公園や街路樹の管理は、自治体にとって重要な業務の一つです。
しかし現場では、
・現地調査に時間がかかる
・点検履歴の管理が煩雑
・報告書作成の負担が大きい
といった課題が存在しています。
本記事では、GISとAIを活用した樹木管理DXについて、
実際の検証結果をもとに解説します。
従来の樹木管理の課題
- 樹木を1本ずつ現地で確認
- 紙やExcelでの台帳管理
- 点検履歴の蓄積が困難
- 危険木の優先順位が曖昧
- 報告書作成に多大な時間
これらの課題により、
「調査・記録」に多くの時間が割かれ、
本来重要な「判断」に時間を使えない状況が発生しています。
ArcGISによる樹木管理とは
「1対多のリレーションシップ」が実現する継続的な履歴管理
公共施設点検全般において、個別の地物（樹木）と点検履歴を正しく結びつけるには、「1対多（1:N）」のリレーションシップを構築することが不可欠です。本アプリでは、このリレーションを自動で構築する仕組みを備えています。
このデータ構造により、現場での業務は以下のように進化します。
- 過去の履歴を現場で即座に確認: モバイル端末の画面上で、前回の点検結果や写真、コメントを確認しながら、今回の点検内容を入力できます。
- 対象物の誤認防止: 過去データと照合しながら調査することで、対象木の特定ミスや情報の断絶を防ぎ、データの連続性を担保します。
- 「点検の積み重ね」を資産に: 1本の樹木に対して点検履歴が時系列で蓄積されるため、単発の調査で終わらず、継続的な「履歴管理」が可能になります。
AI×GISによる樹木管理DX
当社では、自治体での公園管理業務や街路樹管理業務において、ArcGISを活用した樹木管理基盤の整備を進めてきました。
さらにGISとモバイル入力に加え、
航空写真とAIを活用した樹木抽出技術を組み合わせることで、
樹木管理業務の抜本的な効率化を実現しています。
■ 樹木抽出AIの仕組み
高解像度航空写真を使用
- AIが樹冠単位で自動検出
- GIS上で本数・密度を集計
- 分布を可視化
■ 検証結果（黒鳥山公園）
- 対象面積：約30ha
- 抽出本数：約1,800本
- 密度：約60本/ha
密度・分布ともに実際の公園環境と整合しており、
◎ 実務で活用可能な精度レベルに到達していることを確認しました。
■ 使用データと精度の考え方
本検証では、ESRIが提供する衛星画像（高解像度）を使用し、
TIF形式に変換したデータをもとに解析を行いました。
現時点ではAI抽出結果と現地調査との突合検証は未実施ですが、
・密度が現実的
・分布が自然
・過検出傾向の把握が可能
であることから、
◎ 全体把握・計画検討用途としては十分実用レベルにあると評価しています。
また、自治体が保有する航空写真（オルソ画像）を使用することで、 さらに高精度な樹木台帳の作成が可能になります。
業務の変化（最も重要）
従来の樹木管理は、
◎ 現地で台帳を作るという流れでした。
一方で本手法では、
◎ AIで台帳を作成し、現地で確認するという運用へ転換します。
これにより、
◎ 「調査する業務」から「判断する業務」へシフトすることが可能になります。
現地入力の考え方を変えると、業務は劇的に変わる
従来の樹木調査では、1本ずつ現地で位置を確定し、すべての入力項目を手作業で登録する必要がありました。
しかしこの方法は、調査精度は高い一方で、入力負担が大きく、作業時間が増大するという課題があります。
本取り組みでは、発想を転換し、
◎ 「最初から正確に入力する」のではなく、「全体を俯瞰しながら効率的に補正する」運用を採用しています。
■ 効率的な現地入力の流れ
- AIで作成した樹木台帳をベースとして表示
- 現地では近い樹木を選択
- 位置をマップ上で微調整
- 必要な項目のみ入力
- 存在しない場合のみ新規ポイント追加
の方法により、
◎ゼロから入力する作業を大幅に削減することが可能になります。
■ 従来手法との違い
【従来】
- 位置を1本ずつ新規作成
- 全項目を毎回入力
- 現地作業時間が長い
【本手法】
- 既存データを選択して修正
- 必要な項目のみ入力
- 現地作業時間を大幅短縮
つまり「作る作業」から「確認する作業」への転換です。
全体を俯瞰しながら入力するか、1本ずつゼロから入力するかで、
作業時間には大きな差が生まれます。この差は単なる効率化ではなく、
◎ 調査コスト・人的負担・継続運用の可否を左右する重要な要素です。
精度と効率を両立する「ハイブリッド台帳生成」の考え方
樹木台帳を整備する際、全ての箇所に同じ手法を適用するのではなく、資料の有無や求められる精度に応じて以下の2つのアプローチを組み合わせる「ハイブリッド手法」が最も現実的かつ効果的です。
1. 既存図面の幾何補正による「高精度台帳」の作成
過去の植栽図や設計図書が残っている場合、それらをArcGIS等で幾何補正し、GISデータとして樹木ポイントと属性を構築します。
- メリット: 過去の植栽記録に基づいた極めて正確な台帳図が作成できます。
- 課題: 補正作業や属性の紐付けに相応の工数を要するため、初期の経費が増大する傾向があります。
2. AI樹幹抽出による「効率的・ラフデータ」の作成
図面が存在しない、あるいは広範囲を迅速に把握したい場合には、航空写真からAIで樹冠を抽出します。
- メリット: ラフなGISデータをあらかじめ作成しておくことで、現地では「ゼロから入力」するのではなく「既存データとの突合・微調整」だけで済み、劇的な効率化に繋がります。
- 課題: 精度は航空写真の解像度に依存するため、位置の微修正を前提とした運用となります。
■ 「ハイブリッド」がもたらす運用の最適化
これら2つを組み合わせることで、「AIだけでは不十分」「図面整理だけでは高コスト」という双方の弱点を補い、実務に即した台帳が成立します。
このハイブリッド手法で整備された台帳をベースに、前述の**「1対多（1:N）のリレーションシップ」**を組み込むことで、正確な位置情報に基づいた継続的な点検履歴の管理が可能になります。①正確な地図（図面由来）
②効率的な全体把握（AI由来）
が共存して初めて、現場で迷わない、データに基づく意思決定（EBPM）の基盤が完成するのです。
樹木台帳の作成においては、AIによる抽出だけに依存するのではなく、既存の図面データと組み合わせることで、精度と実用性を大きく向上させることができます。
当社では、在職中に公園の植栽図を活用し、
CAD・TIF・Excelで管理されていた図面データに対して、
ArcGISによる幾何補正を行い、公園樹木基盤データを整備してきました。
今回のAIによる樹木抽出と、これらの既存図面データを併用することで、
・AIによる広範囲の自動抽出（網羅性）
・図面データによる位置精度の補完（精度）
を両立することが可能になります。
すなわち、 AIだけでは不十分、 図面だけでも不十分、 両者を統合することで初めて、実務で使える樹木台帳が成立します。
国交省指針に準拠した「マトリックス判定」の導入
樹木点検の質を左右するのは、判定の客観性と再現性です。本システムでは、従来の合計点数によるランク付け（点数評価）から脱却し、**国土交通省の点検指針に基づいた「マトリックス判定」**を基本構造として採用しています。
- 外観評価（A〜D）× 活力度（1〜4）の組み合わせ: 樹体の損傷や腐朽といった「外観」と、葉量や樹勢などの「活力」を独立して評価し、その掛け合わせで最終的な「総合判定」を自動算出します。
- 判断の揺らぎを防止: 各評価には具体的な状態説明（例：大きな腐朽や幹の割れがあれば即D判定など）が付加されており、誰が入力しても同一の基準で評価できる仕組みを構築しています。
- 説明責任の確保: 「なぜこの判定になったのか」が国交省の基準に照らして明確に示されるため、住民や関係者への説明責任（アカウンタビリティ）を果たすことが容易になります。
■ 指針に適合しつつ、自治体独自のニーズを実装できる「汎用性」
本システムの最大の特徴は、国交省の標準的な枠組みを維持しながら、自治体ごとの固有課題に応じた判断基準を柔軟に実装できる点にあります。
例えば、和泉市での運用事例では、国交省の基本項目に加えて以下の要素を統合しています。
- 独自調査項目の追加: 特定の外来生物（クビアカツヤカミキリなど）による被害調査項目の実装。
- 管理用リスクの設定: 現場判断に直結する独自の「管理用リスク（高・中・低）」の定義。
このように、国の指針という「確かな土台」の上に、地域の特性や管理方針という「独自の基準」を重ね合わせることで、どの自治体でもすぐに実務に投入できる汎用性の高いシステムを実現しました。
本仕組みは、単なる調査アプリではなく、自治体向けの「樹木管理システム」として継続運用できる構成を前提としています。
導入効果
- 調査時間の大幅削減（数日 → 数時間）
- コスト削減（約50～70%）
- 点検履歴の一元管理
- 危険木の優先順位付け
- 報告書作成の自動化
活用イメージ
- 樹木台帳と点検履歴の統合管理
- 危険木の優先順位付け
- 剪定・伐採判断の支援
- 長寿命化計画への活用
- 月報作成の自動化
今後の展開
- 他公園への展開
- 年次更新による変化検知
- 低木除去フィルタによる精度向上
- GISダッシュボードとの連携
まとめ
AIとGISを組み合わせることで、
樹木管理は単なる「調査業務」から、
◎ データに基づく意思決定（EBPM）を支える業務へ進化します。
今後は、
◎ 「現地で作る台帳」から「AIで作る台帳へ」
という流れが主流になっていくと考えられます。
■樹木管理DX:よくある質問（FAQ）
Q. ArcGISで樹木管理はできますか？
A. 可能です。Webマップ、モバイル点検、履歴管理、ダッシュボード分析まで一元管理できます。
Q. AIだけで樹木診断はできますか？
A. 現時点ではAI単独ではなく、職員・専門技術者とのハイブリッド運用が現実的です。※東京都では写真からのAI点検の実証実験が行われています。
Q. 過去のCAD図面や植栽図は活用できますか？
A. ArcGISによる幾何補正（ジオリファレンス）を行うことで、既存資産をGISデータとして再活用可能です。
Q. 「ハイブリッド台帳生成」とは、具体的にどのような作業ですか？
A. 既存の**「植栽図（紙・CAD）」の幾何補正と、「AIによる自動抽出」**を組み合わせる手法です,。
- 図面がある箇所は、GIS上で位置を正確に補正し、過去の樹種属性を引き継ぎます（高精度）。
- 図面がない、あるいは最新の状態ではない箇所は、航空写真からAIが樹木を自動で抽出します（高効率）,。 これにより、「精度」と「コスト」の最適なバランスを実現します。
Q. 既存の図面が全くない場合でも導入できますか？
A. はい、可能です。 航空写真（オルソ画像）があれば、AIが樹冠を自動検出し、ラフなGISデータを先行して作成します,。現場ではゼロから入力するのではなく、AIが作ったデータを「確認・修正」するだけで済むため、従来の現地調査に比べ作業時間を大幅に短縮できます,。
Q. 「1対多のリレーションシップ」による管理とは何ですか？
A. 1本の樹木（地物）に対して、過去から現在までの複数の点検履歴を紐付けて管理する構造のことです。 従来の「その場限りの点検」とは異なり、現場の端末で「前回の判定はDだったから、今回は特に腐朽を確認しよう」といった継続的な経過観察が可能になります。これにより、対象物の誤認を防ぎ、データの連続性を担保できます。
Q. 国土交通省の指針には対応していますか？
A. 完全に準拠しています。 国交省の樹木点検指針に基づく「外観評価×活力度」のマトリックス判定をシステムに実装しています。客観的な基準で判定を自動算出するため、調査員のスキルによるバラツキを抑え、住民への説明責任（アカウンタビリティ）を果たせるデータを作成できます。
Q. 自治体独自の調査項目（例：特定の害虫被害など）を追加できますか？
A. 柔軟に追加可能です。 国の指針という「標準」をベースにしつつ、自治体独自の管理項目（例：クビアカツヤカミキリの被害確認、独自の管理リスク設定など）を組み込める汎用性の高い設計となっています。地域の特性に合わせた最適な管理体制を構築できます。
Q. 導入によって、どの程度のコスト削減が見込めますか？
A. 検証の結果、従来の「現地でゼロから台帳を作る」手法と比較して、調査コストを約50〜70%削減できることが確認されています。 報告書作成も自動化されるため、職員の事務負担も劇的に軽減されます,。
■自治体向け樹木管理DXのご相談について
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