高所点検は有資格者による目視が基本ですが、近づくこと自体にリスクが伴い、天候や足場の有無で点検できる範囲・頻度が制限されます。ドローン点検は普及しつつありますが、操縦技術と画像解析の専門知識が必要で、中小の点検・清掃事業者には導入障壁が高いのが実情です。
高所や死角は目視での確認が難しく、外壁のひび割れやタイルの浮き、パネルの異常など、小さな兆候を見逃しやすい。
点検には足場の設置や高所作業車が必要になることも多く、天候や人手の都合で後回しになりがち。
点検記録は写真とメモに散らばり、前回との比較や是正状況の追跡がしづらい。
登録ルートに沿ってドローンが現場全体を定期的に自動撮影し、AIが異常を検知。前回撮影との差分から悪化・新規箇所を自動でマーキングします。
登録ルートに沿って現場全体を自動撮影
AIがひび割れ・タイル浮き・ホットスポットを自動検出
前回撮影との差分から悪化・新規箇所を抽出
点検レポート・是正記録を自動生成
「AIが検知します」と一括りにするのは正直ではありません。対象ごとに技術的な成熟度は大きく異なります。
現場ごとに登録したルートを自動巡回。操縦の熟練は不要です。
太陽光パネルのホットスポットと外壁のひび割れ・タイル浮きを、赤外線・可視光の両方から検知します（上記参照）。
前回撮影とのAI差分比較で、悪化・新規発生箇所を自動でマーキングします。
法定点検・施主提出用の書類をワンクリックで作成します。
検知した異常を現場図面上にピン留めし、対応の優先順位を提示します。
AIはあくまで一次スクリーニング。最終確認は有資格者が行う前提で設計します。
市販の産業用ドローン（DJI Matrice／Dockシリーズ等）と自動航路ソフトを使用。現場ごとに登録した経路を、毎回同じ角度・高さで自動撮影します。
撮影データはGPS位置・角度情報付きで、自動的にクラウドストレージへアップロードされます。
太陽光パネルのホットスポットは赤外線の温度差解析で、外壁のひび割れは自社で学習させたモデル（クラウドAutoML）で検知し、種類・場所・信頼度を出力します。
同じ地点の前回撮影とAIが位置合わせして比較し、悪化・新規箇所を自動で抽出します。
解析結果はデータベースに蓄積され、ダッシュボードにリアルタイム反映。点検レポートもここから自動生成します。
自動航路ソフトは、日本の人口集中地区（DID）規制を認識しません。技術的にはどこでもルートを組めますが、「飛ばしていいか」は完全に法律・許可の話です。外壁・太陽光パネルの点検先は都市部・住宅密集地に立地することが多く、その多くがDIDに該当すると考えるべきです。
初期に一度整える。
DID・30m・夜間飛行等をまとめて許可（有効期間1年、要更新）。
スポッター配置・歩道の一時的な誘導など、現場ごとに毎回必要。
包括申請があっても、個々の飛行前の通報は省略できません。
既存のドローンによる外壁清掃・点検、太陽光パネル点検事業の契約とバンドル可能。導入のハードルを下げられます。
自社現場でドローン撮影とAI検知の精度を検証。
教師データを蓄積し、誤検知・見逃しを減らす。
同業他社・取引先ゼネコンへの展開を始める。
建設以外のインフラ点検へサービスを広げる。
