生成AIで空き家の老朽危険度を自動判定、自治体の調査工数を削減
自治体の空き家調査は従来、職員の目視確認に頼り工数がかかり評価がばらつく課題があった。森ビルはVertex AIのマルチモーダルLLMを活用し、写真アップロードで老朽危険度を自動判定するシステムを構築。大量の教師データ不要で短期間にPoC実現を達成した。
- 導入企業
- 森ビル株式会社
- 業種
- その他
- 解決した製品
- Google Cloud Vertex AI（cloudpack.jp）
- 実証地域
- 長野県茅野市
01課題
自治体の空き家調査が職員による現地目視確認に依存し多大な工数がかかる上、評価に主観が入り結果がばらつく課題があった。また従来の機械学習導入では数千～数万枚の教師データ準備が必要で時間と費用が障壁となっていた。
02やったこと
Google Cloud のVertex AIのマルチモーダルLLMを活用し、写真をアップロードするだけで建物の老朽危険度を自動判定するバックエンドシステムを構築。建築用語を明示的に指定したプロンプトエンジニアリングと1問1答形式の実行により判定精度を向上させ、不動産ライブラリやPLATEAU等の公的データと連携し価格査定も自動化した。
03成果
大量の教師データを準備することなく短期間でPoC実現が可能となった。目視中心の調査と比べて効率化の可能性を強く示す成果を得た。自然言語による柔軟な判定条件追加が可能で、自治体ごとに異なる基準への対応も視野に入れることができた。
本ページは掲載元の公開事例の要約です。詳細・一次情報は出典元をご確認ください。 掲載内容の修正・削除のご依頼はこちらの窓口へ。
この事例に興味があるなら
似た悩み・別の解き方の事例を、おすすめの理由つきで。
生成AIで広告審査時間を1/2に短縮、属人化を解消した審査基盤構築
1/2同じAI・データ分析の中でGoogle Cloudを選んだ会社の、選定の比較材料になる1本。
士業の専門業務をAIで効率化——法改正対応・文書作成の時間を大幅削減
半日→1時間同じAI・データ分析の中でNEXT WAVE LABOを選んだ会社の、選定の比較材料になる1本。
eラーニング内製支援で制作ノウハウを習得し、標準化を実現
同じ「品質のばらつき」を、コンサル・支援・eラーニング内製支援という別の入口から解いた1本。
三井不動産、Teachme Bizで教育工数30%削減。間接業務標準化とナレッジ共有推進
30%同じ〈業務効率・工数削減〉の悩みに向き合った会社の選択を、並べて読める1本。
紙・メール・Excelベースの申請業務をシステム化し、工数を最大8割削減
約8割同じ〈業務効率・工数削減〉の悩みに向き合った会社の選択を、並べて読める1本。