屋外広告物 巡回・違反検知AI(台帳照合)
沿道・商店街の写真から看板をブラウザ内AI(ゼロショット物体検出)で抽出し、サンプル許可台帳と照合。無許可の疑い・許可期限切れ・規格不適合の疑い・適合を透明なルールで判定し、巡回記録と2026年4月新様式準拠の安全点検報告書ドラフトまで作成します。すべての処理は端末内で完結し、データは送信されません。
写真から報告書ドラフトになるまで
写真を選ぶ
サンプルのイラスト3枚、または自分で撮った沿道・商店街の写真を選びます。
ブラウザ内で看板を検出
ゼロショット物体検出AIが端末内で看板の位置を検出。サンプルは検出結果を事前計算済みのため、モデルの読込は不要です。
サンプル許可台帳と照合
距離や種別の近さで並んだ候補から該当する許可情報を選ぶ、または「該当なし」を選びます。
巡回記録・報告書ドラフトへ
無許可の疑い・許可期限切れ・規格不適合の疑い・適合を透明なルールで判定し、報告書ドラフトまで自動作成します。
なぜ「巡回×台帳照合」が課題になっているか
2015年に札幌市で発生した看板落下事故を契機に、国土交通省は2016年、屋外広告物条例の運用指針(ガイドライン)を改正し、許可更新時の点検報告を求める方向性を明確化しました。多くの自治体で屋外広告物の許可は3年ごとの更新制となっており、更新時には点検資格者(屋外広告士等)による点検報告が求められています。
国土交通省の指針では、点検項目を基礎・支持部・取付部・広告板・照明・その他の6分類で確認することが示されています(出典: 国土交通省 屋外広告物の点検に関する資料(PDF))。2026年4月からは、良好・経過観察・要改善の3段階判定に整理した新様式への移行が進められており、本デモの安全点検報告書ドラフトはこの新様式のサブセットを模したものです。
一方で、総務省行政評価局は屋外広告物行政に関する実態調査を実施しており、許可更新時の点検報告が徹底されていない事例が指摘されるなど、限られた人員での巡回・台帳照合には運用上の課題があるとされています。
仕組み: なぜ「看板」を学習していないAIで検出できるのか
🎯 ゼロショット物体検出
本デモが使うOWL-ViT(ゼロショット物体検出)は、「看板」というクラスだけを学習した専用モデルではなく、画像と単語の意味的な近さを学習した汎用モデルです。"billboard" "shop sign" のような英語の候補ラベルを渡すだけで、看板らしき領域を検出できます。
⚡ WebGPU / WASM
対応環境ではWebGPUでGPU推論、非対応環境は自動的にWASM(CPU)にフォールバックします。サンプル画像は検出結果を事前計算済みのJSONとして持つため、サンプルを見るだけならモデルの読込は不要です。自分の写真を解析する場合のみ、初回に約150MBのモデルを読み込みます。
このデモでやらないこと(v1)
- 動画のリアルタイム処理(静止画1枚単位の解析のみ)
- 申請書類の実OCR(台帳照合はサンプルデータとの突き合わせのみ)
- 実在の台帳・自治体システムとの連携(サンプル台帳はすべて架空データ)
- 写真からの面積・高さ自動採寸(台帳値または手入力の数値を使用)
- サーバでの処理(すべてブラウザ内で完結)
- 実在自治体の条例値の再現(条例パラメータはモデル例示値)
自治体・管理組合での活用の可能性
屋外広告物の許可事務では、申請台帳との二重照合、現場で撮った写真を持ち帰ってからの突き合わせの二度手間、少人数体制での網羅的な巡回が実務上の負担になりやすいと言われています。端末内で完結するAIによる一次スクリーニングは、現地でその場に候補を絞り込み、疑わしい箇所から優先的に確認するといった運用の補助になり得ます。最終的な違反認定・是正指導は、これまで通り自治体・屋外広告士等の専門資格者が行うことに変わりはありません。
本デモのサンプル画像・許可台帳・事業者名・許可番号はすべて架空のデモ用データです(詳しくは public/samples/signage/ATTRIBUTION.md)。実在の場所・事業者・許可情報とは一切関係ありません。出力するCSV・印刷物・報告書ドラフトにも同様の免責を記載しています。
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