用地調査 約5人工を数十分に。敷地情報を「集めない」という発想

敷地調査にかかる工数の内訳を分解すると、その多くは「判断」ではなく「情報を探して集める」作業に消えています。 判断はプロの仕事ですが、収集はそうではありません。ここを機械に寄せると何が起きるのかを整理します。

調査工数の大半は、判断ではなく収集

ひとつの敷地について、用途地域、防火地域、地区計画、ハザード、周辺施設、統計情報、過去の航空写真—— 必要な情報は行政サイト、オープンデータ、地図サービスに分散しています。 担当者はサイトを横断し、条件を入れ、結果を保存し、資料に貼り直す。この一連の作業だけで、 従来は約5人工を要していました。

問題は工数そのものよりも、その工数が担当者ごとにばらつくことです。 どのサイトをどこまで見るかが標準化されていないため、成果物の粒度が人によって変わります。 収集が属人化している限り、品質も属人化します。

「集める」を自動化する、「判断する」は残す

私たちが開発している LandLens の考え方はシンプルです。集める工程だけをプログラムに寄せる。 住所を入力すると、API連携とサイト解析で対象範囲の情報を自動で収集し、整形してBIツールに集約します。 利用者が触れるのはダッシュボードだけで、プログラミングの操作は必要ありません。

• 収集：API（地図・不動産情報・地理院・商用GIS）とサイト解析による自動取得
• 整形：ソースごとに形式の異なるデータを1つのデータセットへ統合
• 集約：BIダッシュボードで地図／3D／リストを切り替えて閲覧・共有

結果として、従来 約5人工の情報収集・共有が、ツール上の閲覧で数十分に短縮されます。 浮いた時間は、そのまま「判断」に使えます。

やらないことを決めるほうが難しい

開発でいちばん時間をかけたのは、実は対象外にする項目の線引きでした。 敷地形状、高低差、面積、建ぺい率・容積率といった、1%の誤差が問題になる測量・登記系の情報は 自動収集の対象から外しています。曖昧な検索や、範囲の定義が難しい項目も同様です。

自動化の価値は「どこまでやれるか」ではなく、「どこまでやらないと決めたか」で決まります。

正確性が担保できる項目に絞り、それ以外は人が確認する前提にしておく。 この線引きがあるからこそ、出てきた結果をそのまま業務に使えます。

建設業に限らない話

「情報が各所に散らばっていて、集めるだけで工数がかかる」——これは建設業に固有の課題ではありません。 収集・整形・集約の3工程に分けて、収集を機械に寄せられないかを疑う。 その視点は、どの業界の業務にも当てはまります。