Nihonbashi。Nihonbashi。World:衛星データ市場形成に向けて、ユーザー起点で実践的な議論を実施」は3部構成です。プログラム全体を通じて衛星データのエンドユーザー・衛星データプロバイダー・衛星エンジニアの3つの視点から、それぞれが衛星データ市場を作る上で、今までのデータで行われてきたユースケースやお互いに求めていることは何かについて議論しました。第1部では、「オルタナティブデータとしての衛星データ活用の可能性」と題して、オルタナティブデータとしての衛星データを用いた事業例とオルタナティブデータの活用の事業化に必要な4つステップと衛星データ市場拡大にについて議論しました。本セッションの登壇者は以下の4名です。ロケットなどに関する研究開発に従事した後,2016年に清水建設株式会社に入社。ロボット技術や機械学習技術を地上および宇宙の建設現場へ適用し効率化する研究開発を行った後,現在は衛星データや衛星測位技術を用いた事業開発を進めている。(建設部門:河川、砂防および海岸・海洋)。1992年日本工営に入社。加え、ダム、道路など幅広い事業に従事。すべり学会、日本リモートセンシング学会に所属。卒業後、新卒で「Tポイント」を運営する「カルチュア・コンビニエンス・クラブ(CCC)」に入社。HOLDINGS)」との合弁会社の設立などを担当。2016年1月に「シェアリングエコノミー」の概念に非常に共感し、「駐車場シェアリング」の先駆けであったakippa株式会社へジョイン。営業本部長として「登録駐車場の拡大」に従事した後、サービス運用全般の責任者として料金設定(ダイナミックプライシング)、カスタマーサクセス(CX)等を統括。現在は駐車場活用の間口を広げるため新規事業「akippaマルシェ」の責任者として、新しい市場の成立を目指すのと同時に、衛星データを使った駐車場獲得営業の効率化を模索している。15年間、宇宙開発に従事。システムのイノベーション創出方法論などの研究に取り組む。2010年より同准教授、2017年より同教授。プログラム(ImPACT)のプログラムマネージャーとしてオンデマンド型小型合成開口レーダ(SAR)衛星を開発。白坂:これからのセッションでは「宇宙×建築&不動産」というテーマで、サスティナブルな都市開発というものを進めていくために衛星データをどう活用していくかという話をしたいと思います。今回は衛星データを提供する側ではなくて、利用する側の方々に集まってきていただいています。私はモデレーションさせていただきますSynspectiveの白坂と申します。これから、各パネリストの方々に、ご自身がどんな事業をされているのか、事業をしている中でどんな課題があるのかをプレゼンテーションをしていただいて、そのあとにディスカッションしていきたいと思います。最初に、清水建設の鳴海さんからプレゼンテーションをお願いしたいと思います。鳴海:では清水建設の鳴海が、建設業における衛星データの利用についてお話させていただきます。私自身の自己紹介ですけども、実は建設業に長く携わっているわけではなくて、以前は小型の人工衛星を作っていた者です。長く衛星を作っていたのですが、徐々に衛星を利用する側に興味が移りまして、今は建設会社において衛星データ利用に関する研究開発等を行っております。弊社に関しましては、今日会場にいらっしゃっている方はよくご存知の企業ばかりと思われますが、複数の会社に出資をしております。弊社自体は、1980年代から宇宙開発を続けてきておりまして、初期は宇宙ホテルや月面基地などの大きな構造物の概念検討等を行っておりました。近年は,このSPACETIDEもそうですが、最近の宇宙業界の勢いに乗る形で出資等を行っています。左下の写真がSpaceOneという会社で、こちらは射場建設などでご協力をさせていただいております。真ん中はSynspective、これは白坂先生の会社ですが、こちらも我々は地面に関して知見を持っているため、その点でご協力をさせていただいております。あと右のispaceに関しましては、もともと月面関係を長く研究してきているということもあり、ディスカッション等を続けてきているという感じです。あと、宇宙を持続的なものにしなくてはいけないということで、Astroscaleさんにも出資をさせていただいております。衛星データに関しても比較的古くから取り組んでおります。近年の小型衛星のコンステレーションなどが始まる以前から衛星データを使って建設現場の管理などができないかという検討をしています。左側の画像は新東名の川西工事という場所ですけれども、これは可視光画像(目で見て分かる波長で観測した画像)です。赤い部分が沈下しているのですが、こういう解析結果を現場に持っていったときに必ず言われるのが「これ本当か?」「間違いないのか?」と言われてしまうんですね。そこで「間違いないです」と言えないんです。そこが大問題でして、実際にこのデータも赤い部分は沈下しているように見えるんですけども、そうじゃない部分もあります。大気の影響や地形的な影響といったものを受けたりしています。ノイズもたくさんありますし、干渉性が低いところもあるので、これが本当とはなかなか言えないです。我々は地上が得意なので、地上で測った例えばGNSSなどの測量データを組み合わせて、正しい情報を提供することに挑戦しています。宙畑メモ:干渉SAR(SARデータによる地盤沈下解析)地表面の変化を調べる技術的手法のこと。詳しくは宙畑の記事を参照ください。干渉SAR(InSAR)とは-分かること、事例、仕組み、読み解き方-今、申し上げたとおり、衛星データはいろいろな課題があります。詳細は割愛しますが、各所で指摘されているように「撮影頻度が足りない」ので「人が行ったほうが早いじゃないか」とか、あとは分解能が足りないという問題もあります。これも結局は「人が行ってカメラで撮ったほうが正確じゃないか」とか言われることもあります。建設現場は少なくともミリメートル精度での管理が必要ですが、なかなかその精度までには達していないという問題もあります。あとは画像の価格が高いという問題もあります。小型衛星になって比較的安価になりましたが、それでもやはり常時利用するというニーズには応えられないぐらいは高価という問題があるので、結局は人を雇ったほうが良いということになってしまいます。現状はそうなのですが、これは徐々に解決していくものだと期待しております。なったときに、けっこう面白いことが起きるんじゃないかと思っております。建設業に関してもデジタルツインやサステナブルな都市開発とかいろいろありますが、私が非常に期待しているのは、測量が変わるんじゃないかと思っています。現在の測量は、まだ古い仕組みが残っていることも多く、たとえば各国がその国独自の基準座標系を使う必要があり、また測量において既知点から新点を作ることが必要なのですが、そこには技術や専門知識が必要です。衛星データを活用した展望。測量の民主化というワードが印象的。清水建設これが、GNSSも含めた衛星データを使って誰でも簡単に測量ができるようになると、世界の在り方というのが変わってくると思います。「測量の民主化」と下に書いていますけれども、例えば今、右上にあるような大きくて高価測量の機械を使って測らないといけなかったものが、ハンディな機器でミリメートル精度で測れるようになってくると誰でもどこでも簡単に安くミリメートル精度の測量ができるということになります。いう世界になると、例えば地図が非常に正確になり、地図が変わると地籍(一筆の土地についての現在及び過去のあらゆる情報)なども変わってきます。なったときにいろいろな問題が起きるとは思いますが、一度スクラップ&ビルドをして、そこで新しいビジネスというのが生まれるのではと、今期待しているところでございます。白坂:ありがとうございます。鳴海さんはもともと宇宙にお詳しいですが、実際に取り組まれている立場から今やっていること、その先を見据えてどんなことが考えられるかを話していただきました。続いて日本工営の徳永様から、また同様にやられていること、課題感、それから将来どのようなことが起きそうかについてお話いただければと思います。あとはものを作るために必要な設計、出来た後の維持管理、といったところに関わっています。おかげ様で設立して75周年を迎えました。日本では建設コンサルタントという枠ではNo.1の売上を上げています。世界では160か国をフィールドとしており、プロジェクトとしては年間9,000件程度。国や自治体、インフラの企業、海外だとJICAさんや政府が顧客となっております。サービスということで、去年の10月にスカパーJSATさん、ZENRINさんと業務提携をしまして、それぞれの強みを持ち寄って新たな衛星を活用した情報提供サービスを始めております。スカパーJSATの研究から生まれる衛星データ利活用のブレークスルーそれぞれの会社の役割ですが、スカパーJSATさんはもう皆さんご承知の通りです。私ども日本工営は解析結果の評価や分析、警報を出すタイミングなど、そういったものに長けております。いったものを瞬時に出すことができます。いったサービスをお客様に提示してサービスを売り込んでいますが、やはりニーズとしましてリアルタイム、高分解能というものを求められます。いうのは、洪水というのは雨が降って流域の中に流れ込んで、時間差で水位が上がってきます。そのため、その流域の土地の利用状況によってもピークが来るタイミングも水位が下がるタイミングも違います。どこで堤防が破堤するかというものもなかなか予想ができません。一応ハザードマップというのは作られているんですけれども、仮にもしリアルタイムのデータがあれば、本当の洪水のピークも分かるし、遡ってそのピークに至る30分前、1時間前の状況が分かる。すると今後の予測につなげることができます。お客様もやはり予測まで欲しいということで、私どもはリアルタイム、高分解能というところを目指しております。そのために、12月9日にSynspectiveさんと同じように衛星コンステレーションを計画しているQPS研究所様と業務提携をしまして、リアルタイムのデータ、高分解能のデータを使ったサービスなどをどんどん開発していきたいと考えているところです。高分解能、リアルタイムの衛星データがもし使えるようになったらどんなことができるのか、都市の防災・減災というところで見ていきますと、日本には活火山と呼ばれているものが約111あります。私は鹿児島出身で、高校生の頃、大学生の頃は毎日のように灰を被っていたので、絶対に鹿児島以外のところに就職したいなとずっと思っていたんですが、こういう防災とか火山とかいうところに関わるようになってきました。日本工営リアルタイムのデータが手に入ると、火山の微動や噴火の状況などをモニタリングできるようになっていくと思っています。世界を見ると、不幸なことにインドネシアでつい先日、噴火災害が起こっていますけれども、約1,500の火山がありますので常時モニタリングするために衛星データを使っていくニーズがどんどん広がっていくと思っております。それで、どういった都市に対して火山が影響するかというところを簡単にまとめたものがこちらになります。分かりやすいところでいくと火山灰ですね。火山灰が積もりますと雨水が浸透しにくく土石流が発生やすくなったり、電線がショートしたり、下水が詰まったり、道路に積もって車がスリップしたりと、様々な影響が広い範囲で起こります。日本工営ということで、どういったタイミングで火山灰の除去をするか、どこに火山灰が降っているかのモニタリング、また火山の災害復旧に対しても今後ニーズもあると思いますし、やらなければいけないことと思っております。高分解能のデータがとれると言っても、衛星データ解析結果に対し鳴海さんもおっしゃっていましたけれども「本当ですか?」と言われたりします。これに対しては、地表では火山灰がどれぐらい積もったのか、どれぐらい火山が微動しているか、どう変位しているか、そういう地上での観測データと衛星のデータをマッチングさせることによって、より衛星データの価値が上がると考えております。白坂:ありがとうございました。徳永様からは災害に対する観点から、これまでやられてきた洪水などの分野に対する課題感、それが解決した暁には数多く存在する火山をモニターしていくことによって火山による災害、被害というものをモニターしていくというお話をしていただきました。3人目はakippaの田中様です。この中では衛星業界からは1番遠いと言いますか、新しく参入してくださり、すごく新鮮で面白いと思いますので、ぜひ聞いていただければと思います。田中さんお願いします。田中:akippaの田中と申します。本日はよろしくお願いいたします。akippaのご紹介を簡単にしたいと思います。akippaは駐車場のシェアリングエコノミーサービスです。シェアリングエコノミーですと、民泊のAirbnbさんが有名かと思うのですが、Airbnbさんの駐車場版のようなイメージをしていただければと思います。akippaビジネスモデルは非常にシンプルで、駐車場の空きスペースを持っているオーナー様のスペースを貸し出していただきドライバー様が利用できるビジネスです。初期費用や月額費用は一切無料になっていまして、akippaを通してドライバー様が駐車場のスペースを予約した場合にのみ収益が発生するモデルになっています。1,000円でドライバー様が予約した場合には500円をakippaがいただいて500円を駐車場のオーナー様にお支払いするようなモデルになっております。akippaどういったところが駐車場として登録できるかについては、基本的には車1台分の空きスペースがあれば登録できるようになっています。1番多いのが左上に写真のある契約の決まっていない月極駐車場です。次に多いのが右下の2番目に写真のある個人宅の空きスペースになります。これは例えば免許を返納してしまって、もう使っていないガレージみたいなところをお小遣い稼ぎでちょっと登録しようといったような方が登録していただいて、非常に数が増えています。akippaはサービスを始めて7年になりますが、今は常時3万スペース以上は予約できるようになっています。akippaのビジネスにおいては、基本的にこの駐車場のスペースをいかに増やすかが最大の事業課題になっています。ここでこの駐車場のスペースをいかに効率的に増やすかを考えたときに、衛星データが使えるのでは、というところで今回登壇させていただきました。akippaこれは実際にやっている内容になりますが、Tellusに駐車場検知ツールを現在公開しています。我々は駐車場を獲得するときに、例えば大手法人様への営業も回ったりしますが、基本的にはこういうマップを見て空き場所をひたすらつぶしていくというのが効率的な営業スタイルになっておりまして、我々は「練り歩き」と呼んでいます。この営業スタイル自体はもう確立していますが、空き場所をいかに効率的に見つけていくかが大きな課題になっていて、衛星データを使って効率化できないかということで、今回さくらインターネットさんとディープラーニングとかのAIを得意としているRidge-iさんという3社で組んで公開させていただきました。VPL」のα版がTellusにて無料公開!検知結果をもとにエリア訪問を実施してみたこの駐車場検知ツールですが、我々のビジネス以外でも例えばマンションのデベロッパーさんや、コインパーキングの事業者さんなども使えると考えています。スペースの検知というのがすごく効率的になれば、不動産業界全体が効率的にスペースを活用出来るようになるのでは無いかと期待しています。この駐車場検知ツールは、まだ精度がそこまで高くないことや網羅性の問題があると思っています。その辺はしっかりと対応していく必要がありますが、加えて実際に営業活動に落とし込むときには、例えば営業マンがスマートフォンを見て探していくときにGPSと連動しているなどの機能があれば使いやすいかと思います。「ここの空き地はすごく確度が高いオーナー様がいらっしゃった」とか「ここは断られてしまった」とか、そういうことを営業担当が入力できるなどの改善が順次行われていけば、全事業者が使っていけるような良いモデルになると感じていて、今後そういったところをやっていきたいなと思っております。白坂:ありがとうございました。3名の方に、自己紹介と事業のプレゼンテーションをしていただきました。ここからディスカッションをしていきたいと思います。(2)本当にリアルタイムのデータは必要なのか?ユーザーの求める撮影頻度とは白坂:まずは、先ほどの続きに近いですが、やはりどうしてもリアルタイムと「圧倒的にデータ量が足りない」という話があったと思います。リアルタイムと言っても、通常は地球観測衛星は低軌道なので、どうしても90分で地球を1周回ってしまう。静止軌道ではないということで、本当の意味でのリアルタイムでずっと見ることはできないです。地球観測衛星は地表面の様子を細かく捉えるという意味で、比較的低い軌道を周回していることが多い。軌道の種類と用途別軌道選定のポイントまず鳴海さんと徳永さん、お二人ともこの「リアルタイム」という言葉を出されていましたが、「どれぐらいのリアルタイムがいいの?」というのが衛星を作る側は気になります。それによって機数が全然違うし、コストが全然違うんですよね。衛星データのリアルタイム性を考える時、2つの要素が存在します。1つは撮影してから、利用者の手元に届くまでの時間(レイテンシー)で、もう一つがどれくらいの頻度で撮影しているか、です。5分おきに観測していたとしても、手元でそのデータが確認できるのが1時間後だとすると、それが必要なリアルタイム性を満たしているか、という問題になり、どちらのリアルタイム性が必要なのか正確に理解する必要があります。どれぐらいのもので見られれば使えそうなのか、お二人が今思うどれぐらいのリアルタイム性があるといいのかについてお聞きしてみたいなと思います。鳴海さんいかがですか?鳴海:現場によって異なりますが、我々が衛星データを現場でどれぐらいの頻度でほしいかという話をしたときに、現場側から来る回答は「1日最低でも1回、できれば1日3回」例えば朝・昼・夕方とか、そういう間隔で見たいという需要がありますね。白坂:なんかちょっといけそうな気がしましたね。今の回答は嬉しい感じですね。1日3回ぐらいは実現可能かもしれない。ありがとうございます。すごくポジティブな感じになりました。続いて徳永さんいかがですか?徳永:よく雨で警戒避難とかの情報がでますが、だいたい時間雨量でいくらぐらいと見ます。あと地すべり、地盤の変形なども、時間あたりの変位量がいくらぐらいかという解析をしますので、やはり1時間に1回という需要はあると思います。これが雨の量も強いゲリラ豪雨となると10分に1回の雨量で見ています。10分間隔であればもうリアルタイムと言ってもいいのではと思います。SPACETIDE白坂:なるほど。なると現在の衛星での実現はちょっと難しいですかね。先ほどちょうどスカパーJSATさんと日本工営さんとQPS研究所さんの協定のニュースの話が出てきましたけれども、やはり正直まだまだ衛星数が少ないんですね。私もSynspectiveというSAR衛星の会社ですけど、同じくSAR衛星ベンチャーのQPS研究所さんとライバルってよく言われます。いってもライバルでもなんでもないです。我々が今計画している衛星数を全部上げても、今上がった頻度の数値に届かないです。市場側からは「競合」とよく言われるんですけど、競合の前にマーケットから足りないと言われているのに、競合も何もないですという状態です。今のマーケットに必要とされるレベル感に行くにはもっと頑張らないといけないです。(3)衛星データが信頼されるために必要な精度はどの位?白坂:もう1つ、皆さんがどの程度の精度を求めるかによりますが、田中さんは「精度と網羅性」、鳴海さんも「精度と分解能」や「精度と信頼度」のような、どれぐらい本当に実際の地上と合っているかというお話がありました。これは徳永さん同じだと思いますが、これは半分永遠の課題でもあるような気もします。宇宙からと地上でと見たときと違う場合に、我々って今までグランドトゥルースを取って、衛星データが正しくなったことを信頼して、衛星のデータだけを使おうみたいなことを考えたりもしていました。先ほどからお二人の話を聞いていると、なんとなくそうだと思います。Truth)リモートセンシングで得られる画像データから対象物を判読する場合に、その代表的な対象物の実際の地上のデータをいう。地上のデータとの組み合わせという話がよく出てきますが、この精度や分解能、信頼度は衛星側はどれぐらい必要なのかを衛星開発をしている人たちかは知りたいかなと思うんですね。地上との融合がなかなか難しい間はちょっと難しいかもしれないですが、「地上でこんなことが起きているよ」「もうこういう事例が出始めているよ」ということがあるようでしたら、そのあたりをシェアしていただきながら、衛星側も頑張りますけど、「衛星だけじゃないよ」「地上と一緒に頑張ろう」みたいな感じのことが出てくると嬉しいなと思います。鳴海:精度についてはSARでも可視光の光学衛星でも、大型の非常に性能のいいもの、あのぐらいのスペックであれば使えるというのは実感しています。1枚数十万円とかしてしまうので常時使うというわけにはなかなかいかないので、本当に安く、もしくはサブスクのように自由に使えるとか、フリーで使えるとか、そうなれば十分に現場で使えるものになると思っています。白坂:1枚数十万円が駄目だと、1枚数万円なら大丈夫ですか?鳴海:1枚数万円でもちょっと厳しいですね。白坂:なるほど、分かりました。ありがとうございます。今の大型の衛星並みの精度であれば、あとは地上でなんとかできるというイメージですね。徳永さん、いかがですか。徳永:光学衛星の解像度が0.5メートルぐらいを今達成して、自動車がだいたいわかるような状況になってきていますので、SAR衛星も0.5メートルぐらいの解像度で利用できれば、すごくいいと思います。時間分解能(観測頻度)が上がることによって、少し精度が落ちても、いろいろと見えてくるものもあるので、1メートルを切るぐらいのところ、0.5メートルぐらいを目指していただければと思いました。白坂:要するに、精度を1枚の単体で見るから気にする必要があるけど、時系列で見ていくと補うことができる可能性があると捉えていいですかね。誤差とかノイズとか、それはもう含まれるものだと思っていますので。白坂:観測頻度が低いから我々は1枚1枚で精度というものを気にしないといけないんですが、これを時系列で撮っていくとノイズは消えますし、うまく処理をすることで、もう少しトータルで役に立つデータにしやすくなるということですね。ありがとうございます。田中さん、実際に精度が悪いと営業の人が行っても、無駄に「練り歩き」をすることになると思いますがいかがでしょうか。田中:これは衛星の精度なのか画像解析の精度なのかどちらを改善すべきか分からない前提で、基本的に我々は、とにかくまず網羅性を100%にしてほしいと考えています。空き場所は全部探せる前提で精度70%以上を希望しています。10か所に訪問した結果、3か所ぐらいは違っても、その程度であれば十分に営業の効率化は図れると考えております。白坂:誤検知3割はあるかもしれないけど、基本的には網羅しているという方が重要だということですね。白坂:それはちょっと心強いかもしれないですね。誤検知が駄目だとなると、ディープラーニングだとまず無理なので、そういった意味では可能性があるかなと思います。ここで田中さんに次のような質問が来ています。「駐車場データというのに、どれくらい価値がありますか?言い換えると、どれぐらいお金を払ってもいいと思っていますか?」1か所あたりに換算したほうがたぶん分かりやすいですよね。昔からよくメールアドレス1個50~100円とかかっていた時代もあったんですけども、駐車場データはどうでしょうか。Value:顧客生涯価値)は非公開ですが定義しています。基本的にはその価値と獲得難易度に応じて単価を算出することは可能です。「衛星データを使って効率化されたコスト削減分」未満の料金であれば支払いを検討することは理屈上、可能かと思います。