建物・構造物の点検で撮ったコンクリートの写真からひび割れの位置・幅・長さを測り、補修の要否を判断する材料と点検記録の下書きを作る

処理の起点を決める

写真を共有フォルダの「計測待ち」に保存したことを起点にします。 現地から戻った技術者が、構造物ごとのフォルダに写真を入れると、1枚ずつ処理が動きます。処理が終わった写真は「確認待ち」へ移し、失敗したものは「計測できず」へ移します。 フォルダの中の枚数が、そのまま各段階の残りの数になります。

夜間にまとめて動かす設定も持たせます。 画像の区分けのモデルは、画像処理用の計算機（GPU）があれば1枚数秒で終わりますが、無い環境では1枚に時間がかかります。点検が集中する時期は、夕方に入れた写真を夜のうちに処理し、翌朝に確認できるようにします。

現地での撮影の決まりも、トリガーの一部と考えます。 マーカーが写っていない写真、面に対して大きく斜めの写真は、処理の入口で「計測できず」に回ります。撮影の決まりを守った写真だけが、測る対象になります。 現地の撮影の手引きに、マーカーの貼り方と撮る角度を書いておきます。

入力データを集める

質を決めるのは、マーカーと部材の種類です。 マーカーが無ければ画素の大きさが分からず、mmで測れません。RC か PC かが無ければ、区分の境目の幅が決まりません。 国土交通省の資料に載っている橋梁の点検要領の評価区分では、ひびわれの最大幅の境目が RC 構造物と PC 構造物で違います。

野帳の実測値は、答え合わせに使います。 機械が測った幅と、現地でクラックスケールで測った幅を、同じひび割れについて並べます。ずれが大きい写真は、撮影か補正に問題があります。

データの取得方法を決める

部材番号は、黒板を読むより計画表から引くほうを正にします。 黒板の文字は写り方で読めないことがあります。撮影のときにタブレットで部材を選び、写真のファイル名に入れる運用にすると、取り違えが減ります。

評価区分の表は、発注者ごとに持ちます。 橋梁、トンネル、建物で使う要領が違い、同じ橋梁でも発注者が独自の要領を定めていることがあります。どの表を当てはめたかを、写真ごとの記録に残します。

AIへ渡す前に整形する

1. マーカーの検出 … 写真の中から正方形のマーカーを探し、四隅の位置を取ります。見つからなければ「計測できず」
2. 正面への補正 … 四隅が正方形になるように写真全体を変換します。四隅の歪みが大きすぎる写真は、補正しても精度が出ないので「計測できず」
3. 画素の大きさの計算 … 補正後のマーカーの一辺の画素数で、一辺の長さ（mm）を割ります
4. 測れる下限の計算 … 画素の大きさの2倍を、その写真で幅を測れる下限とします
5. 計測の範囲の限定 … マーカーから離れた場所は、面の凹凸や奥行きで画素の大きさが変わります。マーカーを含む面の範囲だけを測ります
6. 明るさの補正 … 影や照明のむらを弱めます。チョークの線も写るので、チョークの色を区分けのモデルの学習で「ひび割れでない」として教えておきます

4番目の「測れる下限」が、この構成の要です。 画素の大きさが0.15mmの写真なら、下限は0.3mmです。この写真では、0.2mmと0.3mmの境目を区別できません。 下限が区分の境目より大きい写真は、幅については「画素の大きさ未満」とし、現地の実測値で決めます。

数字の例で確かめます。 一辺50mmのマーカーが、補正後の写真で625画素に写っていれば、画素の大きさは50÷625＝0.08mmです。測れる下限はその2倍の0.16mmで、RC の0.2mmの境目は区別できますが、PC の0.1mmの境目は区別できません。 同じ写真でも、部材が RC か PC かで、幅を確定できるかどうかが変わります。

撮影の決まりは、ここから逆算して決めます。 RC の境目の0.2mmを区別したいなら、画素の大きさを0.1mm以下にする必要があり、カメラの画素数と撮影の距離から、何m以内で撮るかが決まります。

AIに処理させる

画像の区分けのモデルにさせるのは、画素ごとに「ひび割れらしさ」を出すことだけです。 幅と長さは、その後の計算で求めます。

区分けのモデルの良し悪しは、画素の一致ではなく、ひび割れの延長で測ります。 国土交通省の要求性能（案）では、ひびわれについて、近接目視で検出した延長に対して技術で自動検出できた延長の割合（検出率）と、自動検出した延長のうち近接目視でも検出された延長の割合（的中率）が評価の指標に挙げられています。本構成でも同じ考え方で、技術者が確定した線を正として、検出率と的中率を部材の種類ごとに毎月数えます。画素の一致で測ると、細いひび割れの見落としが数字にほとんど表れません。

区分の候補は規則で当てはめます。 国土交通省の資料に載っている橋梁の点検要領の付録の区分では、ひびわれは最大幅と最小の間隔の組み合わせで分けられています。

この表は、発注者が使う要領の版に合わせて置き換えます。 ここに示したのは、資料に引用されている区分を読みやすく並べたものです。実務では、受託した点検の要領の原文の表をそのまま規則にします。

境目に近いものには印を付けます。 最大幅が境目の±0.05mm以内、最小の間隔が0.5mの±0.1m以内なら「境目」とし、候補は出しても確定の扱いにはしません。

生成AIにさせるのは、測った値から点検調書の所見の下書きを書くことだけです。 画像は渡しません。渡すのは、部材、RC／PC、ひび割れの本数、最大幅、長さの合計、最小の間隔、区分の候補、印（境目・画素の大きさ未満）です。

指示内容を固定する

あなたは構造物の点検の技術者を補佐し、点検調書の所見の下書きを書きます。
根拠は、渡した計測の値だけです。

【入力】
- 部材、要素番号、RC／PC
- ひび割れの計測の値（本数、最大幅、長さの合計、最小の間隔、向き）
- 区分の候補と、その根拠の規則
- 印：near_boundary（境目に近い）、below_resolution（画素の大きさ未満）

【書くもの】
1. 所見（150字程度）。ひび割れの向き、本数、最大幅、範囲を書く
2. 技術者に確かめてほしい点

【厳守事項】
- 数値は渡した値をそのまま写してください。丸めない、言い換えないでください。
- below_resolution の付いた幅は数値で書かず、
  「写真の解像度では幅を確定できない」と書いてください。
- near_boundary が付いている場合は、区分の候補を確定のように書かず、
  「区分の境目に近く、現地の実測値との照合が必要」と書いてください。
- 補修が必要か不要かを書かないでください。
- 健全性の診断を書かないでください。
- ひび割れの原因（乾燥収縮、荷重、鉄筋の腐食など）を断定しないでください。
- 漏水、遊離石灰、錆汁の有無は、入力に無ければ書かないでください。
- 区分の記号は、渡した候補以外を書かないでください。

【計測の値】{measurements}
【区分の候補と根拠】{grade_candidate}
【印】{flags}

「原因を断定しない」を明記します。 生成AIは、向きと位置から「乾燥収縮によるものと考えられる」と書きたがります。原因の見立ては、技術者が現地で見たことと構造の知識で行うもので、写真の値から書いてよいものではありません。

漏水と遊離石灰を「入力に無ければ書かない」としているのも同じ理由です。 写真の区分けはひび割れだけを見ており、白い析出物の有無は測っていません。 書かれていないことを、ありそうだからと書かせません。

出力形式を固定する

計測の結果は、写真1枚ごとに次の形のJSONで残します。

{
  "photo_id": "",
  "structure": "",
  "member": "",
  "material": "RC | PC",
  "mm_per_px": 0.08,
  "min_measurable_mm": 0.16,
  "cracks": [
    { "crack_id": "", "length_mm": 0, "max_width_mm": 0,
      "width_flag": "measured | below_resolution",
      "orientation": "horizontal | vertical | diagonal | mesh",
      "polyline_px": [[0, 0]] }
  ],
  "min_spacing_m": 0,
  "grade_candidate": "a | b | c | d | e",
  "grade_rule": "",
  "near_boundary": false,
  "status": "measured | not_measurable",
  "not_measurable_reason": ""
}

1つ目の理由は、polyline_px から損傷図の下書きを作れることです。 芯線の折れ線を、補正前の写真の座標に戻してCADの取り込みの形に変えます。技術者はたどるのではなく、引かれた線を直します。

2つ目は、mm_per_px と min_measurable_mm を写真ごとに持てることです。 後から「この幅は測れていたのか」を確かめられます。width_flag が below_resolution のひび割れは、幅の数値を空にして残します。

3つ目は、grade_rule に当てはめた規則を書けることです。 「RC、最大幅0.24mm、最小の間隔0.62m → c」のように残し、どの要領のどの行で決めたかを説明できるようにします。

所見の下書きは、Claude API の構造化出力で受け取ります。 output_config.format に type: "json_schema" とスキーマを渡すと、スキーマに沿ったJSONで返ります。所見の文と、確かめてほしい点を別の欄で受け取ります。

システムへ連携する

調書には自動で書き込みません。 技術者が確認の画面で確定にしたものだけを、調書の形のファイルに書き出します。確定前の値が調書に入る経路を作りません。

確認の画面は、ひび割れの線を写真に重ねて表示し、線を消す・足す・つなぐ操作ができるようにします。 直した線から幅と長さを計算し直すので、技術者が直した結果も、同じ計算で数値になります。

人が確認する

1. 見落としを探す … 写真を見て、線が引かれていないひび割れが無いかを確かめます。細いもの、影に入ったものが落ちやすいです
2. 誤検出を消す … 型枠の継ぎ目、チョークの線、汚れ、補修の跡に線が引かれていれば消します
3. 境目と画素の大きさ未満を決める … 野帳の実測値と照らし、幅を確定します。実測値が無いものは、次の点検で測る対象として記録します
4. 区分を確定する … 候補と規則を見て、要領に照らして確定します
5. 補修の要否と所見を決める … 現地で見たことと合わせて判断し、所見の下書きを直します

1番目を省かないでください。 機械の見落としは、確認の画面に何も表示されないので気づきにくい誤りです。写真全体を一度は見る決まりにします。

2番目で消した誤検出は、学習の材料に戻します。 型枠の継ぎ目を毎回ひび割れと見るなら、継ぎ目の写った写真を学習に足します。

確認は、現地に行った技術者が行います。 写真だけを見た人が線を直すと、現地で見た漏水の跡や、写真では分かりにくい段差の情報が入りません。外業と内業を別の人が担う体制なら、外業の担当者が野帳に残した所見を確認の画面に並べて表示します。

例外に対処する

5行目の「写真の端で切れている」は、長さの合計を小さく見せます。 1本のひび割れが2枚にまたがると、それぞれの写真で短く測られます。隣り合う写真をつなぐ処理は難しいので、印を付けて人に任せます。

記録を残す

• 元の写真と、補正後の写真
• 写真ごとの mm_per_px、min_measurable_mm、計測できなかった理由
• 区分けのモデルの版と、出した画素ごとの結果
• 計測の結果のJSONと、当てはめた評価区分の表の版
• 技術者が消した線・足した線と、確定した値
• 生成AIに渡した値と、返ってきた所見の下書き、直した後の所見

4つ目の「区分の表の版」を残すのは、要領が改定されるためです。 同じ写真でも、表の版が変われば区分の候補が変わります。5年ごとの点検で前回と比べるとき、どの表で決めた区分かが分からないと比べられません。

5つ目は、次の学習の材料です。 技術者が直した線は、そのまま正解の画像になります。直した量が減っていけば、モデルが自社の写真に慣れてきたということです。