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公開：2024-12-27

リッジアイが林野庁の山地災害判読事業に採択、ALOS-4とAIを活用した高精度解析システムの開発へ

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• リッジアイがALOS-4を活用した山地災害判読事業に採択
• AIモデルによる高精度な山地災害解析システムを開発
• JAXAと連携し令和7年度の実運用に向け準備を推進

ALOS-4を活用した山地災害AIシステムの開発計画

株式会社Ridge-iは林野庁の公募「地球観測衛星データを活用した山地災害判読事業」に採択され、2024年12月26日に発表を行った。ALOS-4の約200kmという広範な観測幅を活用し、山地災害の迅速かつ高精度な解析を実現するAIモデルの開発に着手することになっている。^[1]

独自開発の衛星画像解析プラットフォーム「Ridge SAT Image Analyzer」を活用したAIモデルの開発により、専門知識がなくても衛星画像の判読業務を簡単に処理することが可能になる。光学衛星画像だけでなく、近赤外線やSAR画像など多様なデータ形式にも対応することで、より正確な災害状況の把握を実現するだろう。

現在JAXAが中心となって行っている地球観測衛星による山地災害の緊急観測は、令和7年度以降ユーザー主体の解析体制へ移行する予定となっている。リッジアイはJAXAをはじめとする関係機関と連携し、AIを活用した災害解析技術の標準化を進めることで、情報提供速度の向上を目指すのだ。

山地災害判読事業の主な取り組み内容

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SAR画像について

SAR画像とは、Synthetic Aperture Radar（合成開口レーダー）によって取得された画像データのことを指しており、主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 天候や昼夜を問わず地表面の観測が可能
• 地形変化や地盤沈下の検出に優れた性能を発揮
• 広域な範囲を高分解能で撮影可能

リッジアイが開発するRidge SAT Image Analyzerは、SAR画像の解析において専門知識がなくても簡単に処理できる機能を実装することで、災害時の迅速な状況把握を可能にする。AIモデルによる自動解析と目視確認を組み合わせることで、より精度の高い災害情報の提供を実現するのだ。

山地災害判読事業に関する考察

リッジアイが開発するAIモデルは、専門知識がなくても衛星画像の判読が可能になる点で革新的な取り組みといえる。ALOS-4の広範な観測幅を活かすことで、より広域な災害状況の把握が可能になり、防災・減災対策の効率化に大きく貢献することが期待できるだろう。

一方で、AIモデルの精度向上には大量の教師データが必要となるため、過去の災害データの収集と整理が課題となる可能性がある。また、複雑な地形条件や多様な災害パターンに対応できるよう、モデルの継続的な改善と検証が不可欠となるだろう。

将来的には、AIによる解析結果と専門家の知見を組み合わせたハイブリッドな判読システムの構築が望まれる。リアルタイムでの災害状況把握と、過去の災害データの蓄積・分析を通じて、より効果的な防災・減災対策の実現につながることを期待したい。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「AI・ディープラーニング技術開発のリッジアイ、林野庁の公募「地球観測衛星データを活用した山地災害判読事業」に採択 | 株式会社Ridge-iのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000084.000026963.html, (参照 24-12-27).

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