お知らせ
下水道調査の報告書作成はAIでどこまで効率化できる？
豆知識
2026.02.03
🤖 ― 現場を知っている人ほどAIが“武器”になる理由 ―
下水道調査の仕事で、
多くの技術者が口をそろえて言うのがこの一言。
「調査より、報告書の方が大変…」
- 写真整理
- 所見文の作成
- 判定文の記載
- 表・一覧の作成
調査が高度化するほど、
報告書作成の負担は増え続けてきました。
そんな中で注目されているのが
👉 AIを使った報告書作成の効率化です。
この記事では、
- 報告書作成のどこに時間がかかっているのか
- AIで効率化できる部分
- 逆にAIに任せてはいけない部分
- 実務での正しい使い方
を、現場目線で整理します。
🔍 下水道調査報告書で「時間を食う作業」とは？
まず、報告書作成の実態を整理します。
よくある負担ポイント
- 写真・画像の整理と選定
- 同じような所見文の繰り返し入力
- 判定文の書き直し
- 表現の統一・誤字脱字チェック
👉 技術力より「作業量」に時間を取られている
ここにAIが最も効果を発揮します。
🛠 AIで効率化できる作業①
写真・画像の整理・分類
AIは、
- 大量の写真
- ドローン・TVカメラ画像
を自動で👇
- 日付・区間ごとに整理
- 類似画像をグループ化
- 異常候補を抽出
👉 写真整理の時間を大幅に削減
特に👇は効果が大きい。
- 同じような写真が大量にある案件
- 広範囲調査の報告書
🛠 作業②｜所見文・コメントのたたき作成
報告書で多いのが👇
- 「軽微なひび割れが確認された」
- 「現時点で機能上の支障は認められない」
といった 定型表現。
AIは👇
写真＋判定条件
から
所見文のたたき案
を自動生成できます。
👉 ゼロから書かなくていい
👉 人は内容確認と調整だけ
🛠 作業③｜判定文・評価文の整理
緊急度 I・II・III や
健全度評価の文章も👇
- 言い回しが毎回微妙に違う
- チェックに時間がかかる
AIを使えば👇
- 判定区分ごとの定型文生成
- 表現の統一
- 抜け漏れチェック
👉 報告書全体の品質が安定
🛠 作業④｜誤字脱字・整合性チェック
これはAIが非常に得意。
- 表と本文の不一致
- 判定区分のズレ
- 数値・用語の表記ゆれ
👉 「最後の見直し時間」を激減
⚠ AIに「任せてはいけない部分」
ここが一番大事。
❌ ① 緊急度・対応方針の最終判断
- 社会的影響
- 現地条件
- 管理方針
👉 責任を伴う判断は人が行う
❌ ② 現場特有のニュアンス
- 「違和感がある」
- 「今後注意が必要」
👉 経験に基づく表現はAIには難しい
❌ ③ 発注者への説明責任
- なぜこの判定なのか
- なぜこの工法なのか
👉 説明は人の仕事
⚖ 正しい使い方｜AIは「報告書作成アシスタント」
報告書作成における
理想的な役割分担は👇
AI
👉 整理する
👉 たたきを作る
👉 チェックする
人
👉 判断する
👉 整える
👉 責任を持つ
👉 AIは“書類係長”くらいの立ち位置
👷♂️ 現場を知っている人ほどAIが活きる理由
重要なのは👇
👉 AIは、現場を知らない人の代わりにはならない
👉 現場を知っている人の作業を加速する
マサがこれまで整理してきた👇
- 判定基準
- 緊急度の考え方
- 補修判断フロー
これらが AIに指示できる形 になっているからこそ、
AIが“使える道具”になります。
🌱 まとめ｜報告書は「AI＋人」で進化する
AIを使った報告書作成は、
- 手を抜くため
- 人を減らすため
のものではありません。
👉 調査の質を落とさず、
👉 技術者を“判断”に集中させるため
これからの下水道調査報告書は、
AIが支え
人が仕上げ
チームで責任を持つ
そんな形へ進化していきます。
