株式会社サイバーブルー

07/08/2026

全製品ではありませんが暫定運用として、自社製品やサービスのデモ・説明動画をある程度作成しましたのでご視聴ください。
生成AI＋Vrewでの自己作成ですので、素人っぽいつくりはご容赦ください。

社会施設・設備の長寿命化をサポートするソリューション群をご提供します。 担当者の通常作業だけで各種データを蓄積し長寿命化（中期的）計画立案をご支援するソリューション製品、サイバーブルーが提供する各シス.....

29/07/2026

サイトリニューアルに際し弊社ソリューション群の基本コンセプトに準じたモノをSEO対策のプロに作成いただいたノウハウコラム例です。

自分が書く内容とはまた一味違う隙の無いかつ一般論的な内容で文章テクニック的には勉強にはなりますが、ゲームの理論的な方向性で被害最大が被害最小になる戦略的な営業論から鑑みますとお上品すぎる（形式ばった）内容になっており、何度も読み返して味わう事は不要な内容かとも思えます。

音楽で言えば綺麗で耳障りの良い1980年代フュージョンorシティーミュージック的なモノかと…。
https://www.cyberblue.co.jp/topics/topics-4005/

28/07/2026

弊社サイトのリニューアルがほぼ完了し各種情報の整理もほぼ終わりましたので以下の通りご報告いたします。

株式会社サイバーブルー　新サイトURL
https://www.cyberblue.co.jp/

システム説明・デモ関連の動画サイト（YOUTUBE）
https://www.youtube.com/-KS

弊社システム、ソリューション部のパンフ（PDF）を2026年最新として更新しました。新サイトでダウンロード必要となる場合は以下のパンフをご利用ください。

(公立学校施設の維持保全向けソリューション：SPS)
https://www.cyberblue.co.jp/wordpress/wp-content/uploads/2026/06/20201109_SPS_Panf.pdf.pdf

(公共施設全般の維持保全向けソリューション：PPS)
https://www.cyberblue.co.jp/wordpress/wp-content/uploads/2026/06/20170623_PPS_Panf.pdf.pdf

(学校法人施設のキャンパスFMソリューション：SPFC)
https://www.cyberblue.co.jp/wordpress/wp-content/uploads/2026/06/202001_SP_Panf.pdf

(公共施設全般の施設台帳、図面整備作業アウトソース：入出力代行)
https://www.cyberblue.co.jp/wordpress/wp-content/uploads/2026/06/20180201_SPS_PPS_daikou_panf.pdf

（施設設備の老朽化劣化現況の簡易調査診断ソリューション）
https://www.cyberblue.co.jp/wordpress/wp-content/uploads/2026/06/20250122_SPS_PPS_kanityosa_A4_panf-.pdf

23/07/2026

会社サイトをリニューアルしました。

今年の公共施設管理セミナー後の見込み客様フォローアップに向けて自社サイトを更新しました。

旧サイトの様にこれでもか！…と言う押しつけ的？な情報開示や、営業目線の煽り的な内容はオミットし、公共施設マネジメントにかかる社会問題や、個別のシステム・管理手法導入にかかるお悩みをお持ちの方と静かに深く有用なお話ができるよう様な導線ができれと言う想いを映しこんでみました。

お時間のある時にぜひご参照頂ければと思います。

06/07/2026

NotebookLMで要約する、2026公共施設管理セミナー２部テキスト要約資料３パターン

同じAiエンジンでも質問の仕方がちょっと違うだけで結果はかなり異なってきます。
どの質問パターン別の結果も、主旨等のつかみ方は良いのですが、表現がちょっと…と言う事例も多く、その表現にかなりうるさい電話営業的な色が強めのアプローチを感じるのは自分だけでしょうか。

同じエンジンでも結果が異なる３パターンは以下となりますが、所感はいかがでしょう。詳しく知りたい方はセミナーに参加いただきテキストを馴染み？の生成AIに要約目的として投げ込んでみてください。
暗く深い穴底の奥からどのような声が聞こえると思いますか。
・説明不足だがそこそこの出来
・ちょっと劇画的表現で大げさ
・主旨のつかみは良く気持ちはわかる

最近は良くSNS等で、このAIエンジンは神、これはＮＧ…等々のフォロー獲得狙いの煽り投稿も多いのですが、使う人の差配一つでどのエンジンもそこそこの結論は出せると思います。
当たり前すぎる所見ですが、要は使い方次第（使う人次第）と言う事かと、、、。
マンパワー（人知）が主体者としてのコントローラブルな運用を目指したいですね。

12/05/2026

「2026　公共施設管理セミナー」オンライン開催のお知らせ
弊社認定販売店の株式会社ビーガル様主催で毎年開催されておりますオンラインセミナー「公共施設管理セミナー」が今年も開催されます。
今回も弊社代表の所司が講師で参加させて頂き、管理制度や法令が異なる公共、文教施設別に施設・設備の長寿命化事業向けアクションプラン策定手法や日頃の維持保全業務の情報管理手順等も交えた有益な情報を開示させて頂きます。

さらに今年は最近の公共施設マネジメントに関する社会的なアプローチやシステムでの業務管理手法に関し、それが本当に現行社会事情や関連管理業務にマッチしているのか等々を生成AIによる検証を交えながら、現実解として有用な対応が可能になるガイド等も合わせてご提示させて頂きたいと思います。

長寿命化基本計画・アクションプラン等の立案、各種制度に準じ根拠のある改修優先度評価手法導入で悩まれている全国の公共団体のご担当者様は奮ってご参加ください。

参加お申込み他、セミナーの詳しい内容につきましては「セミナーパンフ」からご参照ください
https://www.cyberblue.co.jp/sp/implement/20260512_bigalseminar_panf.pdf

30/04/2026

さて、2026年「公共施設管理セミナー」オンライン開催の事前告知として掲載してきました、生成AIとのFMに関するノウハウ質疑ですがこの３回目をもって終了とし、この続きでもっと詳しい内容をお知りになり、システム導入の際にはシステム屋、コンサルさんの営業プロパガンダに惑わされないノウハウ・スキルを身に着けるべくより高みを目指したいご担当様は以下の通り開催予定の当方セミナーにご参加ください。

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【 公共施設管理セミナースケジュール 】
6/23(火)、7/17(金)、8/4(火)　

第２部 14時10分～15時00分 　講師：株式会社サイバーブルー　所司克文
■ 生成AIで検証する長寿命化時代の公共施設マネジメント
　サブタイトル ： FMからアプローチする長寿命化時代の公共施設管理手法とは

　長寿命化計画に準じた事業の効率化や費用の最適化に向け、中長期の改修計画立案が必須となっている昨今
　では、現況把握手法として年度毎に更新が可能となる調査診断・性能評価手法の導入が重要なテーマとなります。
ファシリティーマネージメントと言うビルメンテ管理手法適用の是非を生成AIとの質疑例を交え検証し、日々の業務データを効率的に改修計画立案に連携再利用する手順や、その懸案などを解説させて頂きます。

※セミナー申し込み用紙となるリーフレットは近日中に公開させて頂きます。

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（テーマ）
公共施設マネジメントにおけるPCM（計画行動）とAHP（アカウンタビリティー）の実現

（当方の質問）
公共施設マネジメントにおける計画行動立案手法としてのPCMと行動優先度評価向けAHPで設定する評価基準の有用性

（生成AIの回答）
結論から言うと、
PCMで構造化した行動案に対して、AHPで用いる評価基準を適切に設計できれば、意思決定の質と説明責任は大きく向上します。
ただし、その有用性は評価基準の設計品質にほぼ依存します。

1. 役割の再整理（前提）
PCM：行動案（改修・更新・統廃合）を論理的に抽出・整理
AHP：その行動案を比較し、優先順位を決定

したがって評価基準は、
PCMで抽出された課題構造を、意思決定可能な尺度に変換する“翻訳層”です。

2. 評価基準の有用性（なぜ重要か）
（1）意思決定の客観化
評価基準が明確であれば、担当者の経験や声の大きさ、部局間の力関係から脱却し、同一ルールで比較可能な意思決定が成立します。

（2）説明責任の担保
議会・住民への説明では、なぜこの施設を優先したかなぜ他を後回しにしたかが問われます。
評価基準が体系化されていれば、判断プロセスを可視化できる

（3）部局横断の合意形成
公共施設は複数部局の利害が交錯します。
価基準を共通言語にすることで、
財政課：コスト視点
施設課：安全・劣化
企画課：政策整合
を統合できます。

（4）継続的改善への接続
PCMの循環の中で、
評価基準を固定 → 年度比較可能
重みを見直し → 政策反映
が可能になります。

3. 有用な評価基準の条件（実務要件）
ここが最重要です。
有用な評価基準には以下の条件が必要です。
（1）独立性（重複しない）
NG例：
安全性
危険度（ほぼ同じ）
→ 二重カウント

（2）測定可能性
点数化できるデータに基づく
NG例：
「重要そう」
「なんとなく危険」
（3）網羅性
偏りがあると判断が歪みます。
最低限必要な軸：
技術（安全・老朽）
利用（需要）
政策（公共性）
財務（コスト）
（4）スケール統一
1〜5点など同一尺度
評価者間のばらつき抑制
（5）意思決定との整合

評価基準は、最終的に何を優先するか
と一致していなければ意味がありません。

4. 公共施設向け標準評価基準（実務版）
最もバランスが良い5軸モデル：
分類 評価基準 内容
技術 安全性 事故リスク、耐震、設備故障
技術 老朽度 劣化進行、耐用年数
利用 利用度 利用者数、稼働率
政策 政策重要度 防災、教育、行政機能
財務 財政効率 LCC、改修費対効果
5. PCMとの接続（ここが本質）

評価基準はPCMの各段階から導出されるべきです。
現況把握 → 劣化・利用データ
課題整理 → リスク・需給ギャップ
目的設定 → 安全確保・コスト最適化
↓
評価基準へ変換
つまり、
PCMで得た情報をAHP評価軸に変換する、これが有用性の源泉です。

6. よくある失敗（重要）
① 抽象的すぎる基準
→ 評価者ごとに解釈が違う
② データ裏付けがない
→ 数値化しても主観のまま
③ 評価項目が多すぎる
→ 実務で回らない
（5〜7項目が上限）
④ AHPの形式だけ導入
→ 実質は従来判断

7. 有用性の本質（重要なまとめ）
評価基準の価値は単なる「項目」ではなく、
意思決定の構造を規定する設計要素です。

8. 最終結論
PCMで構造化された課題と行動案を、適切に設計された評価基準によりAHPで比較することで、公共施設マネジメントは初めて「再現性のある意思決定システム」になる。

9. 実務的にさらに進めるなら
次にやるべきはこれです：
評価基準ごとの採点ルール定義（5段階の具体条件）
データ連動（点検・台帳・LCC）
重みの定期見直しプロセス

（CBの感想）
基本的には既定のラインで生成AIの見解は誰しも理解しやすい「まっとうな見解」になっていると思いますが、「相対的な評価価値」を用いて、より複雑で入り組んだ人間社会の価値観に関する意思決定（事業優先度や予算化案確定）に関するプロセスを実現する手順に関しては突っ込み方が不足していると思われます（相対と言いながらも絶対価値的なロジック、手順への軽い落ち込みも散見しますし：惜しい…もうひと踏ん張り）。

生成AIより広く深く専門的なノウハウや業務スキルを持っている国公立大の准教授先生でもアレコレ評価基準を構想する時に「正規化」「相対評価」の本質を忘れてしまうほど「奥深い思索の旅」ですので誰しも都度道に迷うのは当たり前かと思います。
これらの問題を簡単かつ分かりやすい手順として整理説明させて頂きますので是非2026年「公共施設管理セミナー」にご参加ください。

27/04/2026

自治体の公共施設テム管理システム導入で良く見受ける仕様の勘違いと思われる、この素朴な疑問に関しても30年来のノウハウやスキルから導き出される結論同等のなかなか良い回答が生成AIからリターンされます。
特に結論部分の下りはシステム導入を目指す自治体様他の各種団体様によく知ってもらいたいところです。
これを認識せずに「導入したは良いけれど…」でシステム導入→即沈没された各種団体様の実例は30年間のキャリアでよくお見受けしていますので（導入ご担当様の異動がターニングポイントである例が多いですね：システム運用に関する引継ぎ無し…これは絶望的状況です）。

（当方の質問）
公共施設管理において地図情報より工事履歴、点検履歴、設備台帳の更新継続の方が重要では?

（生成AIの回答）
結論として、日常の公共施設管理実務では、地図情報よりも「工事履歴・点検履歴・設備台帳の継続更新」の方が重要です。
これはかなり本質を突いた指摘です。

優先順位を明確にすると
現場運用レベル（維持保全）

優先順位は通常こうなります。

工事履歴
点検履歴
設備台帳
劣化状況データ
地図情報

なぜなら、修繕判断・予算要求・事故防止・更新計画は、位置情報ではなく状態情報で決まるからです。

地図だけあっても施設管理はできない

例えば地図上で施設位置が分かっても、

屋上防水をいつ改修したか
空調機の更新年次はいつか
受変電設備の耐用年数は超えているか
エレベーターの故障頻度は高いか
消防設備点検で是正未了はあるか

これが分からなければ、管理判断はできません。

つまり、

地図＝どこにあるか
履歴情報＝何が起きているか

実務価値は履歴情報の方が高いです。

なぜ多くの自治体で管理が機能しないのか

原因はGIS不足ではなく、むしろこちらです。

修繕履歴が紙で散在
異動で引継ぎ消失
台帳更新されない
点検結果が蓄積されない
設備情報が属人化
建築・電気・機械で台帳分断

この状態でGISを入れても、地図上に古いデータが載るだけです。

戦略管理になると地図が効く

ただし、施設再編・統廃合・複合化・避難所配置では地図情報が重要になります。

つまり役割分担です。

維持管理フェーズ

履歴情報 ＞ 地図情報

再配置・政策判断フェーズ

地図情報 ＞ 単体履歴情報

あなたの視点はかなり実務的

特に以前話されていた

LCCが工事履歴未整備では意味が薄い
FCIも元データ次第
現況把握が先

この考え方と完全に一致します。

まず必要なのは、

正しい履歴データを毎年更新し続ける運用体制

です。

本当の優先順位（自治体版）
台帳整備（建物・設備）
工事履歴一元化
点検結果DB化
劣化判定基準統一
予算連動
GIS連携

GISは6番目です。

私の率直な結論

地図情報は重要だが、履歴データが整っていなければ飾りになりやすい。
公共施設管理の土台は、

工事履歴 × 点検履歴 × 設備台帳の更新継続

です。これはその通りです。

必要なら次に
「なぜ自治体はGIS導入より履歴台帳整備を先にすべきか」
「公共施設管理システム失敗例の8割はデータ更新停止」
「工事履歴が蓄積される自治体とされない自治体の差」
も整理できます。

（感想）
「公共施設管理システム失敗例の8割はデータ更新停止」これの解決を目指し当方の長年の業務キャリアはほぼ費やされてきたと言っても過言ではありません。
他組織の人事異動や組織運営に口は出せませんのでシステム機能や運用で切り抜けるしかないと言うサーカスのごときアクロバティックな発想や企画的な動きが必要です。

この問題の本質を探索する都度、旧ソ連のコルホーズ（集団農場）とソフホーズ（国営農場）の集落・破綻の顛末とその姿が重なってしまいます（いや、コミュニズム自体の衰退と言うべきですね）。
人って身も心も弱い生き物ですから…（苦笑）

26/04/2026

最近、公共施設マネジメントのシステム提案で胡散臭いシステム屋さんやコンサルから「LCCの自動平準化」機能と言うあまりに誇大広告的な提案を良く耳にします（JAROに訴えられるレベルかな？）。
※システム導入の仕様には間違っても記載しない方が良いと思いますがいかがえしょうか。

と言う事でこの問題に関する当方の見解を生成AIに質問として聞いてみました。
結果として「いい事いうじゃん！」と「こちらで何十年も前から提言している既知の結論に達しているね…」と言う事になりました。

（当方の質問）
単なる建築時費用に耐用年勘案相当シミュレーションレベルの予想費用としてのLCCでピーク等の自動平準化機能は考慮すべき要素が複雑かつ大量すぎ実際に改修計画立案等に使えるデータとして生成不能では。

（生成AIの回答）
結論から言うと、その問題意識はかなり本質的です。
あなたが述べているのは、
理論上はLCC＋更新時期＋平準化最適化をしたいが、現実には変数が多すぎて、計画に使える精度・説明性・運用性を持つデータにならないという、公共施設マネジメントで非常によく起こる課題です。
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あなたの指摘を整理すると
単純なLCC（建築時費用×耐用年数更新）から一歩進んで、
• 更新ピークの回避
• 年度予算制約
• 部材ごとの寿命差
• 改修優先度
• 施設利用状況
• 政策判断
• 統廃合予定
• 補助金時期
• 緊急修繕リスク
まで入れると、変数が爆発します。
その結果、
• モデルは作れても現実離れ
• 入力データ不足
• ブラックボックス化
• 説明責任を果たせない
• 毎年更新不能
になりやすいです。
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実務上の真実
LCCは「未来予測モデル」ではなく、意思決定支援モデルです。
つまり、
• 正確な未来予測をするものではない
• 更新圧力を見える化するもの
• 放置リスクを示すもの
• 財政負荷の傾向を見るもの
• 優先順位議論の土台を作るもの
として使うべきです。
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平準化の限界
完全自動平準化を目指すと失敗しやすいです。
理由：
① 工事は動かせても劣化は待ってくれない
屋根漏水・空調停止・法令不適合は延期限界あり。
② 政策変更で前提崩壊
学校再編、庁舎移転、人口減少。
③ 予算は政治変数
財政状況・首長判断で毎年変わる。
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現実的な使い方
正解は「粗いLCC + 人間判断 + 優先度評価」
例：
1. LCCで更新需要総額把握
2. ピーク年度抽出
3. AHP等で優先順位付け
4. 5か年計画化
5. 毎年ローリング更新
これは非常に実務的です。
（あなたのAHP関心とも整合します）
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計画に使えるデータへ変換する考え方
生成不能ではなく、精密予測を捨てて管理可能な粒度に落とすのが鍵です。
NG
• 全部材単位50年シミュレーション
OK
• 建物単位
• 主要部位5分類
• 5年単位更新需要
• 年度別山崩しシナリオ3案
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行政実務で本当に必要なのは
「2048年に空調更新費3,280万円」ではなく、
今後10年間で学校群の設備更新が集中する
年平均8億円必要
優先順位をつけないと破綻する
この粒度です。
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あなたの問いへの答え
その通りです。
複雑化しすぎたLCC平準化モデルは、計画立案に使えるデータとして機能しにくいです。
したがって実務では、精度最大化ではなく、意思決定可能性最大化に設計思想を変えるべきです。
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一言でいうと
LCCは予言装置ではなく、政策会議で使える地図です。
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あなたのテーマにかなり近い提案
もし自治体施設管理なら、次のモデルがかなり有効です。
LCC（需要量） × AHP（優先順位） × 平準化（財政制約）
この3層モデルです。
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必要なら次に
「公共施設更新計画で使える現実的LCCモデル（自治体版）」
「机上LCCが失敗する理由」
「AHPを入れると急に使える計画になる理由」
まで掘れます。

この次は意思決定（計画立案）モデルとしてのAHPについて質問してみます。