Plugbotは、画像解析と生成AIを組み合わせ、業務ごとの判断プロセスを支援するAIエージェント基盤です。橋梁点検、建物検査、事故車査定をはじめ、さまざまな画像活用業務に適用できます。
経験差で生じる判定区分のばらつきを、AIによる客観的解析と推定根拠の文章化で低減。経験の浅い点検者の判定業務をAI解析で支援します。
スマートフォン単体で利用可能。専用カメラや大規模システムを必要とせず、予算・人材に制約のある自治体でも導入しやすい設計です。管理画面はPCにも対応。
AIは判定を置き換えるのではなく、所見・推定根拠を文章化して点検者の判断を支援。最終判定は技術者が行うことで、AIのハルシネーション懸念に応えます。
インフラ点検・建物外壁検査・事故車査定。専門的な目視判断を要する現場では、判定の属人化・人材不足・コストと時間の負荷が共通して起きています。
損傷の所見・程度・要否の判断は、担当者の経験や知識に大きく左右されます。同じ対象でも人によって判定が分かれ、根拠が言語化されないまま結論だけが残りやすい——インフラ・建物・車両いずれの現場にも共通する課題です。
熟練した点検技術者や査定担当者の高齢化が進む一方、判断できる人材の育成には長い時間がかかります。対象件数は増えても、それを正確に判定できる人の数は追いつかない構造的な課題が続いています。
専用機材や大規模システムの導入、現地での確認、所見の記述・報告書の作成には、相応のコストと時間がかかります。1件あたりの判定にかかる工数が、対応できる件数の上限を決めてしまっています。
Plugbotは、現場で撮影した画像をAIエージェントが解析し、その分野の基準に沿った所見・判定・推定根拠を文章化して提示します。インフラ点検・建物外壁検査・事故車査定など、分野ごとの項目枠組みに合わせて出力します。
各分野の基準・要領・評価ルールを、RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術※で大規模言語モデルに統合。汎用LLMだけでは届かない、分野固有の知識をカバーします。
対話形式で画像と状況を送信し、必要に応じて追加情報を伝えることで、より精密な判定支援を受けられます。専用機材は不要で、手持ちのスマートフォンのみで撮影・送信が完結します。
Plugbotは画像解析と推定根拠の文章化を共通基盤とし、領域ごとの基準（点検要領・告示・査定の観点）をRAGで組み合わせることで、複数分野の判定支援を1つのサービスで提供します。
外壁タイル・仕上げ材のひび割れ・欠損・白華などを解析し、 「要観察／要是正」の判定を推定根拠とあわせて提示。 特定建築物の定期調査（告示）の観点に沿って出力します。
車両の損傷画像から、外観損傷・内部損傷の推定・修理可否・ 概算費用と価値への影響・追加調査点までを5つの観点で文章化。 査定・見積りの一次判断を支援します。
道路橋などの損傷画像から、健全度区分（I〜IV）の推定と根拠を文章化。 NETIS（新技術情報提供システム）に申請済みの主軸領域です。
「画像から状態を判断し、根拠を文章化する」業務であれば、 各分野の基準をRAGで取り込むことで対応領域を拡張できます。 新領域のご相談も承ります。
※ いずれの領域も、最終的な判定は専門の技術者・担当者の総合的判断によります。 Plugbotは判定の支援を目的としたサービスです。
画像解析・RAG連携・対話型インターフェース・管理機能の4つの要素で構成されています。
マルチモーダル大規模言語モデル（LLM）が、スマートフォンで撮影した画像から損傷の種類・規模・周辺状況を解析し、所見・判定区分・推定根拠・第三者リスクを文章化します。
LLMに学習されていない各分野の基準・要領・評価ルールを、RAG技術で大規模言語モデルに統合可能。点検要領・建築の告示・査定の観点など、固有領域の判定精度を高めます。
チャット形式で画像と状況メッセージを送信し、追加質問により解析を深化させられます。1回の判定で完結せず、対話の中で精度を高める設計です。
位置情報の自動取得、複数案件・複数損傷の一覧表示、Map表示、CSV出力、画像ダウンロードに対応。既存の記録システムや報告書・見積書フォーマットへの取り込みが容易です。
撮影から結果取得まで、人とAIの協働による7ステップで完結します。AIは判定を肩代わりするのではなく、所見と推定根拠を文章化して担当者の判断を支援。最終的な所見・判定は技術者・担当者の確認を前提とします。
現場での目視確認により損傷・状態の箇所を特定します。
スマートフォンで損傷箇所を撮影します。
スマホから画像とコメントをシステムでAIに送ります。
マルチモーダルLLMによる自動解析を行います。
RAG連携で要領適合を確認します（RAG連携時のみ）。
所見・判定（推定）・推定根拠を分野の枠組みに沿って文章化します。
ユーザーに結果を表示。技術者が最終判定を行います。
撮影した1枚の画像から、Plugbotが領域ごとの枠組みに沿って所見・判定・推定根拠を文章化します。以下は、実際に受領した解析結果に基づくサンプル出力です。領域によって出力の観点が異なる点にご注目ください。
外壁タイル面の水平見切り部および出隅近傍に、目地開き又は段差を伴う線状の不連続が認められる。見切り部端部では局所的な欠損又は補修材の露出がみられ、当該部から下方へ白華様の流下跡が広範囲に確認できる。画像上、浮き・剥離の範囲や深さ、内部下地の状態は特定できないが、防水性能又はシーリング機能の低下に伴う漏水・浸出の可能性がある。
要観察又は要是正に該当する可能性がある。外装仕上げ材の継ぎ部付近に開口・欠損がみられ、白華様汚染が連続していることから、現時点で直ちに全面的な危険とまでは断定できないものの、部材の浮き・剥落又は漏水進行を伴う場合は要是正となる可能性が高い。少なくとも継続観察と近接調査が必要な状態である可能性が高い。
告示の外壁調査では、剥落につながるおそれのある浮き、ひび割れ、欠損、著しい劣化が評価対象となる。画像では、見切り部の開き・欠損様状況と白華様流下跡が確認でき、雨水浸入又は継ぎ部劣化を示唆する。高所外壁であるため、浮きや接着不良を伴う場合は安全性上の懸念が増す一方、画像のみでは剥離の有無を断定できないため、判定は推定に留まる。
車両基準での損傷位置： 車両左前部
車両左前角の損傷が主です。 フロントバンパーカバーは車両左前部で外れ・変形・擦過があり、左コーナー部の保持不良が見られます。 車両左ヘッドランプは脱落または大きく位置ずれしています。 車両左フロントフェンダー前端からホイールアーチ部にかけて変形・開きがあります。 車両左フロントフェンダーライナーは欠損または脱落が疑われます。 下部に配線・コネクタの垂れ下がりがあります。 ボンネット先端の大きな座屈は明瞭ではありません。
車両左ヘッドランプブラケット、バンパーリテーナ、フロントエンドパネル端部、車両左フェンダー取付部の損傷が推定されます。 前角入力が入っており、車両左サイドメンバー前端、クラッシュボックス、バンパーリンフォース端部、ラジエータサポート車両左側に変位がないか確認が必要です。 足回りは画像上、車両左前輪の極端な後退や大きなキャンバー異常は明瞭ではありません。 ただし、タイロッド、ロアアーム、ナックル、ストラット、サブフレームの点検は必要です。 ヘッドランプ系、前部ハーネス、バンパー内センサー類の損傷可能性があります。
画像所見ベースでは 修理可能 と判断します。 ただし、骨格計測が前提です。 フロントバンパーカバー、車両左ヘッドランプ、車両左フロントフェンダー、フェンダーライナー、リテーナ、各ブラケット、損傷ハーネスは交換主体が妥当です。 バンパーリンフォース、クラッシュボックス、ラジエータサポート、サイドメンバー前端に変位があれば、修正または交換が必要です。 分解点検後、骨格計測、必要時フレーム修正、仮合わせ、塗装、灯火・センサー復元、エーミング確認の流れが適切です。
外板・灯火中心で骨格軽微の場合、 20万〜45万円程度 。 ラジエータサポート、リンフォース、クラッシュボックス、ADAS関連、塗装範囲拡大を伴う場合、 45万〜80万円程度 。 サイドメンバー修正や足回り波及があれば、 80万円超 の可能性があります。 価値面では前部事故歴として評価低下要因です。 骨格部修正歴が付く場合は減価影響が大きくなります。
単一画像のため、骨格変位、冷却系損傷、コンデンサー・ラジエータ漏れ、足回り偏位、エアバッグ展開有無、警告灯点灯、ADASセンサー状態は断定できません。 追加で必要なのは以下です。
・分解後画像 ・車両左前輪周辺拡大 ・ボンネット開放状態 ・ラジエータサポート ・車両左サイドメンバー前端 ・下回り ・ヘッドランプ取付部 ・OBD故障コード ・四輪アライメント ・骨格計測値
複数の解析結果を、案件・対象単位で一覧表示。判定の取りまとめや、報告書・見積書の作成を支援します。
※ AI出力は参考情報であり、最終的な所見・健全性診断は技術者・道路管理者の確認を前提としています。 ※ 上記は実際に受領した解析結果に基づくサンプル出力です。実装版で表現・形式が変わる可能性があります。
点検画像や位置情報など、お預かりするデータを安全に取り扱うため、Plugbotを提供するサムテックは国際規格に基づく情報セキュリティマネジメント体制を構築し、第三者認証を取得しています。
国際規格に基づく情報セキュリティ体制
ISO/IEC 27001（ISMS）に準拠し、情報の機密性・完全性・可用性を継続的に管理する体制を構築・運用しています。
お預かりするデータの適切な取扱い
画像・位置情報などお預かりするデータは、アクセス制御と適切な運用ルールのもとで管理します。
クラウド基盤での安定運用
堅牢なクラウド基盤上でサービスを運用し、可用性とセキュリティの確保に努めています。
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