# Ｒｉｄｇｅ−ｉ（5572） リッジアイ、気候変動適応策の立案を支援する地域気候特化型AIをJAMSTEC、高知大学と共同開発

Source: Komori (komori.app) — https://komori.app/company/5572/disclosure/20260630584348
種別: その他開示
開示日: 2026-07-02
Komoriの読み（0-100）: 51
企業ページ: https://komori.app/company/5572

## 何が変わったか

JAMSTEC、高知大学、Ridge-iが、気候予測データと地域の適応計画を組み合わせて、自治体などの気候変動対策づくりを支援する地域特化型AIを共同開発した。熊谷市のケーススタディで、猛暑対策を数値と計算過程付きで提案できることを実証した。

## 会社が挙げた理由

地方自治体や中小企業では、気候学・地域産業・公共政策などの専門知識やデータ分析能力、人材・財源が不足し、適応計画の策定が難しいため。

## 開示の要点

- 対象製品・サービス名: 地域気候特化型大規模言語モデル（LLM）／地域気候サービス
- 相手先: 国立研究開発法人海洋研究開発機構（JAMSTEC）、国立大学法人高知大学
- 相手先の概要: JAMSTEC：国立研究開発法人。高知大学：国立大学法人。所在地・代表者・資本金・設立年はnot_disclosed。
- 当社との関係: JAMSTEC、高知大学、株式会社Ridge-iの共同研究チームとして共同開発。
- 契約金額: not_disclosed
- 提供価格: not_disclosed
- 契約締結日: not_disclosed
- 提供開始日: not_disclosed（サービス化は今後の取り組み）
- 適用分野: 気候変動適応策、自治体の気候リスク評価・適応計画、猛暑対策、地域気候サービス
- 受賞名・認証名: not_disclosed
- 授与・認証機関: not_disclosed
- 登録番号・有効期限: DOI: https://doi.org/10.1029/2025JH001205
- 拠点所在地: not_disclosed
- 拠点の規模: not_disclosed
- 定量的な効果: 将来の気温上昇予測に基づき、熱中症患者の増加数とグリーンカーテン・休息所の増設要件を定量的に提案。ベースモデルと比較して日本語・英語の性能向上を確認。具体的な数値・率はnot_disclosed。
- 利用実績: 埼玉県熊谷市を対象としたPoCのケーススタディ1件
- 業績への影響: 業績への影響はnot_disclosed
- 出典: Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation、アメリカ地球物理学連合、気候変動適応情報プラットフォーム（A-PLAT）、IPCC、d4PDF

## 評価の根拠

- この発表が扱う事柄は、どの段階にあるか。: 実証・試験段階（原文: 「「埼玉県熊谷市を対象とした概念実証（Proof of Concept: PoC）」」）
- 契約の締結や機関決定について、どこまで書かれているか。: 合意の記載なし（原文: 「「共同で、気候変動適応策の立案を支援する地域気候特化型のLLMを開発しました」」）
- 開始日・発売日・稼働日など、この事柄が効力を持つ時期はどこまで具体的に示されているか。: 時期なし（原文: 「「次のステップとして…サービス化に向けて取り組みます」」）
- 発表は、対象の事柄が起きる前か、同日か、起きた後か。: 事後の報告（原文: 「「開発しました」「ケーススタディを実施しました」「成功しました」」）
- 会社はこの内容をどれだけ断定的に書いているか。: 概ね断定的（原文: 「「実証しました」「成功しました」／「取り組みます」「期待されます」」）
- 相手先はどのような主体として示されているか。: 官公庁・公的機関（原文: 「「国立研究開発法人海洋研究開発機構」「国立大学法人高知大学」」）
- 相手先は、この発表においてどの役割か。: 共同で行う相手（原文: 「「共同研究チームは…地域気候特化型LLMを開発しました」」）
- 相手先の所在地・資本金・事業内容など、会社概要が記載されているか。: あり（原文: 「「国立研究開発法人」「国立大学法人」および各研究者の所属・役職」）
- 相手先が当社の子会社・グループ会社・役員・大株主など、既存の関係先だと書かれているか。: なし（原文: 「共同研究者・共同開発者として記載」）
- 提供先・導入先・受注先の実名が示されているか。: なし（原文: 「「埼玉県熊谷市を対象に…ケーススタディを実施」」）
- 書かれている主要な事実を、社外の資料で確かめる手段があるか。: 第三者の名称あり（原文: 「「Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation」／「DOI: https://doi.org/10.1029/2025JH001205」」）
- 主要な主張に、検証できる数値と時期がついているか。: 定性的（原文: 「「熊谷市を対象とした…ケーススタディ」／具体的な改善率・効果額の記載なし」）
- 業績への影響について、どう書かれているか。: 業績に触れず（原文: 「業績への影響に関する記載なし」）
- この事柄はどこまでの広がりを持つと書かれているか。: 一事業・一セグメント（原文: 「「地方自治体や中小企業」／「地域気候サービス」」）
- 会社の製品・サービスにとって、これはどういう新しさか。: 既存領域の新製品（原文: 「「地域気候に特化した大規模言語モデルを世界で初めて開発」」）
- 発表の中心にある製品・サービス・成果は、誰のものか。: 他社との共同（原文: 「「共同研究チームは…LLMを開発しました」」）
- 発表の対象が当社本体ではなく、子会社・グループ会社の事柄か。: なし（原文: 「「株式会社Ridge-iの杉山一成執行役員」」）
- 「初」「唯一」「No.1」などの優位性の主張があるか、あるとすれば根拠は示されているか。: 根拠なしの優位性主張（原文: 「「世界で初めて開発した」」）
- 実際に使われている・売れていることを示す記載はどの程度あるか。: 利用実績の記載なし（原文: 「「PoCのためのケーススタディ」」）
- 競合製品や従来手法との違いが、具体的に述べられているか。: あり（原文: 「「Swallow 70BやGPT-4oなどの汎用LLMの正答率を上回る」」）
- 製品名・型番・規格名・特許や認証の番号など、後から特定できる固有の識別子が示されているか。: あり（原文: 「「Llama 3.3 Swallow 70B Instruct v0.4」／「d4PDF」／「DOI: https://doi.org/10.1029/2025JH001205」」）
- この書類はどの様式で書かれているか。: プレスリリース様式（原文: 「研究機関・企業の連名による発表、「報道担当」「お問い合わせ先」の記載」）
- 評価を表す表現がどれだけ使われているか。: 一部に強調（原文: 「「世界で初めて開発」／「先駆的な成果」」）
- 前提条件・不確実性・将来見通しに関する注意書きが付されているか。: あり（原文: 「「AIは人間の意思決定プロセスを完全に代替するものではない」／「期待されます」」）