道路のひび割れを Jev と Claude で判定

道路の​ひび割れの​点検は、​人の​手間が​かかる​仕事です。​人が​路面の​ひびを​描き写す調査では​2.8kmに​30人で​2日かかり​（日本道路​（株）​技術研究所の​報告）、​測定車に​頼んでも​1車線100kmで​255万〜550万円かかります​（国土交通省​「点検支援​技術性能カタログ」の​個票、​255万円・550万円）。​この​「ひびが​あるか」の​判定を、​写真と​ AI で​どこまで​安く​・速く​できるかを​試しました。​道路の​写真を​約1m角の​マスに​切り、​マスごとに​ひびが​あるかを​ Jev​（TypeSafe の​判断特化 AI）​・Clairic​（Cloudflare の​抽出特化 AI）​・Claude に​聞いた​ところ、​筆者が​正解を​付けた​107マスの​うち、​Jev と​ Clairic の​組み合わせが​92.5%、​Claude Opus 5.5 が​88.8%、​Jev 単体が​87.9%の​マスを​当てました。​1,000マスあたりの​費用は​ Jev が​0.033ドル、​Opus が​5.5ドルで、​幅4m・長さ1kmを​4,000マスと​すると、​1車線100kmの​判定は​ Jev で​約13ドルです。​ただし​今回の​判定は​「ひびが​あるか」だけで、​点検で​使う​正式な​ひび割れ率の​代わりには​なりません。

使った​モデルは、​Jev​（jev-1.14.0）、​Clairic​（@cf/cloudflare/clairic）、​Claude Opus 5.5​（claude-opus-5-5）​・Sonnet 5.5​（claude-sonnet-5-5）​・Haiku 5.5​（claude-haiku-5-5）です。

何を​調べたか

道路の​ひび割れの​点検に、​いま人の​手間とお金が​どれだけかかっているか。​ここを​出発点に、​ひびの​判定を​写真と​ AI に​任せたら、​どれだけ安く​・速くなるかを​調べました。

この​記事は、​TypeSafe の​判断特化 AI​「Jev」を​業務に​組み込むと​汎用 LLM より​良く​・速く​・安く​判断できるか、を​試している​連載の​1本です。​これまでは​オセロ・交渉ゲーム・返品メールの​仕分けと、​文字の​判断を​題材に​してきました。​今回は​初めて​写真を​題材に​しています。

人と​測定車の​点検に、​どれだけかかるか

• 人が​路面を​描き写す​（スケッチ法）​：日本道路​（株）​技術研究所の​報告​「路面性状測定車を​活用した​コンクリート舗装の​点検」では、​高速道路の​コンクリート舗装2,830mの​ひびを​人が​描き写すのに、​30人​（交通規制6人・位置出し3人・​路面の​調査21人）で​2日かかりました。​同じ​区間を、​測定車は​2人・10分で​測っています​（測定だけの​時間）。​細い​ひびの​幅まで​測った​調査なので、​ふつうの​アスファルトの​道路より​手間の​かかる​条件です。
• 測定車に​頼む：国土交通省の​「点検支援​技術性能カタログ」の​個票では、​1車線100kmあたりの​標準的な​費用が、​ある​技術で​255万円​（うち解析・帳票作成などの​内業が​100.4万円。​個票、​令和8年3月時点）、​別の​技術で​550万円​（うち​路面性状の​解析が​270万円。​個票）です。​100kmの​標準日数は、​それぞれ16日と​40〜50日でした。​どちらも​ひび割れ率・わだち掘れ量・IRI​（縦方​向の​凸凹）を​まとめて​出す費用で、​ひびは​画像から​自動で​判定し、​後者は​自動の​結果の​誤りを​人が​目で​確かめる​工程を​含みます。
• 市町村が​委託した​例：枚方​市の​「令和6年度 ​路面性状調査等業務委託」の​設計書では、​47.8kmの​測定と​解析に、​舗装の​計画の​更新や​報告書の​作成も​含めて、​業務委託料が​491.7万円​（税込）でした。​1kmあたり約10万円です。

点検できていない​道路が​多い

道路の​長さに​対して、​点検できる​人と​予算が​足りていない​ことが、​国の​資料から​想像できます。

• 全国​約122万kmの​道路の​うち、​8割以上​（約103万km）が​市町村道です​（国土交通省 道路局​「道路構造物の​メンテナンスの​現状」​2017年5月30日、​PDF の​2ページ目。​高速自動車国道は​2016年4月、​ほかは​2015年4月時点）。
• 市町村の​職員の​うち、​土木技術者は​約3%​（902,577人中26,044人）です​（同じ​資料の​ PDF の​12ページ目。​2015年4月1日時点、​政令市と​一部​事務組合を​除く）。
• 地方​公共団体への​アンケートでは、​舗装の​点検を​していないのが​都道府県の​2割・市町村の​8割、​舗装を​いつ敷いたかを​把握​（記録）​していないのが​都道府県の​1割・市町村の​5割でした​（国土交通省​「点検要領策定に​関する​状況報告​（舗装）」​PDF の​3ページ目）。
• 高速道路・直轄国道と、​点検を​している​多くの​都道府県は、​専用の​車両で​ひび割れ率などを​測っています。​一方で、​大部分の​市町村は​点検​（計測・記録）を​していません​（同じ​資料の​ PDF の​7ページ目）。

人の​手間が​かかり、​点検できていない​道路が​多い。​写真の​マスを​安く​判定できれば、​見て​回れる​範囲を​広げられるかもしれない、と​いうのが​出発点です。

参考に​した​数え方

舗装の​点検では、​路面を​0.5m角の​メッシュに​区切り、​メッシュごとに​ひびが​「面状」か​「線状」かを​見て、​ひびの​入った​面積の​割合​（​ひび割れ率）を​出す数え方が​あります​（​「大阪府舗装点検要領」​令和8年3月、​PDF の​15ページ目。​日本道路協会​「舗装調査・試験法便覧」の​規定に​よる​メッシュ法）。

今回は​これを​参考に、​マスごとに​「ひびが​あるか」と、​それに​近い​「1本か、​2本以上​（網の​目を​含む）か」を​聞きました。​ただし、​マスは​0.5m角ではなく​約1m角で​（0.5m角では​写真の​中で​小さすぎた​ため）、​分け方も​面状・線状ではないので、​この​結果から​正式な​ひび割れ率は​計算していません。

題材：RDD2022 の​写真を​約1m角の​マスに​切る

写真は、​道路の​傷みを​集めた​公開データ RDD2022 の​日本の​写真​（600×600px、​車の​ダッシュボードから​前を​撮った​もの）を​使いました。

RDD2022 の​写真には、​カメラの​高さや​向きが​付いていません。​そこで​全部の​写真で​次のように​仮定し、​地面の​上の​四角が​写真の​どこに​写るかを​計算しました。

• カメラの​高さ：1.3m
• 焦点距離：430px​（横の​画角で​約70度）
• 水平線​：写真の​ちょうど​真ん中の​高さ

この​仮定で、​前方​2.5〜6.5m・左右±2m​（幅4m、​だいたい​車線1本ぶん）の​路面を​1m刻みで​16マスに​区切りました。​手前の​列の​両端は​写真の​外に​出るので、​1枚から​14マスです。​それぞれの​マスの​四隅を​写真の​上の​点に​直し、​320pxの​正方​形に​引き伸ばすと、​真上から​見た​マスの​画像に​なります​（320枚から​4,480マス）。

採点したのは、​いちばん手前の​列​（2.5〜3.5m）の​真ん中の​2マスです。​奥の​列ほ​どぼやけるので、​まず判断の​つきやすい​マスで​試しました。​手前の​マスでも、​元の​写真の​中では​縦60pxほどしか​ありません。

正解は​筆者が​付けました

正解は、​筆者が​120マスに​1つずつ​「無傷／1本／2本以上​（網の​目を​含む）​／判断できない」を​付けました。​RDD2022 にも​傷みを​囲った​箱が​付いていますが、​マスの​割り方と​合わないので​使っていません。​120マスは、​RDD2022 の​箱で​「ひび」と​された​マス40・傷みの​注釈が​1つも​無い​写真の​マス40・​それ以外の​マス40から​選びました。

判断できない​13マスを​除いた​107マス​（ひびあり60・無傷47）で​採点しました。​細い​ひびか​影か、​1本か​2本かは、​付けながら​迷った​マスも​多く​ありました。

ラベル付けには​専用の​画面を​使い、​120マスを​6分ほどで​付け終えました​（画面を​開いてから​最後の​マスを​保存するまで​6分以内。​1マスあたり約3秒）。​あとの​「考察」で、​この​時間を​人の​判定の​目安に​使います。

各 AI に​聞いた​こと

どの​ AI にも、​同じ​マスの​画像を​1枚ずつ渡しました。​Jev と​ Clairic には、​次の​文脈の​文も​渡しています。

A square patch of road surface about 1 m by 1 m, seen from above. It was cut from a dashboard photo of a road in Japan and stretched to a square, so it can be blurry and the far edge is the least sharp. Judge the asphalt itself: a crack is a dark line with ragged edges in the pavement. Paint, a manhole cover, a shadow, water, tyre marks, a joint between lanes and a clean sealed line are not cracks.

Jev

• モデル：jev-1.14.0​（画像の​入力は、​公式には​試作の​機能です。​TypeSafe の​資料に​「Images and Box questions aren't yet up to our standards to call ready for production.」と​あります。​ヘッダ TypeSafe-Danger-Zone-Images: true が​要ります）
• 渡す​もの​：マスの​画像​（state に​1回だけ​入れ、​問いからは​名前で​呼ぶ）と、​上の​文脈の​文
• 問い：は​い​／いいえで​答える​問い​（noul）を​4つ。​答えは​「はい」の​確率​（0〜1）で​返ります。
  • crack：​ひびが​1本以上​あるか​（Is there at least one crack in the road surface in `photo`?）
  • multi：​ひびが​2本以上か、​網の​目か
  • patch：補修した​跡​（新しい​アスファルトの​四角）が​あるか
  • notroad：大半が​路面以外​（車・縁石・歩道・​白線など）か
  ​
• 1マスの​リクエスト：Jev 1本​（4問を​まとめて​聞く）。​入力は​1マス778トークンです。

点数には​ crack の​確率を、​「2本以上か」には​ multi の​確率が​0.5以上かを​使いました。​patch と​ notroad は、​ひびと​見間違えそうな​ものを​別に​聞く​ための​もので、​採点には​使っていません。

Clairic

• モデル：@cf/cloudflare/clairic​（Cloudflare Workers AI。​Cloudflare の​ブログで​紹介された、​値を​抜き出すのが​得意な​モデル）
• 渡す​もの​：同じ​マスの​画像と、​同じ​文脈の​文
• 問い​：数で​答える​項目​（estimate）を​2つ。​ひびの​本数​（0〜6。​網の​目は​6と​数える）と、​壊れている​割合​（0〜100%）
• 1マスの​リクエスト：Clairic 1本。​入力は​1マス488トークンです。

点数には、​本数の​答えと​一緒に​返る​平均​（mean）を、​「2本以上か」には​本数の​答え​（value）が​2以上かを​使いました。​壊れている​割合は​採点に​使っていません。

Jev+Clairic

Jev の​ crack の​確率に、​Clairic の​本数の​平均を​6で​割った​もの​（0〜1に​なる）を​足して​点数に​しました。​Jev は​「ありそうか」、​Clairic は​「何本​ありそうか」と、​違う​見方の​2つを​足す形です。​リクエストは​1マス2本​（Jev 1本・​Clairic 1本）です。

Claude​（Opus 5.5・Sonnet 5.5・Haiku 5.5）

• モデル：claude-opus-5-5・claude-sonnet-5-5・claude-haiku-5-5​（思考の​深さ​（effort）は​モデルの​既定のまま）
• 渡す​もの​：マスの​画像と、​次の​問い。​文脈の​文は​渡していません​（​「白線・補修の​継ぎ目・影は​ひびではない」とだけ​書いています）。

The image is a square patch of road surface about 1 m by 1 m, seen from above. It was cut from a dashboard photo and warped to a top-down view, so it can be blurry, and part of it may be a car, a painted line, a kerb or a shadow.

Answer about cracks in the road surface only (not painted lines, joints of patches, or shadows):

• crack: your probability from 0 to 100 that there is at least one crack in the road surface.
• multi: your probability from 0 to 100 that there are two or more cracks, or a net of cracks like alligator skin.
• count: "0" (no crack), "1" (one crack), "2" (two or more, or a net), or "x" if the road surface cannot be judged.

Reply with only one line of JSON, nothing else: {"crack": <0-100>, "multi": <0-100>, "count": "<0|1|2|x>"}

• 1マスの​リクエスト：Claude 1本。​入力は​1マス1,008〜1,033トークン、​出力​（考えた​分を​含む）は​平均24〜148トークンでした。

点数には​ crack を、​「2本以上か」には​ count が​ "2" かを​使いました。

共通の​条件

• 判定の​閾値：どの​ AI も​マスごとに​「ひびが​ありそう」の​点数を​出すだけなので、​何点以上を​「ひびあり」に​するかの​閾値が​要ります。​点数の​物差しは​ AI ごとに​違う​（Jev は​確率0〜1、​Clairic は​本数の​平均0〜6、​Claude は​0〜100）ので、​同じ値の​閾値は​使えません。​そこで​閾値​その​ものではなく​決め方を​そろえ、​筆者が​「ひびあり」に​した​60マスを​ AI ごとに​点数の​高い​順に​並べ、​54番目​（9割）の​点数以上を​「ひびあり」に​すると​前もって​決めました。​どの​ AI も​「ひびの​マスの​うち54前後を​拾える​閾値」に​そろえて、​無傷の​47マスを​どれだけ​「ひびあり」と​言ってしまうかを​比べる​形です。​同じ​点数の​マスが​あると​54より​多く​拾います。​閾値は、​採点と​同じ​マスで​決めています。​結果と​して、​閾値は​ AI ごとに​次のようになりました。

• 送った​言語：問いと​文脈の​文は​英語です。
• 時間：1マスの​中央値です。​Jev と​ Clairic は​ API の​往復の​時間、​Claude は​ Claude Code の​ CLI が​返す API の​時間​（CLI の​起動は​含まない）です。
• 費用：トークン数×公式の​定価で、​請求額では​ありません。​単価は​100万トークンあたり、​Jev が​入力0.042ドル​（出力は​無料）、​Clairic が​入力0.10ドル、​Claude は​ Anthropic の​定価で​ Opus 5.5 が​入力4ドル・出力20ドル、​Sonnet 5.5 が​2ドル・10ドル、​Haiku 5.5 が​0.10ドル・0.50ドルです。​Claude は​キャッシュを​使わない​1回ずつの​呼び出しと​して​数えました。
• Claude の​聞き方​：Claude Code の​ CLI から、​既定の​システムプロンプトと​道具を​外し​（システムプロンプトは​1行）、​画像を​メッセージに​入れて​1マス1​回ずつ​聞きました。​API を​直接呼ぶのに​近い形です。
• 実験の​日：Jev と​ Clairic は​2026年11月2日、​Claude は​2026年11月3日です。

結果

• 「ひびを​『無傷』」が​どれも​5〜6なのは、​ひびの​マスの​9割を​拾う​閾値に​そろえた​ためです。​差が​出るのは​「無傷を​『ひびあり』」の​ほうです。
• AUC は、​ひびの​マスと​無傷の​マスを​1つずつ​取り出した​とき、​ひびの​マスの​ほうに​高い​点数を​付けている​割合です​（全部の​組で​そうなら​1、​で​たらめなら​0.5）。​判定の​閾値を​決める​前の、​点数の​並びの​良さを​表します。
• Jev+Clairic は​ Jev と​ Clairic に​別々に​聞いたので、​合わせた​時間は​測っていません​（単体は​ Jev 0.2秒・Clairic 0.4秒）。
• Haiku は、​無傷の​47マスの​うち32マスと、​ひびの​マスの​7マスに、​同じ​8と​いう​点数を​付けました。​ひびの​マスの​54番目の​点数が​ちょうど​8だった​ため、​閾値が​8に​なり、​8の​塊が​まとめて​「ひびあり」に​なっています。​閾値を​8の​塊の​すぐ上の​10に​すると、​ひびの​マス60の​うち53を​拾い、​無傷を​「ひびあり」としたのは​12マスでした。

判定の​例​（Jev）

Jev の​閾値​（P(​ひび) 0.24以上を​「ひびあり」）で、​正解と​不正解の​マスを​2つずつ​選んで​並べました。​参考に、​同じ​マスの​ Opus の​点数​（閾値は​20）も​添えています。

• ひびありを​「ひびあり」​（正解）​：は​っきりした​1本の​ひび​（P(​ひび) 0.95）と、​網の​目​（0.98）は、​Jev も​ Opus も​高い​点数を​付けました。
• 無傷を​「無傷」​（正解）​：​何も​ない​路面​（0.10）と、​白線の​ある​路面​（0.12）。​白線を​ひびと​取り違えてはいません。
• ひびありを​「無傷」​（不正解）​：細い​2本の​ひび​（0.23）は​閾値の​すぐ下で、​Opus​（55）は​拾いました。​端のかすかな​1本​（0.21）は、​Opus​（12）も​見落と​しています。
• 無傷を​「ひびあり」​（不正解）​：舗装の​継ぎ目の​線​（0.28）と、かすれた​白線​（0.36）。​どちらも​ Opus​（40・52）も​「ひびあり」に​していて、​ひびに​似た線に​引っぱられた​外れでした。

2本以上か​どうか

採点した​107マスで、​各 AI が​「2本以上」と​答えた​マスと、​そのうち筆者も​2本以上に​した​マスを​数えました​（Jev+Clairic は​本数の​答えを​持たないので​入っていません）。

無傷の​マスを​「2本以上」と​答えた​ AI は​ありませんでした。​外れは、​筆者が​1本に​した​マスです。

分かった​こと

ひびの​有無は、​Jev でも​ Opus と​同じくらい​当たり、​費用は​約170分の​1

正解の​数は​ Jev+Clairic 99・Opus 95・Jev 94と​近く、​1,000マスの​費用は​ Jev 0.033ドル・Jev+Clairic 0.081ドルに​対して​ Opus は​5.5ドル​（Jev の​約170倍）でした。​1マスの​時間も、​Jev 0.2秒に​対して​ Opus 1.8秒です。​今回の​ケースでは、​精度は​維持しつつ、​全部の​マスに​聞いても​費用と​時間が​気にならない、と​いうのが​ Jev の​強みでした。

上位3つは​点数の​並びが​ほぼ​同じで、​正解の​差は​判定の​閾値しだい

AUC は​ Opus 0.944・Jev+Clairic 0.943・Jev 0.940で、​ほとんど​差が​ありません。​判定の​閾値を​「ひびの​マスで​54番目に​高い​点数」から​「55番目に​高い​点数」に​1つだけ動かすと、​無傷を​「ひびあり」とした数は​次のように​変わりました。

数マスの​差は、​閾値の​位置の​揺れの​中に​入ります。​正解も​筆者1人が​付けた​ものなので、​この​107マスだけで​上位3つの​優劣は​言えません。​Haiku のように​同じ​点数を​多くの​マスに​付ける​ AI は、​閾値の​決め方に​よって​結果が​大きく​変わります。

本数は、​「2本以上」と​言えば​当たるが、​見落としが​多い

どの​ AI も、​「2本以上」と​答えた​マスは​68〜100%が​本当に​2本以上でした。​ただ、​2本以上の​マス26の​うち見つけたのは​9〜15マスで、​半分前後を​「1本」か​「無傷」と​答えています。​手前の​マスでも​元の​写真では​縦60pxほどで、​細い​ひびが​1本か​2本かは、​筆者も​ラベルを​付けながら​迷いました。​この​写真の​大きさでは、​目で​数えるのに​近い​判断の​限界に​近いのかもしれません​（推測です）。​Jev に​ついては、​TypeSafe の​資料​（Jev 1.13）にも​「jev-1.13 does not count reliably.」と​あります​（資料の​例は​文字などを​数える​もので、​写真の​ひびの​話では​ありません）。

場所を​絞って​聞く​ほど、​無傷を​「ひびあり」と​言う​割合は​小さかった​（条件の​違う​実験の​比較）

マスに​切る​前に、​Jev には​写真を​まる​ごと​見せて​「どこかに​傷みは​あるか」も​聞いていました。​傷みの​ある​写真の​9割を​「ある」に​できる​閾値で​比べると、​傷みの​ない​写真の​47%を​「ある」と​言いました。​RDD2022 の​箱の​周りを​切り出して​見せた​とき​（同じく​9割を​拾う​閾値）は、​傷みの​ない​ものを​「ある」としたのは​9%でした。​今回の​マスでは、​無傷の​47マスの​うち7マス​（15%）を​「ひびあり」と​言っています。

この​3つは、​写真も​正解の​付け方も​別々で​（写真まる​ごとと​切り出しの​正解は​ RDD2022 の​箱で、​注釈の​漏れも​混ざっています）、​見せる​範囲だけを​変えた​比べ方では​ありません。​それでも、​「写真の​中を​探させる」より​「場所を​決めて​具体的に​聞く」ほうが​当たりやすい​傾向でした。​マスは​計算で​機械的に​切れるので、​人が​「ここを​見て」と​指さなくても、​全部の​場所に​聞けます。

考察：人の​点検と​比べると

判定の​費用は、​人の​手間と​比べて​小さい

今回の​数字を、​1車線ぶんの​道路の​長さに​直しました。​幅4m・長さ1kmの​路面を​約1m角に​切ると​4,000マスです。​1,000マスの​費用と​1マスの​時間​（中​央値）から​計算すると、​次のようになります。​筆者が​ラベルを​付けた​ときの​1マス約3秒も、​参考に​並べました。

• 測定車の​調査の​内業​（解析・帳票作成など）は、​100kmで​100.4万円でした。​比べる​ときだけ1ドル158円​（2026年11月2日の​レート）で​円に​直すと、​Jev の​13ドルは​約2,100円で​内業の​約500分の​1、​Opus の​2,200ドルは​約35万円で​約3分の​1です。
• 筆者が​1マス約3秒で​仕分けると、​100kmで​約330時間​（1日8時間で​約42日）です。​Jev は​1マス0.2秒で、​1マスずつ順に​聞いても​約24時間でした。​同時に​何本も​聞けばさらに​短くなるはずですが、​測っていません。
• Opus は​1マス1.8秒で、​筆者の​約3秒と​同じくらいの​速さです。​速さで​人と​差が​つくのは、​Jev の​0.2秒の​ほうでした。

残る​費用は、​写真を​撮る​ことと​人が​確かめる​こと

判定の​費用が​ほとんど​かから​なくなっても、​写真を​撮る​費用と、​AI が​「ひびあり」とした​マスを​人が​確かめる​手間は​残ります。​255万円の​測定車の​個票でも、​測定​（外業）が​54.6万円、​車と​装置​（機械経費）が​84.3万円で、​費用の​半分以上は​判定の​外に​ありました。​今回の​費用には、​写真を​撮る​費用を​入れていません。

人が​確かめる​手間は、​AI が​絞った​分だけ減らせます。​今回、​無傷の​47マスの​うち Jev が​「ひびあり」に​したのは​7マス​（15%）で、​ひびの​マス60の​うち54マスを​拾いました。​ただし120マスは​選んで​集めた​もので、​実際の​道路で​ひびが​どれだけ​あるかに​よって、​人が​見る​マスの​数は​変わります。

正式な​ひび割れ率の​代わりには​ならない

測定車は、​幅1mmの​ひびまで​見分けられる​ことを​確かめた​技術が​カタログに​載っています。​今回採点した​マスは、​元の​写真の​中で​縦60pxほどしかなく、​1画素が​路面の​約1.7cmに​あたります。​見ているのは​約1m角に​「ひびが​あるか」だけで、​0.5m角の​メッシュから​ひび割れ率を​出す正式な​点検の​代わりには​なりません。

一方で、​国の​アンケートでは​市町村の​8割が​舗装の​点検を​していませんでした​（上の​国の​資料）。​正式な​点検の​代わりではなく、​調査範囲拡大・調査間隔縮小を​狙った​軽微な​調査なら、​この​費用と​速さで​使える​余地が​ある、と​いうのが​今の​見立てです。

比較条件と​限界

• 採点は​107マス​（ひびあり60・無傷47）だけで、​正解は​筆者1人が​付けた​ものです。
• 120マスは、​RDD2022 の​箱で​「ひび」・注釈の​無い写真・​それ以外を​40ずつ​選んだ​もので、​実際の​道路での​ひびの​多さとは​違います。​無傷を​「ひびあり」と​する​数も、​実際の​道路では​変わるはずです。
• 判定の​閾値は、​採点と​同じ​マスで​決めました​（甘めに​出ます）。
• Jev と​ Clairic には​文脈の​文を​渡しましたが、​Claude の​問いは​それより​短く、​ひびではない​ものの​並びも​少なくなっています。
• 写真は​ RDD2022 の​600pxの​ダッシュボードの​写真だけで、​採点は​いちばん手前の​列の​真ん中の​2マスだけです。
• カメラの​高さ1.3m・水平線は​真ん中、を​全部の​写真で​同じと​仮定しました。​実際は​写真ごとに​違うので、​マスの​実寸は​ずれているはずです​（誤差は​測っていません）。
• Jev の​画像の​入力は、​公式には​まだ​試作の​機能です。
• 時間と​費用は、​今回の​呼び出し方での​値です。​費用は​定価からの​見積もりで、​請求額では​ありません。
• 1kmあたり・100kmあたりの​費用と​時間は、​幅4m・長さ1kmを​1m角で​4,000マスとした​換算です。​写真を​撮る​費用は​入っていません。​採点したのは​手前の​列の​2マスだけで、​1kmぶんの​写真から​本当に​4,000マスを​判定できるかは​確かめていません。
• 人と​測定車の​費用と​日数は、​条件の​違う​資料から​引いた​ものです​（高速道路の​コンクリート舗装、​ひび割れ率・わだち掘れ量・IRI を​まとめて​出す費用、​計画の​更新まで​含む委託）。​今回の​判定と​同じ​仕事の​値段では​ありません。​円と​ドルを​比べる​ところだけ、​1ドル158円​（2026年11月2日の​レート）で​換算しています。
• 筆者の​1マス約3秒は、​マスに​切った​画像を​専用の​画面で​1人が​仕分けた​1回の​時間です​（画面の​起動から​最後の​保存までの​6分以内を​120マスで​割った​値）。​付けながら​迷った​マスも​多く、​正式な​点検の​目視とは​違います。
• Claude は​最初​（2026年11月2日）、​Claude Code の​既定の​システムプロンプトと​道具を​付けたまま​聞いていて、​1マスの​換算額が​ Opus 0.19ドル・Sonnet 0.09ドル・Haiku 0.0047ドルと、​その​分が​大きく​乗っていました。​この​ページの​ Claude の​数字は、​すべて​11月3日に​聞き直した回の​ものです。
• Jev・Clairic の​点数の​作り方​（Jev+Clairic の​足し算、​Clairic の​本数の​平均）と、​判定の​閾値の​決め方は​前もって​決めましたが、​比べた​組み方は​1通りだけです。
• 記事の​図の​写真は、​RDD2022​（CC BY-SA 4.0）の​写真を​切り出し・​変形し、​マスの​枠を​描き足した​ものです。​写真を​加工した図は​ CC BY-SA 4.0 で​公開します​（RDD2022 の​配布元：RoadDamageDetector）。

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