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公開：2024-08-31

双日がDegas株式会社に出資、アフリカなどで農業DXを推進、衛星画像AIの活用でタイのアグリプラットフォーム事業に展開

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

• 双日がDegas株式会社に出資
• 衛星画像分析AI基盤モデルの共同研究
• さくらインターネットのGPUクラウド活用

双日とDegasの農業DX推進と衛星画像AI活用

双日株式会社は、アフリカなどの途上国で農業のデジタルトランスフォーメーション（DX）を推進するDegas株式会社に出資を行った。両社は、Degasが開発した衛星画像の分析に特化した生成AI基盤モデル（地理空間基盤モデル）をタイ王国のアグリプラットフォーム事業に活用するための共同研究を行うことに合意し、業務提携契約を締結した。^[1]

この共同研究では、さくらインターネット株式会社が提供するGPUクラウドサービスを利用し、衛星画像の分析による気候予測や災害予測、農業に関するデータを組み合わせた穀物収穫量予測などへの活用を目指している。本契約は、双日とさくらインターネットとの業務提携に基づくビジネスモデル開発の第1号案件となる。

Degasはガーナ共和国で小規模農家向けに農業資材を提供し、生産物の一部で現物返済される農家ファイナンス事業を展開している。2024年8月時点で65,000軒以上の農家を支援し、アフリカ最大規模の農家ネットワークを構築している。Degasの地理空間基盤モデルは、生成AIを活用することで従来の1割程度のデータ量で高精度の分析を可能にし、費用対効果の改善が見込まれている。

双日とDegasの農業DX推進事業まとめ

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地理空間基盤モデルについて

地理空間基盤モデルとは、衛星画像の分析に特化した生成AI基盤モデル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。

• 衛星画像データを生成AIに事前学習させる
• 新データ解析時に学習内容を基に予測を行う
• 従来の1割程度のデータ量で高精度分析が可能

Degasが開発した地理空間基盤モデルは、農業や林業における基盤モデルの開発課題であった多量の教師データ必要性とコスト問題を解決している。最新の生成AI技術を活用することで、少ないデータ量で高精度の分析を実現し、気候予測や災害予測、穀物収穫量予測などの幅広い分野での応用が期待されている。

農業DXと衛星画像AI活用に関する考察

双日とDegasの提携による農業DX推進は、途上国の小規模農家支援と先端技術の融合という点で画期的だ。特に、Degasの地理空間基盤モデルが従来の1割程度のデータ量で高精度分析を可能にした点は、コスト効率と精度向上の両立を実現している。この技術革新により、より多くの地域で詳細な農業データ分析が可能となり、食糧安全保障の向上にも寄与する可能性がある。

一方で、このような先端技術の導入には、現地の農家の技術リテラシー向上や、データセキュリティの確保といった課題も存在するだろう。特に個人情報を含む農家データの取り扱いには細心の注意が必要となる。また、AIモデルの判断が現地の伝統的な農業知識と乖離する可能性もあり、両者のバランスをどう取るかが重要な課題となるだろう。

今後は、この技術をベースにしたより包括的な農業エコシステムの構築が期待される。例えば、気候変動への適応策の提案や、地域特性に応じた作物推奨システムの開発など、AIの予測能力を活かした新たなサービスの創出が考えられる。さらに、このモデルを他の産業分野にも応用することで、より広範囲な社会課題の解決にもつながる可能性がある。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「双日、アフリカなどで農業DXを推進するDegasに出資 | 双日株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000270.000073843.html, (参照 24-08-31).

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