# アジア航測（9233） 『地理空間情報×AI』の研究開発 ～AIによる3D点群データの自動分類、衛星画像・航空写真の超解像～

Source: Komori (komori.app) — https://komori.app/company/9233/disclosure/20241105511502
種別: その他開示
開示日: 2024-11-05
Komoriの読み（0-100）: 68
企業ページ: https://komori.app/company/9233

## 何が変わったか

アジア航測は、3D点群データに含まれる物体をAIで自動分類する技術と、衛星画像・航空写真をAIで高解像度化する超解像技術を開発した。航空写真の超解像技術は、建築物LOD2モデルの屋根面テクスチャ作成ソフトウェアの一部として無償公開されている。

## 会社が挙げた理由

3D点群データの物体分類にかかる膨大な時間とコストを省力化し、種別付き3Dデータをデジタル情報やサービスと組み合わせて新たな価値創造に役立てるため。衛星画像の超解像は、農業・環境分野など高頻度モニタリングが求められる用途への活用が期待され、航空写真の超解像は3D都市モデルのテクスチャ品質向上を目的としている。

## 開示の要点

- 対象製品・サービス名: 3D点群データのAI自動分類技術、Sentinel-2衛星画像のAI超解像技術、航空写真画像のAI超解像技術、建築物LOD2モデル自動作成ソフトウェア
- 相手先: not_disclosed
- 相手先の概要: not_disclosed
- 当社との関係: 国土交通省都市局が推進するProject：PLATEAUに参画。建築物LOD2モデル自動作成ソフトウェアの一部をGitHubで無償公開。
- 契約金額: not_disclosed
- 提供価格: 無償（建築物LOD2モデル自動作成ソフトウェアの一部）
- 契約締結日: not_disclosed
- 提供開始日: not_disclosed（GitHubに無償公開済み）
- 適用分野: 河川・砂防の調査・計画、火山防災、道路・橋梁・鉄道・電力など社会インフラ設備の設計・管理、都市計画、森林調査、トンネル壁面の点検、道路附属物の管理、路面性状の点検、農業、環境、3D都市モデル
- 受賞名・認証名: not_disclosed
- 授与・認証機関: not_disclosed
- 登録番号・有効期限: not_disclosed
- 拠点所在地: not_disclosed
- 拠点の規模: not_disclosed
- 定量的な効果: Sentinel-2衛星画像をAIにより擬似的に4倍に高解像度化
- 利用実績: not_disclosed
- 業績への影響: not_disclosed
- 出典: 欧州宇宙機関（ESA）、国土交通省都市局のProject：PLATEAU、GitHub

## 評価の根拠

- この発表が扱う事柄は、どの段階にあるか。: 実施済み（原文: 「「自動分類する技術を開発しました」「4倍に高解像度化する技術（超解像）を開発しました」「GitHubに無償公開されています」」）
- 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: 「「Project：PLATEAUに参画し」」）
- 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: 「「2024年11月5日」および「GitHubに無償公開されています」」）
- この発表は初出か、既に発表済みの取り組みの続報か、繰り返される事柄の今回分か。: 初出（原文: 「「当社は…技術を開発しました」」）
- 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」「無償公開されています」」）
- 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: 「「技術を開発しました」「利用が期待されています」「生成された情報が必ずしも現実と一致するとは限らない」」）
- 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: 「「欧州宇宙機関（ESA）」「国土交通省都市局が推進するProject：PLATEAU」」）
- 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: 「「Project：PLATEAUに参画し」」）
- 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: 「「国土交通省が推進する日本全国の都市デジタルツイン実現プロジェクト」「3D都市モデルをオープンデータとして提供」」）
- この発表に付いている数値のうち、最も具体的なものはどれか。: 効果の実測値（原文: 「「AIにより擬似的に4倍に高解像度化する技術」」）
- 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: 「「欧州宇宙機関（ESA）」「国土交通省都市局」「Project：PLATEAU」「GitHub」」）
- 主要な主張に、検証できる数値と時期がついているか。: 数値のみ（原文: 「「4倍に高解像度化」」）
- 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」）
- この発表が扱っている事柄の種類はどれか。: 収益に直結（原文: 「「現在の事業活動における作業を省力化」「さまざまな分野への応用が期待」」）
- 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: 「「航空レーザ計測や車載レーザ計測によって得られた3D点群データ」「農業や環境の分野」」）
- 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: 「「AIにより自動分類する技術を開発」「超解像…技術を開発」」）
- 発表の中心にある製品・サービス・成果は、誰のものか。: 自社の製品（原文: 「「当社は…技術を開発しました」」）
- 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: 「「アジア航測株式会社…当社」」）
- 「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。: 優位性の主張なし（原文: 「該当する優位性表現なし」）
- この事柄の地理的な範囲はどこか。: 国内広域（原文: 「「日本全国の都市デジタルツイン実現プロジェクト」」）
- 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: 「導入・利用実績に関する記載なし」）
- 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: 「「従来は人の手によって物体の種別を分類」「ドローンや航空機など近接で撮影された画像と比較して地上解像度が相対的に低い」」）
- 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: 「「Sentinel-2衛星画像」「MMS点群」「建築物LOD2モデル」「https://github.com/Project-PLATEAU/Auto-Create-bldg-lod2-tool」」）
- 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: 「「News Release」「お問い合わせ先」」）
- 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: 「「最新鋭の航空機とセンサー」「高精度に分類」「高品質な屋根面のテクスチャ」」）
- 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: 「「生成された情報が必ずしも現実と一致するとは限らないことに留意する必要があります」」）