株式会社コンステック（以下、コンステック）が、撮影した外壁写真から、ひび割れや鉄筋露出などの変状箇所をAIが自動検出する目視調査支援システム「INKARA」の試用版を、2026年10月1日より提供開始というリリースニュースをおとどけします。
目視調査支援システム「INKARA」
商業施設の外壁（幅90m×高さ16m程度）を対象とした検証では、従来の近接目視による調査と比較して、作業時間を約87%、調査費用を約84%削減できる効果を確認しました。
正式提供に先立ち、さまざまな利用環境での検証とサービス改善を目的として、2026年10月1日から6か月間、試用版を無償で提供します。
INKARAの概要
INKARA（Inspection by Neural-network for Key-feature Annotation & Recognition Assistance）は、建築物の塗装仕上げ外壁を対象に、撮影した写真からひび割れや鉄筋露出などの変状箇所をAIが自動検出することで、技術者の負担を低減することを目的とした支援システムです。
AIが自動検出した結果を、技術者が確認し適切に修正する使い方を想定したものです。
劣化図を.dxf形式、数量データを.csv形式で出力可能であり、ナンバリングのズレや集計ミスも抑止します。
必要なパソコンスペックは、CPUがIntel Core i5以上、メモリが16GB以上（32GB以上推奨）、ストレージが512GB以上のSSDです。
また、全ての処理をローカル環境で行うため、外部サーバーにデータを送信せず、セキュアな環境で利用できます。
INKARAの操作画面と出力結果の例
INKARAが実現する目視調査フローの変化
現在の建築物外壁調査は、ひび割れや鉄筋露出などの変状把握は人による目視で行われています。
変状の位置や範囲についてメジャー等を用いて測定して図面に書き込んで記録し、事務所に戻ってCADデータとして清書を行う必要があります。
高所など地上から確認しにくい場合は、高所作業車やロープアクセスを利用します。
その際には、作業員の安全確保に加え、筆記用具等の落下防止にも配慮する必要があり、作業環境が煩雑になる場合があります。
労働人口が減少していく傾向にある今、外壁調査業務の効率化・省人化は急務であると言えます。
INKARAは、こうした課題に対し、画像×AIという観点から目視調査の効率化・省人化、労働環境改善等を目指して開発されました。
目視調査のフローの比較
INKARAの有効性検証結果
竣工から35年が経過した鉄筋コンクリート造（以下、RC造）4階建ての商業施設を対象に、INKARAによる有効性が検証されています。
南面外壁（幅90m×高さ16m程度）を検証範囲として、従来の近接目視による調査（従来手法）と、
INKARAを活用した調査（開発手法）の作業フローを比較しました。その結果、下図の効果が確認されました。
評価指標F値は、適合率（検出された箇所が正解であった割合）と再現率（正解を取りこぼさず検出できた割合）の2つの数値を組み合わせて計算された数値であり、1に近いほど適合率と再現率がともに高い水準でバランスよく確保できていることを示します。
従来手法では変状の位置ズレや見落とし等により数値が低くなりました。一方、開発手法では0.9に近い値となり、目視調査を支援する手法として実用可能性のある精度を確認しました。
INKARAの有効性検証結果
開発および運用体制
INKARAは、地方独立行政法人北海道立総合研究機構北方建築総合研究所の重点研究「AIを活用したRC造建築物外壁調査・診断等の支援技術の開発（令和5～7年度）」により構築されたものです。株式会社コンステックは、共同研究者として本研究に参画しました。
INKARAに関する保守管理、販売及びサポートは、株式会社コンステックが一元的に行います。
試用版の無償提供
試用版は、2026年10月1日より受付および提供を開始します。試用版では、正式提供に先立ち、主要機能を無料でお試しいただけます。導入を検討されている企業・団体の皆さまは、実際の業務や利用環境において操作性や適合性をご確認いただけます。開発チームによる検証に加え、さまざまな利用環境での実際の使用感やニーズを把握することで、より実用性の高い製品を目指します。
正式版の提供時期、料金、機能については未定です。
なお、INKARAは、現時点での名称であり、今後変更する可能性があります。
資料引用：コンステック
おわりに
今回公表された外壁変状検出システム「INKARA」の技術的アプローチから見えてくるのは、建設・点検業界における「画像認識AIと熟練技術者の新しい協調スタイル」です。
本システムで推測されるAIの解析工程は、大きく3つのステップにまとめることができます。
第一に「高解像度画像の最適化とパッチ分割」です。広大な外壁を撮影した大容量写真をAIが正確かつ高速に処理できるよう、一定画素のブロックに自動分割し、照度補正やノイズ除去といった事前処理を行います。
第二に「ディープラーニングによる領域抽出（セグメンテーション）」です。AIは事前に学習した膨大な画像パターンをもとに、ひび割れ特有の「連続する明暗線」や、鉄筋露出・欠損による「色調変化と表面の凹凸テクスチャ」を判定します。単に領域を枠で囲むのではなく、画素（ピクセル）単位で変状の種類を自動判別しているのが大きな特徴です。
第三に「ローカル環境での高速ベクトル変換とデータ出力」です。AIの判別結果は、クラウドへ送信されることなくパソコン内部（ローカル）で即座に座標データへ変換されます。これにより、セキュリティを担保しながら.dxf（CAD線分）や.csv（数量集計）といった実務でそのまま使えるフォーマットへシームレスに落とし込まれます。
この一連の工程で最も注目すべきは、AIを「完全自動の身代わり」としてではなく、「高度なアシスタント」として位置づけている点です。
AIが一次スクリーニングと図面化・集計などの定型作業を高速で処理し、専門技術者が最終的な精査と判断に集中する。
この「Human-in-the-loop（人間参加型）」の設計こそが、調査時間やコストの8割減を実現する鍵となっています。
AI技術の進化により、外壁調査は「手作業の記録」から「デジタル技術を活用した高効率な点検」へと着実にシフトしています。
今後の現場運用の変化や技術の普及に、引き続き大きな期待が寄せられます。
【リリースニュース配信元】
□株式会社コンステック
リリースニュース：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000030.000140724.html
INKARA問合せ窓口
support-desk@cons-hd.co.jp
