林道状態評価AI
林道の写真をAIが分析し、路面状態をA〜Dグレードで自動評価。サンプル画像ですぐ体験可能
林道状態評価AIの仕組み
CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）モデルを使用し、 路面の写真と状態を表すテキストの類似度をゼロショットで比較。 学習データなしで多様な路面状態を分類できます。
CLIP
ゼロショット分類
~340MB
ViT-B/32モデル
6種
評価カテゴリ
A〜D
4段階グレード
評価基準
良好
路面が安定し、通常の車両通行に支障なし。砂利が均一に敷かれ、排水も良好。
軽微な損傷 / 植生侵入
小さなポットホールや浅い轍が見られる。または路面に植生が侵入し始めている。次回補修時に対応。
要補修 / 泥濘
大きなポットホール、深い轍、泥濘化が進行。大型車両の通行に支障あり。早期の補修が必要。
危険・通行注意
路面の崩壊、大規模な洗掘、崩落が発生。車両通行が危険な状態。緊急の対応が必要。
使い方ガイド
林道の路面を撮影
路面が正面から見えるように撮影。進行方向に向かって路面全体を捉えてください。
写真を選択またはサンプルで試す
撮影した写真をアップロード、またはサンプル画像をタップして即座に体験。初回はAIモデルのダウンロードに時間がかかります。
AI診断を実行
「路面を診断」ボタンでAIが路面状態を分析。A〜Dのグレードで評価結果が表示されます。
推奨対応を確認
評価グレードに応じた推奨対応が表示されます。維持補修計画の参考にしてください。
活用事例
林道パトロール
定期巡回時に林道の路面を撮影するだけで状態を自動評価。点検記録のデジタル化に。
木材搬出路の事前調査
搬出計画前に林道の通行可否を迅速に判定。大型トラックの通行可能性を事前評価。
維持補修計画の策定
林道の劣化状況をA〜Dグレードで定量化。優先度の高い区間から効率的に補修計画を立案。
災害後の緊急点検
豪雨や台風後の林道損傷を迅速にスクリーニング。現地確認の優先順位付けに活用。
予防保全データ蓄積
定期的な路面状態の記録を蓄積し、劣化トレンドを分析。計画的な予防保全に。
補助金申請の根拠資料
林道整備の補助金申請に必要な路面状態の客観的な証拠資料として活用。
免責事項: このデモはAIによる簡易的な路面状態の推定であり、正式な道路点検の代替にはなりません。 CLIPモデルは林道専用に学習されておらず、分類精度には限界があります。 実際の通行判断や補修計画は、専門家による現地確認に基づいて行ってください。
林道管理DXシステムの開発
路面状態AIを基盤に、GPS連携の林道台帳、経年変化トラッキング、補修優先度の自動算出など、 林道管理を効率化するカスタムシステムを構築できます。
道路・林道点検に必要なエッジAI機材
車載カメラ×エッジAIで道路状態を自動評価するシステムを構築するための推奨機材です。
Raspberry Pi 5 ＋ AI Camera（IMX500）。現場の一次検証・PoCに手頃。
NVIDIA Jetson Orin Nano ＋ AI Camera（IMX500）。複数カメラ・高精度・連続稼働に対応。
価格は目安（変動あり）。下のカードから用途に合うものを選んでください（全点を揃える必要はありません）。
大きなモデルの生成・推論や複数モデルの常時稼働には、Pi/Jetsonより大容量メモリ・高性能CPU/GPUを積める高性能ミニPCが快適です。
NVIDIA Jetson Orin Nano
最大67 TOPSのAI性能。複数カメラの同時処理や高精度モデルの実行に最適なエッジAIボード。
Raspberry Pi AI Camera（IMX500）
Sony IMX500搭載のAI処理内蔵カメラ。カメラ側でAI推論を実行し、ホストの負荷が極めて低い。
Raspberry Pi AI HAT+2（Hailo-10H）
2026年1月発売の公式GenAIアドオン。40 TOPS・8GB専用オンボードRAM搭載。hailo-ollama経由でNPU上のLLM推論にも対応（実測はHailo-10Hレビュー参照）。
※ 上記リンクはアフィリエイトリンクです（購入で当サイトに収益が発生する場合があります）。 価格は目安で、最新価格・在庫はリンク先でご確認ください。構成は用途の一例です。
関連デモ
AIモデルやAI推論を使わず、Canvasのルールベース画質確認、点検メモ、IndexedDBの端末内キュー、再接続後の同期判断を一続きで体験。エッジAI導入の前段となるオフライン業務基盤を確認するデモです。同期処理はシミュレーションです。
🟢 0MB（モデル不要）現場の音声をブラウザ内のWhisperで文字起こしし、道路橋の点検項目を参考にした独自JSONの下書きへ構造化。正式様式への準拠を示すものではありません。オフライン確認は既存文字起こし結果の再構造化のみで、Whisper文字起こしの再実行は対象外です。判定は点検技術者が最終確認します。
🟡 Whisper Small 約244Mパラメータ、ONNX int8 約190MB。Prompt API用モデルはブラウザ環境依存このデモを「実機」で使うには？
実測データで最適な機種を選び、つまずいたら原因→対処をたどれます。
業務への導入を検討中の方へ：このデモのような、入力に近い端末で処理する仕組みの設計・開発相談はLink Fieldへ無料で送れます。
🤝 導入の相談をする