L1警備・ビルメンテナンス規模非公表
施設警備A社（大型商業施設）
画像検査・写真整理／アジラ（AI Security asilla）
1日あたり約3時間、月間で約100時間の巡回時間を削減※母数規模の記載なし（参考値）
USE CASE HUB
画像認識・外観検査・映像解析AIの導入事例
製造ラインの外観検査、建設の配筋検査、防犯カメラによる異常行動検知、ドローンによる設備点検、廃棄物の自動選別までを対象に、「画像・映像認識」に関する導入事例を掲載しています。目視・巡回に頼っていた検査業務の自動化事例を掲載しています。
導入している業種の分布（収録13件の集計）
この用途の削減率の中央値
分母（母数規模）とともに削減率が公表されている事例のみを母集団とし、n≥3 の場合のみ表示しています。
分母とともに削減率が公表された事例が n≥3 に達していないため、中央値は表示していません。 個別の事例は、下の一覧をご覧ください。
※中央値は各事例の公表値（レンジは中点）から当サイトが算出した参考値です。効果を保証するものではありません。
CASES
画像検査・写真整理の事例一覧（13件）
L1警備・ビルメンテナンス規模非公表
ビルマネジメントB社（大型複合施設）
画像検査・写真整理／アジラ（AI Security asilla）
異変への初動対応が迅速化し、スケートボード等の迷惑行為が抑止された（定性）※母数規模の記載なし（参考値）
L1農林水産規模非公表
林業D森林管理機関（国有林の森林調査／規模非公開）
画像検査・写真整理／DeepForest Technologies株式会社「DF Scanner」
地上のプロット調査に加え、ドローン画像とAI解析で詳細な樹種分布など全域的な把握が可能になった(数値非公開)。※母数規模の記載なし（参考値）
L1警備・ビルメンテナンス規模非公表
警備C社（ファシリティマネジメント系）
画像検査・写真整理／アジラ（AI Security asilla）
事象への反応速度を『通報ベース』から大幅に短縮※母数規模の記載なし（参考値）
L1総合建設50〜299名
総合建設業E社（従業員50〜299名規模）
画像検査・写真整理／DataLabs株式会社（Modely）
杭の配筋計測が1本5分程度に短縮（杭・橋脚フーチングの配筋検査に適用）※母数規模の記載なし（参考値）
L1廃棄物処理・環境規模非公表
資源ごみ選別・リサイクルA社
画像検査・写真整理／PFU（リコーグループ）
ビン選別工程の自動化を実現し施設の大幅な省人化を実現（実証時の認識精度99.8%）※母数規模の記載なし（参考値）
L1総合建設規模非公表
総合建設業D社（規模非公表）
画像検査・写真整理／DataLabs株式会社（Modely）
検査が2人30分から1人15分に、写真枚数を1/5に削減、作業時間1/4以上の生産性向上を実現分母: 配筋検査1回あたり（人数×時間ベース）
L1エネルギー・インフラ1,000名以上
送配電事業E社
画像検査・写真整理／株式会社センシンロボティクス（SENSYN Flight Edge）
電線の素線切れ・溶損やがいしの破損・欠けなど明らかな損傷をリアルタイムに検出する技術を確立（掲載ページ上に定量的な削減率の記載なし）。※母数規模の記載なし（参考値）
L1農林水産規模非公表
農業E生育調査機関（水稲の生育量計測／規模非公開）
画像検査・写真整理／株式会社スカイマティクス「いろは」
手作業による茎数計測をドローン画像のAI解析(植被率)で代替・効率化。全国拠点間の情報共有も向上(数値非公開)。※母数規模の記載なし（参考値）
L1廃棄物処理・環境規模非公表
産業廃棄物中間処理C社
画像検査・写真整理／ウエノテックス（AIはRita Technologyが開発）
コンクリート・プラスチック・ダンボール・石膏ボード等の多種材質を自動選別、約1個/秒の選別速度で24時間連続稼働※母数規模の記載なし（参考値）
L1製造規模非公表
金属加工業（精密ダイカスト製造）A社（規模非公表）
画像検査・写真整理／HACARUS（HACARUS Check）
検査員が6名必要だったところ、2名で済むように運用できました※母数規模の記載なし（参考値）
L1不動産規模非公表
不動産仲介業D社（従業員規模非公開）
画像検査・写真整理／株式会社スペースリー（バーチャルホームステージング）
バーチャルホームステージング活用により媒介受託率が約2倍にUP（活用前は20〜40%の選択率が、活用後は3ヶ月間70%台をキープ）。分母: 活用前の媒介受託率（選択率20〜40%）
L1エネルギー・インフラ1,000名以上
送配電事業A社
画像検査・写真整理／TDSE株式会社（テクノスデータサイエンス・エンジニアリング／Microsoft Azure）
点検作業時間を初期段階で50%削減、3年後に80%削減を目指す（掲載ページ上の目標値）※母数規模の記載なし（参考値）
自社の業種・規模・課題に近い画像検査・写真整理事例を、無料の診断で絞り込めます
業種・規模・業務領域・課題の4問に回答いただくと、収録した導入事例から条件の近いものを照合します（判定はすべてルールベースで行い、スコアの重みも開示しています。該当する事例がない場合は「該当なし」と表示します）。
FAQ
画像検査・写真整理の生成AI導入 よくある質問
Q. 画像検査・写真整理の生成AIは、どのような業種で導入されていますか？
A. 本ページに収録した画像検査・写真整理の導入事例13件は、7業種にわたります（警備・ビルメンテナンス・総合建設・農林水産など）。業種を横断して同じ用途の事例を比較できるため、自社に近い業種に加えて、他業種の先行事例からも進め方の参考となる情報を得られます。
Q. 画像検査・写真整理のAIツール導入では、どの程度の効果が得られていますか？
A. 分母とともに削減率が公表された事例が n≥3 に達していないため、中央値は表示していません。個別の事例の成果は、下の一覧で出典とあわせて確認できます。
Q. 画像検査・写真整理の導入は何から始めればよいですか？
A. まず自社の業種・課題に近い事例を下の一覧で確認し、次に無料の事例マッチング診断（4問）で条件の近い事例に絞り込む方法をおすすめします。用途と期待できる成果の目安を把握したうえでベンダーへ相談することで、失敗を避けやすくなります。
Q. 掲載されている事例は信頼できますか？
A. 当サイトの事例は、ベンダーや導入企業等が公表した一次情報を出典として収録し、成果の数値には出典・確認日を明記しています。推測による数値や架空の事例は掲載していません。掲載基準は「掲載・検証基準」ページで公開しています。