Googleストリートビュー × AI画像判定による
建物種別自動分類システム
ご提示いただいた判定基準（①戸建て／②マン1F／③建物2F／④施設内／⑤建物2F以上／⑥案件見当たらない）に沿って、 実際の対象住所3件で判定パイプラインを試作しました。住所からGoogleマップを検索し、ストリートビューで外観を確認したうえでAIが分類しています。
判定フロー
判定区分（貴社フラグ基準）
判定結果 ― 3ケース
単層・木質外壁の独立店舗建築。ストリートビューが正面から鮮明に建物を捉えており、貴社の①戸建て参考写真と外観の特徴（規模・屋根形状・店舗一体型の造り）が一致します。
街景データ：鮮明・正面角度で取得済み
2階建て・1階が店舗、2階にアーチ窓のある小規模建築。高層マンションではなく戸建てに近い規模のため、③建物2Fに分類しました。
街景データ：鮮明・正面角度で取得済み
対象店舗前面の道路が狭く、Googleストリートビュー車両が進入できないため建物正面は未撮影。Google Mapsに登録された店舗写真（単層トタン屋根の小規模店舗）をもとに①戸建てと推定しました。
街景データ：対象道路が狭く未カバー ／ 商家登録写真で代替判定
本番システム化について
Geocoding APIとStreet View Static APIを組み合わせることで、住所リストからの一括自動判定が可能です。 今回はサンプルのため手動でストリートビューを取得しましたが、本番運用ではAPI連携により処理を自動化できます。
Case 03のような狭小道路への対応
ストリートビュー車両が進入できない狭い道路では、Google Places APIの店舗登録写真を補助データとして活用することで、判定精度を維持できます。実運用でも同様のフォールバック処理を組み込む想定です。