AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「AIで遺跡の危険箇所を全部洗い出せる」と聞いたのですが、本当でしょうか。費用対効果をまず知りたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、可能です。今回の研究は高精度の地形データとAIを組み合わせ、洪水リスクと人為的影響の両方から遺跡の危険度を可視化できるという内容です。要点は三つ、データ、解析、対策提案、です。
データというと、衛星写真とかですね。うちの現場で使えるものなんですか。外注か内製かも気になります。
いい質問です。今回の研究は三段階の画像ソースを使っています。衛星（低解像度）、飛行機搭載写真（中解像度）、ドローン（高解像度）です。うちの現場向けには、まず中解像度を外注で整え、業務に馴染んでからドローン導入で精度を上げる運用が現実的です。
解析の部分はAIと洪水モデルの組み合わせと聞きました。現場の土木や排水工事とどう繋がるのかイメージが湧きません。
ここも肝心な点です。AIは大量の空撮画像から地上に描かれた図形（ジオグリフ）を検出します。一方でLiDARから作るデジタル標高モデル（DEM）を使い、雨がどのルートで流れるかを洪水シミュレーションで推定します。検出した図形と洪水ルートを重ねれば、どの図形が浸食や流被害を受けやすいかが分かりますよ。
これって要するに、まずは高精度の地形図を作って、次にAIで宝探しして、最後に洪水予測で危険箇所を優先順位付けするということですか？
その通りです！要点三つで言えば、1）LiDAR由来の高精度DEMで地形を捉える、2）AIで地上のパターンを大量に検出する、3）洪水モデルで被害リスクを可視化する。これらを組み合わせることで、限られた資源を効率良く配分できますよ。
費用対効果をもう少し突っ込んで。最初の投資は大きいですか。うちの会社での導入ロードマップはどう描けばよいですか。
良い視点です。初期はLiDARデータ取得や外部解析の委託で費用がかかりますが、最初の価値は『損失回避』です。発見が遅れれば遺構の復旧コストや文化資産の不可逆的損失が発生しますから、その回避効果を指標にROIを算出できます。現場導入は段階的に、小さなプロトタイプで効果を示してからスケールするのが安全です。
現場の技術者に負担がかからない運用が理想です。現場で操作するのは誰がやるべきでしょうか。
運用は三層構造が推奨です。データ取得とモデル更新は外部または専任チーム、現場では可視化ダッシュボードを使って意思決定者が優先度を確認するだけで良い。技術者には自動化されたワークフローを提供し、負担を最小化できます。
最後に、我々が投資判断をするときに使える簡単なチェックポイントを教えてください。現場説明用の短いフレーズも欲しいです。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。チェックポイントは三つ、期待する損失回避額、データ取得の現実性、段階的導入での成果指標です。会議で使える短いフレーズもいくつか用意しますので、それを使えば説明はスムーズに進みますよ。
わかりました。要するに、高精度地形で洪水経路を出して、AIで価値ある場所を見つけ、壊れる前に手を打つ。そう説明すれば現場も理解できそうです。ありがとうございます。
