建設現場の安全監視AI導入ガイド2026｜費用相場・カメラ構成・発注前チェックリスト

結論から言う。安全監視AIは「巡回員の代替」ではなく「巡回していない時間・場所の補完」であり、投資の成否はAIの検知精度よりも、検知したあとに誰がどう動くかの運用設計と、見積もりに隠れた通信・電源・再学習・撤収費用を読み切れるかで決まる。 カメラとAIを設置しただけでは事故は減らない。通知を受けて声をかける人、作業を止める判断基準、現場と協力会社への説明、この運用までをセットで設計して初めて安全に効く。本記事は、製品パンフレットには載っていない「発注する経営者が失敗しないための判断軸」を、費用の読み方と失敗パターン中心にまとめた。

まず前提となる数字を押さえておきたい。厚生労働省が公表した令和7年の労働災害発生状況によると、建設業の労働災害による死亡者数は214人で、全業種の死亡者700人（過去最少）のうち約3割を占め、業種別で最多である（厚生労働省「令和7年の労働災害発生状況を公表」）。全体の死亡災害の型では墜落・転落が186人で最も多く、これは高所・開口部・重機まわりという建設現場特有のリスクと重なる。一方で従来の安全パトロールは人の巡回に依存しており、「見ていない時間・場所」が構造的な死角になる。国の施策側でも、国土交通省が令和6年4月に策定した「i-Construction 2.0 ～建設現場のオートメーション化～」で、施工・データ連携・施工管理の自動化を三本柱に掲げ、2040年度までに省人化3割・生産性1.5倍を目標としている。カメラ×AIによる安全管理の補完は、この業界の流れと整合する打ち手だ。

本記事は、建設業AI全体の地図である建設業のAI活用ガイド2026（安全監視・進捗管理・書類作成の総覧）のうち、「安全監視」を発注実務の目線で深掘りするガイドである。

この記事の要点（先に結論）

• 安全監視AIの主な検知対象は3つ。危険エリアへの立入・保護具の未着用・重機と人の接近。まず自社のヒヤリハットに合う型を1〜2つに絞る。
• 建設現場は仮設環境。電源・通信・カメラ配置の制約確認が、製品選定より先。ここを飛ばした導入はほぼ確実に躓く。
• 費用はカメラ本体の月額だけでは測れない。通信・電源・清掃・誤検知調整・再学習・ストレージ・撤収再設置まで含めた総所有コスト（TCO）で比較する。
• クラウド型とエッジ型はどこで総額が逆転するかを理解して選ぶ。台数と現場数と工期で最適解が変わる。
• 検知後の運用（誰が・いつ・どう動く）とプライバシー配慮（撮影目的の周知・保存期間・評価への不使用）を導入前に固める。ここが本体。
• 進め方は協力的な1現場のモデル運用から。安全という性質上、「現場を疑う仕組み」と受け取られない導入順序が重要。

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この記事を読むべき人

• 中堅建設会社・専門工事業の経営者、安全衛生責任者、工事部長で、巡回頼みの安全管理に限界を感じている人。
• 「安全監視AIに興味はあるが、仮設現場に入れる絵が見えない」「営業を受けたが、月額いくらの話しか出てこず判断できない」段階の実務決裁者。
• 社内にIT専任がおらず、ベンダーの提案を鵜呑みにしていいのか不安な、発注前の経営層。
• IT導入補助金や経営事項審査の加点を意識して、安全投資の稟議を通したい立場の人。

逆に、大手ゼネコンで既に専任のDX部門と潤沢な予算がある場合、本記事の「小さく始める・制約を先に潰す」という慎重論は物足りないかもしれない。本記事は「失敗を避けたい中堅・中小」の目線で書いている。

何を検知できるか——主な対象は3つ、周辺機能に飛びつかない

安全監視AIの主な検知対象は、危険エリアへの立入・保護具の未着用・重機と人の接近の3つ。まずこの中から自社の現場リスクに合うものを絞る。

カメラ映像のAI解析でできることは年々増えているが、建設現場で実用性が高く、投資回収の説明もしやすいのは次の3つに集約される。

このほか、火気・煙の検知、長時間動かない人（倒れている可能性・熱中症）の検知、車両ナンバーの入退場管理、土留めや資材の荷崩れ予兆といった機能を持つ製品もある。市場には鹿島建設が重機の死角対策として開発した「カワセミ」のように骨格推定で作業員が重機を認識しているかまで判定する高度なもの、清水建設がLightblueと組んだ事例など、大手ゼネコンの独自開発例も出ている（各社公表・報道による二次情報）。ただし機能が多い製品ほど高く、現場運用も複雑になる。「あれもこれも検知できます」という提案が来たら、まず自社のヒヤリハット報告と過去の是正指摘を型別に集計し、実際に多いリスクに検知対象を絞るのが正しい順序だ。 全部を一度に監視しようとした現場ほど、通知が溢れて誰も見なくなる。

なお、工事写真の整理や出来形・不具合の品質チェックは安全監視とは別系統の話で、建設現場の画像AI品質管理ガイド（工事写真×不具合検知）で扱っている。混同すると要件がぶれるので分けて考えたい。

仮設環境の制約——電源・通信・カメラ配置を「製品選びより先」に確認する

建設現場は工場と違い「仮設」で、環境が日々変わる。電源・通信・カメラ配置の制約確認が、ツール選定より先になる。ここを飛ばした導入は高確率で躓く。

工場の固定ラインに設置する外観検査AIと違い、建設現場は躯体が立ち上がるにつれて見通しも動線も変わる。発注前に自社で棚卸しできる制約は次の4点だ。

• 電源：カメラ設置場所に商用電源があるとは限らない。仮設電源の引き回し費用、あるいはソーラー・バッテリー型カメラを選ぶかを先に決める。電源工事が要るかどうかで初期費用は大きく変わる。
• 通信：映像をクラウドに送って解析する方式は通信帯域が前提になる。山間部・地下・トンネル内・鉄骨内部など電波が弱い現場では、カメラ側で解析を完結するエッジ型が現実的だ。通信費（SIM・キャリア回線）は毎月効いてくるランニングコストでもある。
• カメラ配置：工程が進むと躯体で見通しが遮られる。配置換えの手間まで含めて、定点カメラと移動式（ウェアラブル・バルーン型・可搬三脚型）を組み合わせる。据え付けたら終わりではない。
• 粉じん・雨・逆光・夜間：屋外はレンズの汚れや逆光、雨滴で検知精度が落ちる。作業服とヘルメットの色が近いと保護具検知を誤ることもある（各社が公表する既知の弱点・二次情報）。清掃・点検を誰がやるかという地味な運用も決めておく。

この制約整理は、ベンダーに相談する前に自社の現場所長とできる準備であり、ここを詰めておくと提案の精度が跳ね上がる。現場のカメラ・IoT活用の全体像は建設業IoT・ドローン・センサー安全管理の実装ガイドも併せて参考になる。

費用の内訳と見積もりの読み方——月額だけを見ると必ず外す

安全監視AIの費用は、カメラ本体の月額だけでは測れない。見積もりは通信・電源・清掃・誤検知調整・再学習・ストレージ・撤収再設置まで含めた総所有コスト（TCO）で比較する。

市場に出回る価格帯の目安は、各社の公表情報を総合すると、レンタル方式でカメラ1台あたり月額5,000〜30,000円程度、買い切りでカメラ＋AI解析ユニットが1台30万〜100万円程度とされる（各社公表・比較メディアによる二次情報。実際の金額は台数・解析方式・現場数・保守内容で大きく変動する）。だが、この「表に出る金額」だけで比較すると、導入後に想定外の費用が積み上がる。GXOが発注側に必ず洗い出させるのは、見積書に明記されにくい次の隠れコストだ。

見積もりを受け取ったら、まず「この金額に含まれないものは何か」を一問一答で潰す。 安い月額に見えても、通信・移設・保守が別課金だと総額は数倍になる。逆に一見高いパッケージが、移設と調整込みで総額は安いこともある。判断は必ずTCOで行う。この費用構造の妥当性を自社だけで見切れない場合は、特定ベンダーに寄らない立場で見積もりと要件を点検するAI導入の第三者アセスメント（発注前の可否診断）で、投資に入る前に現在地を確認できる。

クラウド型とエッジ型——どこで総額が逆転するか

安全監視AIの解析方式は大きく2つに分かれ、費用構造がまるで違う。

ざっくりした傾向として、少数カメラ・短工期・電波が良い都市部の現場ならクラウド型が入りやすく、多数カメラ・長工期・弱電波・プライバシー配慮を重視するならエッジ型が総額で有利になりやすい。 現場数が増えるほどクラウドの通信費が効いてくるため、横展開を前提とするなら早い段階でエッジ型のTCOも試算しておくべきだ。ベンダーがどちらか一方式しか扱っていない場合、その方式に不利な現場条件を軽く扱う提案になりがちなので注意したい。

補助金は投資回収の説明に組み込める。IT導入補助金は公募回ごとに要件・締切・対象経費が変わるため、最新の公募要領での確認を欠かさないこと。建設業での補助金の組み合わせ方と申請の型は建設業のAIエージェント×IT導入補助金2026（3領域別テンプレート）で詳しく解説している。自社の計画が採択要件を満たすかは、投資前に補助金申請前の不足要件チェックで棚卸しできる。

検知後の運用設計——通知が流れるだけの仕組みにしない

検知後に「誰が・いつ・どう動くか」を決めていない安全監視AIは、通知が流れるだけの仕組みで終わる。検知はあくまで入口で、安全は人の対応で守られる。ここが投資の本体だ。

安全監視AIの導入で最も重要なのがこの運用設計であり、ここを設計せずに機材だけ入れた現場は、ほぼ例外なく形骸化する。

• 通知の宛先と手段：誰のスマホ・どの詰所・どのパトライトに飛ばすか。全件を全員に飛ばすと「通知疲れ（アラート疲れ）」で無視されるようになる。重大度で宛先と鳴らし方を分ける。重機接近のように一刻を争うものは、通知だけでなく現場のサイレンやウェアラブルへの直接警告と連動させる設計が効く。
• 対応の基準（初動の型）：立入検知なら声かけ、重機接近なら作業一時停止、保護具未着用なら入場前是正、のように検知の型ごとに初動を文書で決めておく。判断を毎回現場任せにしない。
• 記録と振り返り：検知履歴を安全パトロールや安全衛生協議会の議題に使い、「どこで・いつ・何が起きやすいか」を改善につなげる。ここまでやって初めて投資の価値が出る。カメラは是正のきっかけを作る道具であって、記録を眺めるだけでは事故は減らない。
• 誤検知の取り扱い：導入初期は誤検知が必ず出る。「誤検知だったら報告して調整する」というルートを最初から用意しておくと、現場の信頼を失わずに精度を育てられる。誤検知を放置すると、現場は通知そのものを信用しなくなる。

検知データの保存先・閲覧権限・外部送信の有無など、映像データの管理体制が気になる場合は、脆弱性診断（システム面の安全確認）で自社のセキュリティ現在地を確認できる。特にクラウド型は映像が外部に出るため、データの取り扱いを契約前に詰めておきたい。

法令・プライバシー・労務——AIは法定の安全管理義務を代替しない

安全監視AIを入れても、労働安全衛生法が事業者に求める安全管理体制の義務がなくなるわけではない。AIは義務を果たすための補完ツールであり、法定の管理者の職務や巡回・教育を置き換えるものではない。

ここは経営者が最も誤解しやすい点だ。「AIカメラを入れたから安全対策は万全」という説明は成り立たない。労働安全衛生法および関係法令が求める安全衛生管理体制、危険予知活動、新規入場者教育、点検などは従来どおり必要で、AIはその一部の「見ていない時間・場所」を補うにすぎない（法令の具体的な適用範囲は自社の業種・規模・作業内容で異なるため、社会保険労務士や専門家への確認を推奨する）。むしろAIの検知履歴を「やるべき安全活動をやった証跡」に使うくらいの位置づけが健全だ。

もう一つ、技術より重い論点がプライバシーと労務だ。作業員が映る以上、撮影目的の周知・保存期間・評価への不使用を社内ルールとして明文化してから運用する。安全監視AIの最大のリスクは技術ではなく、現場との信頼関係にある。「会社に監視されている」と受け取られると、協力どころか反発を招き、カメラに映らない工夫が始まってかえって危険になる。

• 目的の明確化と周知：撮影は安全管理のためであることを、朝礼・掲示・新規入場者教育で明示する。元請社員だけでなく、現場に入る協力会社の全員が撮影対象になるため、協力会社への説明を必ずセットにする。
• 保存期間と閲覧権限：映像を誰がいつまで見られるかを決め、必要最小限にする。個人情報・肖像権の扱いは、個人情報保護法や従業員モニタリングの一般的な考え方をふまえ、導入前に労務・法務の確認を済ませる。
• 人事評価・懲戒に使わない：検知記録を個人の評価や処分に使い始めると、現場は映らない工夫を始める。安全のためのデータに用途を限定する運用ルールを先に決める。
• 問い合わせ窓口：「自分の映像はどう使われるのか」という不安を受け止める窓口を用意する。ここを丁寧にやった現場ほど「見てもらえている」という安心感に転じやすい。

この設計は省略できない。プライバシー配慮を後回しにして機材だけ先に入れた現場は、稼働前に反発でつまずく。

よくある失敗パターン7つ——発注前に知っておく

GXOが安全監視AIの相談で繰り返し見る、発注側が陥りやすい失敗を型として挙げる。自社が同じ轍を踏まないためのチェックに使ってほしい。

1. 月額の安さだけで選ぶ：通信・移設・調整・保存が別課金で、総額が数倍になる。TCOで比較していない。
2. 検知後の運用を決めずに機材を入れる：通知が流れるだけで誰も動かず、数ヶ月で形骸化する。
3. 全部を一度に監視しようとする：通知が溢れてアラート疲れを起こし、重要な警告まで無視される。
4. PoC現場を「条件が良すぎる現場」で選ぶ：電源も電波も潤沢な現場で成功し、横展開先の弱電波・仮設現場で崩れる。
5. カタログ精度を鵜呑みにする：晴天・正面・きれいなヘルメットでの精度が、雨・逆光・粉じんの実現場で出ると思い込む。
6. プライバシー・労務を後回しにする：現場と協力会社の反発で稼働前に頓挫する。
7. 1方式のベンダーしか比較しない：クラウド専業/エッジ専業のどちらか一社だけを見て、自社現場に不利な方式を掴む。

これらはいずれも技術の問題ではなく、発注設計の問題だ。だからこそ、機材を選ぶ前の判断軸が効く。

ベンダーに必ず聞くべき質問リスト

提案を受ける前に、この質問を投げると各社の実力と誠実さが見える。答えを濁す項目が多いベンダーは要注意だ。

• 御社が言う「検知精度◯％」は、どんな条件（天候・角度・距離・照度）で測った数字か。実現場での低下をどう見込むか。
• 誤検知はどのくらいの頻度で出るか。調整は保守に含むか、都度課金か。誰が何日で対応するか。
• 弱電波・無電源の現場に対応する構成はあるか。その場合の追加費用は。
• カメラの移設・撤去・再設置は1回いくらか。長工期で何回分を見込むべきか。
• 映像はどこに保存され、誰が見られるか。外部送信の有無と保存期間の設定は。
• 検知後の通知は、どの手段（スマホ・詰所・パトライト・ウェアラブル）と連動できるか。
• 最低契約期間と解約条件は。短工期の現場に合う契約形態はあるか。
• 導入実績のある工種・現場規模はどこか。自社に近い条件の運用例はあるか。
• 自社特有の作業・機材に合わせた追加学習は可能か。その範囲と費用は。

これらは製品比較サイトの星評価では見えてこない、発注実務の核心だ。回答を並べれば、月額の数字だけでは分からない各社の差がはっきり出る。

進め方——協力的な1現場でモデル運用から

安全という性質上、「現場を疑う仕組み」と受け取られない導入順序が重要。まず協力的な1現場でモデル運用から始め、運用ルールごとパッケージ化して広げる。

STEP2で「条件が良すぎる現場」を避けるのがGXO独自の勘所だ。多くの導入がここで失敗する。潤沢な電源・電波の本社近くのビル現場で成功しても、山間部や改修現場で同じ運用は回らない。横展開で使う運用ルールを鍛えるには、少しだけ制約のある現場でモデル運用する方が学びが多い。

現場の日常的な記録・共有の土台がまだ弱いなら、先に建設業の現場管理アプリ比較（写真・日報・工程表のデジタル化）で記録基盤を整える方が優先になるケースもある。安全監視AIは記録・共有の仕組みがあって初めて振り返りに活きる。自社がPoC（試行検証）に入れる状態かどうかは、PoC可否診断（5分・無料）で確認できる。

稟議の組み立て方——事故1件の損失と巡回工数の両面で説明する

安全投資は「効果が見えにくい」ため稟議が通りにくい。経営層に伝えるコツは、便益を2軸で数値化することだ。

• リスク低減の軸：重大災害が1件発生した場合の影響を金額と事業インパクトで示す。人的被害はもちろん、工事停止、労災補償、保険料への影響、そして公共工事における指名停止のリスクまで含める。事故1件の損失は、カメラの年額を大きく上回ることがほとんどだ。
• 工数削減の軸：巡回・監督に割いている時間のうち、AIが補完できる「見ていない時間・場所」を可視化する。監督者の負担軽減は人手不足対策としても説明できる。

加えて、経営事項審査（経審）や入札での加点、無災害による労災保険料率への影響といった副次効果に触れると説得力が増すが、これらは制度要件が随時変わるため、加点対象になるかは必ず最新の審査基準・公募要領で裏取りしてから稟議に書く。 制度の見込みを断定で書いて外すと、稟議の信頼そのものを損なう。

発注前チェックリスト

導入・発注に踏み切る前に、次の項目に自社で答えられるかを確認してほしい。空欄が多いほど、まだPoCや第三者相談で整理する段階だ。

• ヒヤリハット・是正指摘を型別に集計し、検知対象を1〜2つに絞れているか
• 対象現場の電源・通信・カメラ配置の制約を、所長と棚卸しできているか
• クラウド型/エッジ型のどちらが自社の現場条件に合うか、根拠を持って言えるか
• 見積もりを月額だけでなくTCO（通信・移設・調整・再学習・保存・撤収）で比較しているか
• 検知後の初動（誰が・いつ・どう動く）を検知の型ごとに文書化しているか
• 通知の宛先と手段を重大度で分け、アラート疲れを防ぐ設計にしているか
• 撮影目的の周知・保存期間・評価への不使用を社内ルールとして明文化したか
• 協力会社への説明と問い合わせ窓口を用意したか
• 労働安全衛生法上の安全管理体制は従来どおり維持する前提になっているか
• 個人情報・肖像権の扱いを労務・法務で確認したか
• PoC現場を「条件が良すぎない」現場で選んでいるか
• ベンダーに誤検知率・移設費用・弱電波対応・契約条件を確認したか
• 補助金・経審加点の見込みを最新の公募要領・審査基準で裏取りしたか
• 稟議を「事故1件の損失」と「巡回工数」の両面で組み立てているか

GXOの見解——安全監視AIは「機材購入」ではなく「運用の再設計」

安全監視AIの相談を受けるとき、GXOがまず確認するのは製品の善し悪しではなく、その会社が「検知したあとに現場をどう動かすか」を設計する準備があるかどうかだ。話題性の高い製品や検知精度の数字に引っ張られる会社ほど、導入後に形骸化しやすい。逆に、自社のヒヤリハットを型で語れて、検知後の初動と現場への説明を先に考えている会社は、どの製品を選んでもそれなりに機能する。

だからGXOは、大規模に機材を入れる前に、リスクの棚卸し・現場制約の確認・検知後の運用設計・小さなモデル運用・効果測定を回すことを勧める。安全監視AIは「疲れない目」を増やす投資だが、目だけでは安全にならない。目が拾ったものに動く人と基準、そして現場との信頼関係こそが本体だ。要件が固まりきらない段階での特定ベンダーへの丸投げは、後戻りコストが大きい。中立の立場で要件と見積もりを点検したい場合はAI開発・実装の相談、検知後の初動を自動で振り分ける仕組みまで踏み込むならAIエージェント導入の相談から入るのが実務的だ。

GXOに相談すべきタイミング

次のいずれかに当てはまるなら、機材を選ぶ前に一度整理する価値がある。

• ベンダーから提案を受けたが、月額の話ばかりで総額と運用が見えない。
• 検知対象を絞れておらず、「何を監視すべきか」から迷っている。
• クラウド型とエッジ型のどちらが自社の現場に合うか判断できない。
• 過去にPoCが本番展開まで進まず止まった経験がある。
• 補助金や経審加点を狙いたいが、要件を満たすか自信がない。
• プライバシー・労務の整理が社内で止まっている。

よくある質問（FAQ）

Q1. 小規模な現場でも導入できる？

できる。ただし費用対効果は、カメラでカバーすべき範囲とリスクの大きさで変わる。小規模現場なら、重機と人が交錯する箇所だけに絞った1〜2台のスポット運用が現実的だ。バッテリー・ソーラー型カメラなら電源工事なしで試せる。全域を監視しようとせず、最も事故につながりやすい一点に絞るのが小規模での勝ち筋になる。

Q2. 夜間や悪天候でも検知できる？

赤外線対応カメラや照明の追加で夜間検知に対応できる製品はあるが、雨・霧・粉じん・逆光では精度が落ちるのが一般的だ（各社が公表する既知の弱点・二次情報）。PoCの期間に天候・時間帯のばらつきを含めて検証し、「どの条件なら頼れるか」を把握しておくことが重要になる。カタログの精度は好条件での数字である前提で受け止めたい。

Q3. カメラを入れれば安全パトロールは減らせる？

安全監視AIは巡回の「代替」ではなく「補完」であり、労働安全衛生法が求める安全管理体制や巡回・教育を置き換えるものではない。むしろAIが拾った検知を巡回や安全衛生協議会の議題に活かすことで、巡回の質を上げる使い方が本筋だ。人員削減を主目的に据えると、検知後に動く人がいなくなって形骸化しやすい。

Q4. 協力会社の作業員にも説明が必要？

必要だ。元請の社員だけでなく、現場に入る全員が撮影の対象になるため、新規入場者教育・安全衛生協議会での説明と、問い合わせを受け付ける窓口をセットで用意したい。ここを省くと、稼働前に信頼関係でつまずく。

Q5. 検知履歴は労基署対応や安全書類に使える？

検知履歴は社内の安全活動の記録・改善材料として有効だが、法定書類の代替になるものではない。安全書類の作成負担そのものを減らしたい場合は、生成AIによる書類下書きの方が直接効く。詳しくは建設業のAI活用ガイド2026の書類作成の章で扱っている。

Q6. 費用はいくらから始められる？

一律の金額は示せないが、市場の目安ではレンタルでカメラ1台あたり月額数千円〜3万円程度、買い切りで1台数十万円程度とされる（各社公表・比較メディアによる二次情報）。ただし前述のとおり通信・移設・調整・保存などの周辺費用で総額は変わる。まずは1〜2台のスポット運用で総所有コストの実感を掴み、そこから横展開を判断するのが安全だ。

まとめ：カメラは目、安全を守るのは運用

建設業の死亡災害は全業種で最多（厚生労働省・令和7年で214人、全体の約3割）であり、巡回頼みの安全管理には構造的な死角がある。安全監視AIはその死角を補完する「疲れない目」だが、目だけでは安全にならない。検知後に動く人と基準、見積もりに隠れた総所有コスト、そして現場と協力会社との信頼関係を含めた運用の設計こそが投資の本体だ。

協力的な1現場で、検知対象を絞って小さく始め、運用ルールごとパッケージにして広げる。月額ではなくTCOで比較し、検知後の初動とプライバシー配慮を先に固める。それが、現場に受け入れられ、事故を実際に減らす最短の道になる。GXOは、建設業の安全監視AI導入を、現場環境の制約整理・費用の妥当性検証・検知後の運用設計・PoCから本格展開まで、特定ベンダーに寄らない立場で伴走支援している。投資に入る前の現在地確認にはAI導入の第三者アセスメントを、進め方の個別相談はGXOお問い合わせから受け付けている。

参考情報（一次・公式ソース）

• 厚生労働省「令和7年の労働災害発生状況を公表」（建設業の死亡者数214人・全業種最多／全業種死亡700人／墜落・転落186人）：https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_73382.html
• 国土交通省「i-Construction 2.0 ～建設現場のオートメーション化～」（令和6年4月策定・施工/データ連携/施工管理の自動化・2040年度までに省人化3割/生産性1.5倍）：https://www.mlit.go.jp/tec/constplan/content/001738240.pdf

※製品名・価格帯・検知精度など個別製品に関する記述は、各社公表情報および比較メディアの二次情報に基づく目安であり、実際の仕様・費用は現場条件により変動する。

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