テクノロジー

衛星データは、広域に、また現地データが均質的に取れるため、その有用性に期待が持たれています。しかし一方で、分解能(画像の解像度)に限界があり、様々なセンサの種類がある中、衛星データをエンドユーザーが直接活用するのは難易度が高いため、適切に提供できるプレイヤーが必要とされている状況です。また衛星データ単体だけではソリューションに結びつけることが難しいため、実際の現場におけるデータ等との照合や相関のアルゴリズムが必要となります。 例えば、当社が展開する耕作放棄地検出システム「ACTABA」は、耕作放棄地の増加という日本における大きな農業課題に対して、衛星データより取得した植生指数を解析し、機械学習の技術を用いて、耕作放棄地である確率を提示するものです。単に衛星から取れるデータを提供するアプリではなく、ソリューションにつなげたアルゴリズムを提供しているものとなります。

現在、日本において衛星データの民間での利活用が促進されていますが、衛星データ提供者とエンドユーザーの間のバリューチェーンが多層化しています。エンドユーザーのニーズに沿って衛星データを解析し、ソリューションとして提供するサービスプロバイダが不足しており、特に、そうした役割を担うことが期待されるベンチャー企業の数も少ないと言われています。 当社は、単に衛星データを提供するわけではありません。膨大な衛星データを分析しつつ、それと親和性が高いAI画像認識の技術や機械学習の技術を用いて分析を行いながら、ソリューションとして提供するサービスプロバイダです。

機械学習(AI)を活用した農地の自動ポリゴン技術

現在当社は、2019年3月に農林水産省により整備が完了し、4月よりオープンデータとして提供され始めた国内農地の区画情報(筆ポリゴン)を教師データとしてAIの画像認識技術による自動化を行うことで、世界中の農地のポリゴン化を目指しています。(左図:実際の自動ポリゴンの表示結果) 農地ポリゴンは、スマート農業によりデジタル化されるあらゆるデータを保持する基盤としても期待がされており、データのインフラとして、スマート農業におけるハードとソフト両面の様々なツールと連携することを想定しております。

衛星  ×  ドローン

当社は衛星データの分解能のデメリットを踏まえ、衛星データをドローンのデータと掛け合わせるアルゴリズムの開発を行っております。 ドローンは、衛星と比較して実際の現場における詳細なデータを取得することができます。その反面、衛星よりもカバー可能なエリアが限られる為、ドローンによる”点”と衛星による”面”のデータを掛け合わせたアルゴリズムによって、より精度の高いデータを取得することができます。 例えば、ドローンを常に飛ばすことのできないエリアや、コストを踏まえるとなかなかドローンを頻繁に飛ばすことができないような状況において、一度、衛星xドローンのアルゴリズムを構築することで、以後は衛星データのみをそのアルゴリズムに掛けることで、必要なデータを取得することができます。 また、衛星データによって、広域に農地やソーラーパネル等の特定の種目に応じたポリゴンを整備することによって、各ポリゴン上にドローンのデータを付与するようなサービスも可能です。

衛星  ×ドローン× IoT

衛星データの分解能のデメリットを踏まえ、衛星データをIoTデバイスのデータと掛け合わせるアルゴリズムの開発も行っております。 IoTデバイスは、衛星と比較して実際の現場における詳細なデータを取得することができます。その反面、衛星よりもカバー可能なエリアが限られる為、IoTデバイスによる”点”と衛星による”面”のデータを掛け合わせたアルゴリズムによって、より精度の高いデータを取得することができます。