発災後，自治体は被害認定調査行い，被災者に罹災証明書を発行する．罹災証明書は支援策の判断材料として用いられるため，迅速かつ正確に発行されなければならない．しかし，過去の地震災害では多くの時間を要しており，被災者支援に大幅な遅れをもたらしていた．また，屋根調査時において屋根全体を完全に見ることができず正確な調査を行えていない．本研究は航空写真から深層学習を用いて屋根の損傷率を自動で算出し，被害認定調査の迅速化と正確化に寄与するシステムを構築する．筆者らの先行研究により，学習データが不足していることが本システムの課題であることがわかったため，屋根面で分割し，学習データを増加させ，損傷率を算出する．