
- 写真番号で写真台帳と対応
損傷写真台帳
検出結果つきの写真を台帳形式に整理し、PDF出力できます。
- AI検出結果と寸法情報を重畳表示
- RC / PC別しきい値による確認支援
- 複数写真の一括PDF化
- 損傷図との照合作業を短縮
BETA PROGRAM
βテスト先行導入企業・団体を募集しています。
本リリースに先立ち、実際の点検現場でご活用いただけるパートナーを特別価格でご案内します。現場の改善要望を、正式リリース前の開発に反映できる期間です。
βテストに申し込む品質維持のため、βテスト参加枠には限りがあります。
- スキャンから調書出力までの全機能を利用可能
- 導入時のオンボーディング支援つき
- 利用規模に応じた個別見積りと特別価格
- 現場からの改善要望を開発ロードマップへ優先反映
- 正式リリース後も優待価格の継続適用を予定
FAQ
よくあるご質問
どんな機材が必要ですか？
現場で撮影した写真があれば始められます。解析・調書出力はブラウザ上で動作するため、PCに専用ソフトをインストールする必要はありません。LiDARで取得した点群データをお持ちの場合は、取り込むことで3Dでの確認や検知精度の向上が可能です。
LiDARはどのように活用しますか？
現状は画像認識AIによる損傷検知を軸に、LiDARで取得した点群データを組み合わせることで、3D計測や検知精度の向上を図ります。点群の取得方法や組み合わせ方は対象構造物ごとにケースバイケースで最適化を進めており、スマートフォン（iPhone / iPad）のLiDARのみで完結する撮影フローは、今後目指している方向です。
出力される調書はどの様式に対応していますか？
国土交通省 橋梁定期点検要領の損傷図（その5）に対応した様式と、損傷写真台帳をPDFで出力します。橋梁名・路線名・橋梁コードなどのヘッダ項目にも対応しています。
AIの検出結果はそのまま使えますか？
本ツールは点検技術者の判断を支援するツールです。AI検出結果と自動算出された寸法・損傷度をベースに、技術者が確認・修正するワークフローを想定しています。スケール校正を行うことで実寸ベースの判定が可能になります。
橋梁以外の構造物にも使えますか？
RC・PC構造のコンクリート構造物を主対象としています。トンネル・擁壁・建築物外壁などへの適用はβテストの中で順次検証を進めています。用途のご相談はお問い合わせください。
βテストにはどうすれば参加できますか？
下部のお問い合わせフォームまたは info@izutsuya.io までご連絡ください。ご利用規模・用途をヒアリングのうえ、特別価格のお見積りとアカウントをご案内します。
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