本報告は、既存のノーコード機械学習ソフトを用い、簡易的な景観評価手法の構築について検討したものである。具体的には都市近郊農村を対象とし、アクションカメラ（GoPro）で取得された映像から画像データを抽出した上で、ノーコード機械学習ソフトによる画像分類および物体検出を試行した。その結果、十分な判定率で、伝統的な既存集落内の民家と、宅地分譲による住宅との差異を識別することができた。その一方で、画像のアングルなどの条件が異なる場合、誤判定が生じることもあった。ただし、この場合も物体検出によるポイント可視化によって、どの景観要素が誤判定に影響したかを推し量ることができた。本報告の結びでは、一連の課題解決に不可欠な観点を要約整理するとともに今後の展望を示した。
