Descartes Labs

Remote Sensing Market Map: 20 Remote Sensing Startups and the ... #### 記事の概要と目的 本記事は、アグテック（農業技術）分野におけるリモートセンシング技術活用の現状を概観し、主要なスタートアップをデータソース別に分類して紹介しています。Gamayaの最高商務責任者であるIgor Ivanov氏が執筆しており、ドローンや航空機、衛星データを利用した精密農業アプリケーションの多様性を解説しています。企業は主に、衛星、ドローン、航空機、地上センサーという主要なデータ源と、それぞれのデータ源が抱える課題に焦点を当てて分類されています。  #### 衛星データの特性と課題 衛星データは世界中で不可欠な情報源である一方で、いくつかの課題も抱えています。空間分解能が比較的低く、プラントレベルの分析には不向きな場合があります。また、同一地点を頻繁に再訪しないため、ブラジルの大豆の生育期のような短い期間での日次データ取得は困難です（Planet Labsは例外的に日次カバレッジを主張しています[1](https://www.planet.com/)）。加えて、衛星画像は雲の影響を受けやすく、数ヶ月間良いデータが得られないこともあります。ほとんどの衛星はRGBやマルチスペクトルカメラのみを搭載しており、他のタイプと比較して得られる情報量が少ない点も挙げられます。 #### 主要な衛星データ活用スタートアップと金融分野での活用 衛星データに主に依存する注目すべきプレーヤーは以下の通りです。特に、金融サービスや商品取引との関連性が高い企業に注目が集まります。 * **Descartes Labs**: 衛星データを活用し、主にトレーダー、ロジスティクス企業、保険会社向けの農業予測を提供するAI・ディープラーニングスタートアップです。米国のトウモロコシと大豆の週間生産予測を提供しています。 * **CIBO Technologies**: 農業における意思決定を改善するためのデータ分析ソフトウェアを開発しており、衛星データを含む複数の情報源を用いてマクロレベル（国、地域など）の環境シミュレーションを実行します。 * **Geosys**: 衛星画像を用いた農業向けリモートセンシングアプリケーションの老舗企業であり、保険や商品取引ビジネス向けのソリューションも提供しています。可変施肥マップや日々の圃場パフォーマンス、ベンチマーキングなどの様々な製品があります。 * **Farmers Edge**: 衛星、地上センサー、機械から得られるビッグデータを収集・分析する農場管理および意思決定支援ソフトウェア企業です。 * **Orbital Insight**: 衛星画像やその他のデータを用いて、企業向けにマクロレベルの分析を生成する地理空間分析スタートアップです。金融サービス（ヘッジファンド）、商品、農業など多様な産業に対応しており、マクロレベルの生産フロー追跡を提供しています。 * **Planet Labs**: 多数のナノ衛星群を用いて地球全体を毎日画像化する、この分野で最も資金を調達している企業です。精密農業ソフトウェア企業（Farmers Edgeなど）と連携して農業向け画像を提供しています。 * **Astro Digital**: 衛星画像への迅速かつ容易なアクセスプラットフォームを開発しており、農業が主要セクターです。 * **Spaceknow**: 農業を含む幅広い消費者および企業クライアント向けに経済活動を監視する製品を開発しています。大規模な農業活動を監視し、商品の季節収穫量を推定して土地利用の最適化を支援しています。 #### ドローン・航空機データの特性と課題 ドローンや小型航空機からの画像は、柔軟性と比較的低い参入障壁を提供し、多くの場合、農家自身が管理できます。しかし、数千ヘクタールに及ぶ大規模な土地や産業用生産者向けのスケールアップが困難であるという課題があります。また、ドローンはオペレーターのネットワークが必要であり、天候による中断も多く、運用が複雑になります。規制によって商業利用が大幅に制限されることもあり、データ取得が高価であるため（平均で1ヘクタールあたり1ドルから5ドル）、サービスの高価格を正当化することが難しい場合があります。 #### 主要なドローン・航空機データ活用スタートアップ ドローンや航空機ベースのデータに主に依存する企業としては、Parrotエコシステム（Parrot、SenseFly、Pix4D、Airinov、Micasense）、Mavrx、PrecisionHawk、TerrAvion、Slantrange、Ceres Imaging、IntelinAirなどが挙げられます。これらの企業は、超高解像度画像やマルチスペクトル画像を活用し、作物の生育パターン分析、病害虫検出、水ストレスや栄養状態の評価、精密な施肥管理など、圃場レベルでの意思決定支援に貢献しています。 #### 複数データソース統合の特性と課題 複数のデータソースを統合することは、AIや機械学習の発展により容易になりつつありますが、依然として課題が残ります。データは不規則で断片的、そしてノイズが多いことがあります。リモートセンシングデータは天候や雲などの環境的影響を受けやすく、データの高度なキャリブレーションが必要です。農業は非常に地域密着型で作物固有の産業であるため、カスタマイズされたアプローチが求められます。データ収集が標準化されていないため、複数の画像データのソースを統合・管理することは複雑です。また、作物の内部的な生理学的・生物学的特性とデータを結びつけるには、膨大なグラウンドトゥルーシング（現場での実証）と農学的モデリングが必要となります。 #### 主要な複数データソース活用スタートアップ ドローンや航空機ベースの画像、宇宙からのデータ、地上センサーなどを組み合わせてインテリジェンスを開発する企業としては、Gamaya、Agrible、Taranis、Prospera、aWhereなどが挙げられます。これらの企業は、ハイパースペクトル画像と気象記録の組み合わせ、機械ベースセンサーや衛星画像の統合、害虫や作物の病気予測、超局地的な気象情報提供など、多様なデータソースを活用して包括的な農業ソリューションを提供しています。