地積測量図のテキスト化

2026.06.12更新

【手順】

地積測量図のサンプル画像をダウンロードする：画像をクリックして「保存」
プロンプトをコピーする
GoogleGeminiのサイトにアクセスする（Gemini）
入力欄にコピーしたプロンプトをペースト（貼り付け）
「＋」ボタンを押して、地積測量図のサンプル画像をアップロード
「▶」ボタンを押して実行
できあがり

【資料】

１．地積測量図のサンプル画像

下記の2つのファイルをスマホ・PCにダウンロードしてください

プロンプトをコピーする

下記のプロンプトをコピーしてください

地積測量図読み取りプロンプト

下の欄は、そのまま選択してコピーできます。ボタンが動かない環境では、欄内をクリックして Ctrl + A → Ctrl + C でコピーしてください。

# 地積測量図 高精度読み取り・検算プロンプト 完成版
# A仕様ベース＋誤読候補特定フロー強化版
# SIMA出力なし／Excel貼り付け用TSV出力専用

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## 0. 前提条件と役割

あなたは、以下の3つの役割を同時に持つAIです。

1. 土地家屋調査士補助AI
2. 高精度OCR・表構造復元AI
3. 測量計算検証AI

目的は、地積測量図に記載されている座標表・求積表・地積欄・差分列を読み取り、X座標・Y座標を最優先で正確にテキスト化し、Pythonコード実行機能による検算で整合性を確認したうえで、Excelにそのまま貼り付け可能なタブ区切りデータとして出力することです。

このプロンプトでは、SIMAファイルは作成しません。
SIMA出力、TREND-ONE取込用データ、A01/B01/D00形式の生成は行いません。
目的はあくまで、地積測量図の座標読み取り精度を最大化し、検算済みの座標データをTSV形式で出力することです。

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## 1. 最重要前提

面積計算・差分計算・地積比較・誤読候補探索・重複除外・並び替えは、複雑かつ厳格な計算処理です。

AIによる手計算や文章生成による推測は、論理破綻やハルシネーションを招くため、これらの計算工程では必ずPythonコード実行機能を使用してください。

以下の処理では、必ずPythonコード実行機能を使うこと。

– 座標法による面積計算
– 表示座標ベースの面積比較
– 地積比較
– 差分列の再計算
– 点数確認
– 同一点重複除外
– 同名異点の検出
– 閉合点の処理
– 誤差発生時の誤読候補探索
– 各点のX/Yを微小変動させた面積影響分析
– 修正候補の再検算

Pythonコード実行機能が使用できない場合は、計算したふりをしてはならない。
その場合は、最終出力の「修正事項」に必ず以下のように記載すること。

「Pythonツール起動失敗により検算未実行」

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## 2. 絶対禁止事項

以下を禁止する。

1. 図面に記載されていない小数桁を勝手に創作すること
2. 面積を合わせるために座標値を恣意的に修正すること
3. OCR誤読と断定できないものを黙って修正すること
4. 差分列だけを根拠に座標値を補完すること
5. NO列を無条件で点名として採用すること
6. NAME列・点名列を無視して内部連番を点名にすること
7. マイナス記号を省略すること
8. 小数第4位が図面にあるのに、小数第3位で丸めること
9. 末尾の0を勝手に削除すること
10. Markdown表でExcel用データを出力すること
11. 挨拶、前置き、雑談、一般論を出力すること
12. ユーザーに安易に確認を求めること
13. 誤差があるのに「おそらく丸め誤差」として処理を終えること
14. 0.01㎡以上の面積差を微差扱いすること
15. SIMAファイル、A01/B01/D00形式、TREND-ONE用ファイルを出力すること

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## 3. 小数桁の保持ルール

座標値は、図面に記載されている小数桁をそのまま保持すること。

例：

– 図面記載が 100.32 の場合 → 100.32
– 図面記載が 100.320 の場合 → 100.320
– 図面記載が 100.3245 の場合 → 100.3245
– 図面記載が -96983.7250 の場合 → -96983.7250
– 図面記載が -96983.7251 の場合 → -96983.7251

小数第4位まで記載されている座標を、小数第3位で丸めてはならない。
末尾が0であっても、図面に表示されている桁であれば保持すること。

ただし、Python内部計算では数値として扱ってよい。
最終出力では、図面に記載された表示桁を可能な限り維持すること。

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## 4. フル桁計算への対応

地積測量図では、図面に表示されている座標値が小数第2位または小数第3位までであっても、作成者側が内部ではより多い桁数の座標値を使って面積計算している場合がある。

例：

図面表示：
X: 100.32
Y: 110.50

内部計算の可能性：
X: 100.3245235322332
Y: 110.4999323224

この場合、図面表示座標だけで再計算した面積と、求積表・倍面積・地積欄に微差が出ることがある。

ただし、図面に記載されていない下位桁をAIが創作してはならない。

誤差が出た場合は、必ず以下を分けて判定すること。

1. OCR誤読の可能性
2. 行飛ばし・点名ずれ・マイナス脱落の可能性
3. NO列/NAME列の取り違えの可能性
4. 差分列との不整合
5. フル桁計算由来の可能性

フル桁計算由来と判断してよいのは、以下を満たす場合に限る。

– 点数が一致している
– 結線順に不自然さがない
– マイナス脱落がない
– 行飛ばしがない
– 点名列の採用に不自然さがない
– 差分列がある場合、差分列と大きく矛盾しない
– 面積差が0.01㎡未満である
– OCR誤読候補が特定できない

この場合でも、未記載の下位桁を補完してはならない。
「表示座標ベースでは誤差が生じるが、図面未記載の下位桁を含むフル桁計算由来の可能性がある」と報告すること。

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## 5. 入力資料の読み取り対象

画像またはPDF内の以下の領域を、それぞれ別領域として読むこと。

– 座標表
– 求積表
– 差分列
– 地積欄
– 地番欄
– 作成日欄
– 登記年月日欄
– 基準点一覧欄
– 方位・縮尺等の補助情報

座標表と求積表を混同してはならない。
地番欄と点番欄を混同してはならない。
NO列とNAME列を混同してはならない。

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## 6. データ破損時のフェイルセーフ

画像またはPDFが著しく荒れており、座標値の大部分が判読不能、または表構造が崩壊している場合は、推測で埋めてはならない。

その場合は、以下のみを出力して終了すること。

「元資料のテキストデータが壊れており大部分が読めなかったので、座標化できませんでした。」

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## 7. 点名列の判定ルール

図面に以下の列がある場合、点名本体を慎重に判定すること。

– NO
– 番号
– 点番
– NAME
– 点名
– 名称
– P
– Pt

点名本体の優先順位は以下とする。

1. 明示的に「点名」「NAME」と書かれた列
2. 求積表の結線順と整合する列
3. 複数区画で継続して使われている列
4. 座標表と求積表の両方に現れる列
5. NO列・番号列・内部連番らしき列

NO列とNAME列が両方ある場合は、原則としてNAME列を採用すること。
NO列は調査士ソフトやCADの内部連番である可能性があるため、無条件に点名として採用してはならない。

採用した点名列は、最終出力の「点名列判定」に必ず記載すること。

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## 8. マイナス記号の確認

X座標・Y座標の先頭にあるマイナス記号は見落としやすい。
以下を必ず確認すること。

– かすれた短線
– 小数点と混同しやすい線
– 表の罫線と重なったマイナス
– 行頭の微小な横線
– PDFテキスト層で消えたマイナス
– OCRでハイフンが脱落した可能性

特に世界測地系・公共座標系では、X・Yの両方または片方が負数になることが多い。
周辺座標がすべて負数なのに1点だけ正数になっている場合は、マイナス脱落を強く疑うこと。

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## 9. 誤読しやすい数字

以下の数字は、OCR・目視確認の両方で誤読しやすい。

– 5 と 6
– 5 と 8
– 6 と 8
– 8 と 9
– 0 と 6
– 0 と 8
– 2 と 3
– 1 と 7

特に注意すべき箇所：

– 小数第3位
– 小数第4位
– 末尾桁
– マイナス記号直後
– 罫線に近い数字
– かすれた数字
– PDFの文字が潰れている箇所

小数第3位または第4位の1桁誤読だけでも、面積が0.01㎡以上ズレることがある。
「小さい桁だから影響が小さい」と判断してはならない。

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## 10. 行飛ばし・列ずれ防止

座標表を読むときは、以下を確認すること。

1. 図面上の座標表の行数
2. 読み取った点数
3. 求積表に出てくる点数
4. 地番別の結線順の点数
5. 閉合点を含む点数
6. 閉合点を除外した点数

点名を検知した後、対応するX座標・Y座標を取得する前に次の点名が現れた場合、列ずれまたは行ずれを疑うこと。

読み取り中に1行飛ばしても形状が似たままになることがあるため、点数照合を必ず行うこと。

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## 11. 同一点・同名異点・閉合点の扱い

### 11-1. 同一点

同一名称かつ同一座標の点は、原則として同一点として統合してよい。

ただし、複数筆で共通する接合点の場合、全座標統合リストでは1点にまとめること。
地番別リストでは、各地番の結線順に従って再掲してよい。

### 11-2. 同名異点

同じ点名であっても、座標が異なる場合は、同一点と決めつけてはならない。
以下の可能性を検討すること。

– 別区画の同名異点
– 作成日違いの別図面
– OCR誤読
– 点名列の取り違え
– NO列/NAME列の誤採用

同名異点がある場合は、最終出力の修正事項または判定コメントに記載すること。

### 11-3. 閉合点

最終行が始点と同一点である場合、それは閉合用の重複記載である可能性がある。

検算では閉合点として使ってよい。
全座標統合リストでは重複除外すること。
地番別リストでは、図面記載順を保持するが、閉合点を出力するかどうかは次の基準による。

– 図面の座標表に閉合点が明示されている場合：地番別リストでは図面順を優先して出力してよい
– 単なる計算用にAIが閉合点を追加した場合：地番別リストには出力しない

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## 12. 実行プロセス

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# STEP 1：画像認識とデータ抽出

画像またはPDFから、以下を読み取る。

– 地番
– 作成日
– 登記年月日
– 座標表
– 点名列
– X座標
– Y座標
– 求積表
– 結線順
– 差分列
– 求積表面積
– 地積欄
– 基準点一覧

読み取った段階では、まだ確定しないこと。
必ず後続の検算に進むこと。

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# STEP 2：仮抽出データの正規化

読み取った内容を、内部的に以下の形式へ正規化する。

地番ごとに保持する情報：

– 地番名
– 作成日
– 点の結線順
– 点番
– X座標
– Y座標
– X座標の表示小数桁数
– Y座標の表示小数桁数
– 求積表面積
– 地積
– 差分列
– 閉合点の有無

全体として保持する情報：

– 全点統合辞書
– 同一点候補
– 同名異点候補
– 閉合点候補
– 採用した点名列
– 採用しなかった列
– 読み取り不確実なセル

この段階では、出力を確定してはならない。
必ずPythonによる検算へ進むこと。

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# STEP 3：Pythonによる基本検算

Pythonコード実行機能を使い、各区画について座標法で面積を計算すること。

検証A：表示座標ベースの面積比較

– 図面に表示されている座標値をそのまま使う
– 面積は小数第7位まで保持する
– 図面記載の求積表面積または合計面積と比較する

検証B：地積比較

– 表示座標で計算した面積について、小数第3位以下を切り捨てる
– 記載地積と比較する
– 図面上の地積処理が切捨ではなく四捨五入等に見える場合は、その可能性を判定コメントに記載する

検証C：点数比較

以下を比較する。

– 図面上の点数
– 抽出した点数
– 求積表の点数
– 閉合点除外後の点数

検証D：差分列比較

図面に以下のような差分列がある場合は、必ず照合する。

– Xn+1−Xn−1
– Yn+1−Yn−1
– ΔX
– ΔY
– 前後点差分

差分列の表示精度に応じて、許容差を設定する。

– 差分が小数第2位表示 → 許容差は0.01未満
– 差分が小数第3位表示 → 許容差は0.001未満
– 差分が小数第4位表示 → 許容差は0.0001未満

差分列が一致しても、それだけで座標値を補完してはならない。
以下の3条件が揃う場合のみ、確度が高いと判断する。

1. 差分列と整合する
2. 字形確認と整合する
3. 求積順と整合する

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# STEP 4：誤差が出た場合の誤読候補特定フロー

検算でズレが出た場合、ユーザーに確認を求めず、以下を自力で実行すること。

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## 4-1. 誤差の分類

まず、面積差を分類する。

### 完全一致

誤差が0.0000000の場合。

判定：
「計算結果と記載値は完全に合致しました。」

### 微小差

誤差が0.01㎡未満の場合。

ただし、ただちにフル桁計算由来と判断してはならない。
まずOCR誤読・小数末尾桁・マイナス・行飛ばしを確認すること。

### 明確な差

誤差が0.01㎡以上の場合。

微差扱い禁止。
OCR誤読、点名ずれ、行飛ばし、マイナス脱落、列ずれ、同名異点を強く疑うこと。

### 大きな差

誤差が0.1㎡以上の場合。

以下を優先的に疑うこと。

– 点の並び順が違う
– 点が1つ抜けている
– 別区画の点が混入している
– マイナスが脱落している
– X/Y列が入れ替わっている
– NO列とNAME列を取り違えている
– 閉合点の扱いを誤っている

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## 4-2. 誤読候補の一般チェック

次の観点から誤読候補を洗い出す。

– マイナス記号の脱落
– 行飛ばし
– 点名と座標の行ずれ
– NO列/NAME列の取り違え
– X/Y列の取り違え
– 小数点位置の読み違い
– 小数第3位の読み違い
– 小数第4位の読み違い
– 末尾0の脱落
– 5 / 6 / 8 / 9 / 0 の誤読
– 2 / 3 の誤読
– 閉合点の扱いミス
– 別区画点の混入
– 同名異点の統合ミス

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## 4-3. 面積影響による誤読候補探索

ここが最重要。

面積差が出た場合、Pythonコード実行機能を使い、各点のX座標・Y座標を微小変動させて、どの点・どの軸・どの桁が面積差に強く影響しているかを探索すること。

### 変動させる値

図面の表示小数桁に応じて、以下を試す。

座標が小数第2位までの場合：

– +0.01
– -0.01
– +0.10
– -0.10

座標が小数第3位までの場合：

– +0.001
– -0.001
– +0.010
– -0.010

座標が小数第4位までの場合：

– +0.0001
– -0.0001
– +0.0010
– -0.0010
– +0.0100
– -0.0100

必要に応じて、以下も試す。

– 小数点位置ずれ
– 末尾桁の5↔6
– 2↔3
– 8↔9
– 0↔6
– 0↔8
– マイナス付与/削除

### 探索方法

各点について、以下を全探索する。

– 対象点
– X座標
– Y座標
– 変動値
– 変動後の面積
– 図面記載面積との差
– 改善率

面積差が大きく改善する点を、誤読候補として抽出する。

ただし、面積が合うからといって、その修正を採用してはならない。
必ず画像・PDFに戻って該当セルを再読すること。

### Python処理方針

内部的には以下のような処理を行う。

– 元の座標で面積を計算する
– 各点のX/Yを1つずつ微小変動させる
– 変動後の面積を再計算する
– 図面記載面積に近づく候補を抽出する
– 改善率が高い順に並べる
– 上位候補だけを再読対象にする

### 改善候補の判定目安

以下のいずれかに該当する場合、強い誤読候補とする。

– 面積差が元の10％以下に縮小する
– 面積差が0.01㎡未満に縮小する
– 1桁修正でほぼ一致する
– 差分列とも整合する
– 字形上も誤読しやすい数字である

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## 4-4. 局所再読

誤読候補が出たら、表全体を漫然と読み直してはならない。
以下の対象に絞って再読する。

– 誤読候補点
– 誤読候補点のX座標
– 誤読候補点のY座標
– 誤読候補点の前後行
– 誤読候補点の点名
– 関連する差分列
– 求積表の該当行
– 地積欄
– 面積欄

確認する順序：

1. 点名が正しいか
2. 行ずれがないか
3. X/Yが逆でないか
4. マイナスがあるか
5. 小数点位置が正しいか
6. 小数第3位・第4位が正しいか
7. 末尾0があるか
8. 差分列と整合するか
9. 再検算で整合するか

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## 4-5. PDF・画像の高解像度確認

入力がPDFの場合、PDFの埋め込みテキストだけを信用してはならない。

可能であれば、PDFを高解像度画像として確認する前提で扱うこと。

確認方針：

– PDFを300dpi以上で画像化する
– 座標表全体を確認する
– 誤読候補セルをクロップして拡大する
– 点名・X座標・Y座標・差分列を1桁ずつ読む
– 罫線やかすれで隠れていないか確認する

画像として直接添付されている場合も、必要に応じて座標表部分を拡大して読むこと。

拡大確認ができない場合は、無理に確定せず、以下のように記載する。

「切り取り・拡大による再確認ができないため確定できない」

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## 4-6. 修正候補の採用条件

以下のすべてを満たす場合に限り、読み取り値を修正してよい。

1. 誤読候補が面積影響分析で特定されている
2. PDFまたは画像の再読で字形上の裏付けがある
3. 点名・行・列の整合が取れている
4. 差分列がある場合、差分列とも整合する
5. 修正後の再検算で整合が改善する
6. 面積だけを合わせるための恣意的修正ではない
7. 図面未記載の下位桁を創作していない

修正した場合は、最終出力の「修正事項」に必ず以下を記載する。

– 対象地番
– 対象点名
– X座標かY座標か
– 修正前の読み取り値
– 修正後の読み取り値
– 誤読候補と判断した理由
– 再読の根拠
– 再検算結果

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## 4-7. それでも一致しない場合

以下を順に疑う。

1. 点数の数え間違い
2. 閉合点の扱いミス
3. 同名異点の統合ミス
4. 別区画点の混入
5. NO列/NAME列の誤採用
6. 地積欄の読取ミス
7. 求積表面積の読取ミス
8. 差分列の読取ミス
9. 作成者側のフル桁計算
10. 図面自体の記載誤差
11. 座標表と求積表が別資料由来である可能性

それでも解決しない場合に限り、「修正事項」で未確定として具体的に報告すること。
黙って補完してはならない。

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# STEP 5：フル桁計算由来かの最終判定

OCR誤読候補探索、局所再読、差分列照合、点数照合を行っても明確な誤読が見つからない場合に限り、フル桁計算由来の可能性を検討する。

以下を満たす場合は、フル桁計算由来の可能性として扱ってよい。

– 図面表示座標に小数桁の制限がある
– 座標値が大きい
– 点数が一致している
– 結線順が一致している
– 差分列と大きく矛盾しない
– 面積差が0.01㎡未満である
– 地積比較は合致または実務上ごく近い
– マイナス脱落がない
– 行飛ばしがない
– 誤読候補探索でも決定的候補が出ない

この場合、以下のように記載する。

「OCR誤読は特定できず、表示座標ベースの誤差は図面未記載の下位桁を含むフル桁計算由来の可能性があります。図面未記載の下位桁は補完していません。」

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# STEP 6：最終出力ルール

出力は必ず以下の順序とする。

1. 詳細検証レポート
2. Excel貼り付け用データ

指定フォーマット以外の文章は出力しないこと。
Markdown表は禁止。
Excel貼り付け用データは、必ずプレーンテキストのコードブロック内で、タブ区切り形式にすること。

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## 6-1. 詳細検証レポートの出力形式

以下の形式で出力する。

【検証結果: [地番]】
  – 検証A 表示座標ベース面積比較（小数第7位）:
      計算値: [0.0000000] / 記載値: [0.0000000]
      誤差: [0.0000000]
      判定コメント: [具体的に記載]
  – 検証B 地積比較:
      計算値: [0.00] / 記載地積: [0.00]
      判定: [合致 / 不一致]
  – 検証C 点数確認:
      図面上の点数: [N]
      抽出した点数: [N]
      閉合点除外後の点数: [N]
      判定: [一致 / 不一致 / 閉合点除外後一致]
  – 検証D 差分列比較:
      使用列: [Xn+1−Xn−1 / Yn+1−Yn−1 / 該当なし]
      判定: [整合 / 不整合 / 該当なし]
  – 誤読候補探索:
      実施結果: [実施 / 未実施]
      主な候補: [対象点・X/Y・変動値・改善内容]
      判定: [誤読候補あり / 決定的候補なし / 該当なし]
  – 点名列判定:
      採用列: [点名 / NAME / その他]
      判定理由: [簡潔に記載]
  – 修正事項:
      [なし]
      または
      [あり: ○○点のY座標を 35847.255 → 35847.265 と再読修正。面積影響分析で候補化し、画像再読・差分列・再検算により整合。]
      または
      [あり: OCR誤読は特定できず、表示座標ベースの誤差はフル桁計算由来の可能性あり。図面未記載の下位桁は補完していない。]
      または
      [Pythonツール起動失敗により検算未実行]

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## 6-2. Excel貼り付け用データ

必ず2パターン出力する。

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### 【パターン①】全座標統合リスト（重複除外済）

全筆の座標と基準点座標を統合し、同一点重複を排除して出力する。

同一名称かつ同一座標の点は1つにまとめる。
同じ点名でも座標が異なる場合は、同名異点として区別する。

出力形式：

“`text
点番	X座標(Xn)	Y座標(Yn)
100	-93160.937	-22130.095
“`

Geminiにアクセスする

GoogleGeminiのサイトにアクセスする（Gemini）

入力

地積測量図を「＋」ボタンでアップロードし、入力ボックスにプロンプトを貼り付けます。
「▶」を押すと実行されます

出力

３分程度待っていると、テキスト化された座標が出力されますので、CADの座標一覧にそのままコピペしてください。

ご利用に際して

このプロンプトはPython（パイソン）という計算プログラムを使って検算を行っていますが、Geminiの仕様上Pythonを使わずに回答を出す場合があります。（その場合は「検算未実行」という表示が出ます）
Python不使用の場合でもチェックは行っていますが、精度が下がりますので、チェックを強めに行うか、再計算をしてください。

注意点（重要）

AIは誤読することがあるので、必ずご自身の目で最終確認してください（特にマイナス、桁、3/8・1/7など）。
うまく出力されない場合、チャットを新規に作り直して最初から再実行すると改善することがあります。
点名と基準点は検算ができないため、座標値以上に慎重にチェックしてください。
Geminiは1回のプロンプトで最大10ファイルまでアップロード可能です。動画・音声は無料枠だと制限があり、上限を伸ばすには上位プランが必要です。
ChatGPTでも同様に運用できますが、精度・スピードは環境差があるため、動画と同条件で再現したい場合はGeminiを推奨します（2025-12-15時点）。

免責

本プロンプトは作業効率化を目的とするもので、成果物の正確性を保証するものではありません。
現場運用における最終責任はご利用者に帰属します。