AI学習に配慮した報告書とは、成果品を後からAIが読み取れる形で作る、という考え方です。見出しの階層や数値の並びが機械で判別できれば、蓄積した成果品をAIで検索・要約できます。国土交通省は令和8年7月29日付の通知（国技建管第3号・国技建調第2号）で、特記仕様書の4条項のひとつに「機械可読性に配慮した成果物の作成」を挙げ、生成AI等が認識・解析しやすい報告書様式とすることを求めています。
特記仕様書に対応した生成AI利活用計画書の参考様式（Word）と記入例を無料で配布しています。計画書とあわせてお使いください。
通知の記載例が示す対応は4つです。報告書本体の見出し体系と章立ての構造化、図表へのキャプションやテキストの付与、要旨・目次・結論等のマークダウン形式等での概要資料の作成、図表やデータの元データ（CSV、JSON等）の提供です。業務の特性等により困難な場合は別途協議とされています。
どこまで整えれば足りるかの水準は示されていません。後半の直す順番は、当社が実務上どこから手をつけるのが現実的かを考えたものです。実際の運用は特記仕様書と調査職員との協議によります。制度全体は生成AI利活用計画書とはで整理しています。
なぜ成果品の様式まで求められるのか
ねらいは大きく2つあると考えられます。ひとつは完了検査時の履行確認の効率化で、構造が揃っていれば記載漏れや整合の確認を機械的に進めやすくなります。もうひとつは、蓄積した成果品を後から使えるようにすることです。
報告書はこれまで、人が読む前提だけで作られてきました。数値は文章に埋め込まれ、図は画像で貼られ、見出しは書式で大きくしただけ、という作り方が普通です。これではAIに読ませても、どこが見出しでどれが数値かを判別できません。過去の成果品が数百件あっても、検索も比較もできないまま眠ることになります。
社内のひな形はどこから直せばよいか
当社が実務上あたりをつけている順で、効果の大きさと手間の軽さで並べています。人が読む体裁は変えずに、機械が読み取れる形にしていきます。
1. 見出しに通し番号をつけ、書式だけで見出しに見せない
文字を大きく太字にしただけの見出しは、機械には本文と区別がつきません。章・節・項に通し番号を振り、Wordなら見出しスタイルを当てます。手間が最も軽く、効果が最も大きいのがここです。
2. 数値は本文に埋め込まず、表にする
「N値は上部で概ね5程度、下部で15前後」と文章で書くと、機械には抜き出せません。表にして、項目名・数値・単位・出典を列に分けます。本文は表を参照する形にすれば、読みやすさも落ちません。
3. 図は画像だけにせず、元データを併せて残す
グラフや断面図を画像で貼るだけでは、中の情報は取り出せません。作図の元になった表データを電子成果品に併せて格納します。電子納品の考え方とも重なり、ボーリングデータの電子納品で扱っている論点と地続きです。
4. 用語と表記を統一する
同じものを「粘性土」「シルト質粘土」「粘土層」と書き分けると、機械は別物として扱います。人が読む分には困らない表記ゆれも、後から集計するときに効いてきます。用語集を1枚作って社内で共有するだけでも変わります。
5. ファイル名とフォルダ構成を章立てと対応させる
電子納品要領に従いつつ、報告書の章構成とファイルの並びを対応させておけば、どのファイルが何に当たるかを推測できます。連番だけのファイル名は避けます。
マークダウンで納品しなければいけないのか
そうではありません。マークダウンは、見出し・箇条書き・表を記号だけで表せる書き方の代表例として挙げられているもので、求められているのは記法ではなく、構造が読み取れる状態です。
Wordでも見出しスタイルを正しく当て、表を表として作っていれば、文書はすでに構造を持っています。納品形式を変える話ではなく、書式で見た目だけ整えていた部分を意味のある構造に置き換える話だと考えるのが実態に近いはずです。
計画書に1行書けば済むのか
済みません。実体は社内のひな形と作法の見直しで、担当者が個別に頑張っても次の案件で元に戻ります。報告書のWordテンプレート、用語集、電子成果品のフォルダ構成という単位で直して、はじめて定着します。同じ特記仕様書の項目でも、成果品への注釈は確認の作法の話で、生成AI成果物への注釈の付け方で扱っています。
地質調査の報告書なら、はじめから構造化されたデータとして作る道もあります。当社の地質調査AI「CAMEL GEO」は、柱状図や土質試験のPDFを読み取ってN値や地盤定数を整理し、報告書 第1〜5章のドラフトをWordで、N値集計表や地盤定数一覧表などをExcelで出力します。数値が表として残るため、後から取り出せる形になります。詳しくは地質調査報告書の作成をご覧ください。詳しくはサービス資料をご覧ください。
- Q.AI学習に配慮した報告書とは、具体的にどこまでやればよいのですか？
- A.令和8年7月29日付の通知では、構造化された見出し体系や章立ての検討、図表へのキャプション付与、要旨・目次・結論のマークダウン形式等での概要資料の作成、元データ（CSV、JSON等）の提供という4つの対応が挙げられています。ただし、どの程度まで整えれば足りるかの水準は示されていません。まずは見出しの階層を正しく付け、数値を表として整理するところから着手し、詳細は調査職員と協議するのが現実的です。
- Q.納品形式をWordからマークダウンに変える必要がありますか？
- A.その必要はないと考えられます。マークダウンは構造を持った書き方の例として挙げられているもので、Wordでも見出しスタイルを正しく当て、表を表として作っていれば構造は保たれます。納品形式は電子納品要領および特記仕様書に従ってください。
- Q.過去の成果品もさかのぼって直す必要がありますか？
- A.求められているのは今後作成する成果品の様式です。過去分の遡及は通常求められません。ただし社内で過去の成果品を活用したい場合は、よく参照するものから順に構造化しておくと、後から効いてきます。
社内のひな形をどこから直すかを、実際の報告書を題材に決めたい場合は法人向けのAI活用研修でも扱えます。生成AI利活用計画書の様式・記入例も無料で配布しています。
この記事の監修
小林 由快株式会社サファリテック 代表取締役
北海道大学工学部卒。建設コンサルタントの株式会社日水コンで、土木設計と工事監理に従事。リクルートからの業務委託で新規事業開発も経験。現在はサファリテックの代表取締役として、建設・土木向けAIプロダクトの開発を率いている。
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