DeepForest Technologies株式会社（ディープフォレストテクノロジーズ）

市場課題｜森林資源の把握に人手と費用がかかる

担い手が減り現地調査の負担増

森林調査の中心は、人が森に入って樹木を1本ずつ測る毎木調査（樹種や幹の太さを記録する調査）で、広い森林ほど多くの調査員と日数を要します。森林を管理する林業従事者は長期的に減少傾向にあり、2020年には約4.4万人で、そのうち65歳以上の割合は約25%です。担い手の減少と高齢化がこのまま進むと、森林の状態を把握しきれなくなる恐れがあります。

専用センサーは高価で導入が困難

樹種の判別に向く航空機搭載センサーやハイパースペクトルセンサー（光を波長ごとに細かく測るセンサー）は、機材の費用が高額です。こうした専用センサーを使う方法は、調査に費用をかけにくい小規模な森林管理者には不向きとされます。このままでは、小規模な森林管理者が樹種まで調べた情報を得にくい状態が続きます。

他にも、森林由来J-クレジット（森林が吸収したCO2の量を、国がクレジットとして認証する制度）の複雑な算定、危険木の把握、苗木の生育確認、といった課題があるといわれています。

FrontJournalの解説

• 毎木調査調査する区画の中にある樹木を1本ずつ調べ、樹種や幹の太さ、樹高を記録する調査を指す。森林の資源量を把握する基本の方法だが、調査員が森に入って測るため、広い森林ほど多くの人員と日数を要する。

DeepForestの強み｜「ドローン森林解析」を開発

写真から樹木を1本ずつ自動解析

毎木調査では、調査員が樹木を1本ずつ測って記録するため、調べられる範囲が人数と日数で限られます。

同社のソフト「DF Scanner」は、ドローンの写真と、表面と地面の高さの差から樹頂点（樹木の最も高い点）を検出し、樹冠を1本ずつ切り分けます。切り分けた樹冠の画像から、深層学習（画像の特徴を自動で学ぶAIの手法）で樹種を判定します。樹高と樹冠の大きさから胸高直径（胸の高さで測る幹の直径）を推定し、CO2固定量（木が蓄えたCO2の量）まで1本ごとに求める仕組みです。レーザー計測にも対応し、枯死木の検出も可能です。人が森に入る範囲を減らせるため、少ない人員で広い森林を把握しやすくなります。

市販ドローンの写真で樹種を判別

従来の研究では、樹種を見分けるために、光を波長ごとに測る高価な専用センサーが多く使われてきました。

同社の技術が使うのは、市販ドローンのRGBカメラ（赤・緑・青の3色で撮る一般的なカメラ）で撮った写真です。写真から作る3次元モデルと、そのモデルの表面から求めた傾き（樹冠の境目をはっきりさせるための値）もあわせて使い、樹冠を1本ずつ切り分けて樹種を判定します。AIが判定の手がかりにしているのは、樹冠の形と葉の濃淡の差です。高価な専用センサーをそろえなくても、スギやヒノキなど対応する樹種を見分けられるため、小規模な森林管理者も森林の解析を導入できるようになります。

FrontJournalの解説

• 深層学習脳の神経回路をまねた何層もの計算の仕組みを使い、大量の画像から判定に役立つ特徴を自動で学ぶAIの手法を指す。人が見分ける条件を細かく決めなくても、樹冠の形や色の違いから樹種を判定できる。

ドローン森林解析の未来｜J-クレジットや鉄道林、海外の植林への応用

J-クレジットの調査を効率化

同社の技術は、J-クレジットの創出に向けて、現地調査の負担を減らして森林をモニタリングする用途に使われています。2023年10月にはGreen Carbon株式会社と業務提携を結び、DeepForestがレーザーを積んだドローンでの計測とAIによる解析を担っています。提携の当初の対象は、和歌山地区の約500haです。2024年7月には、J-クレジットの量を概算できる「J-クレジットシミュレーションツール」も公開しています。

鉄道林の管理へ用途を拡大

線路沿いに広がる鉄道林（線路を雪や風などから守る森林）の管理へも、同社は解析の用途を広げています。2025年9月には、JR西日本と枯死木や危険木を検出するデモを行いました。2026年7月には、JR東日本スタートアップの「STARTUP ON DEMAND #5」で、鉄道林の管理をテーマとする募集に採択されています。いずれも、枯死木など危険な木を把握し、鉄道林の維持管理を効率化する取り組みです。

海外の植林地の管理を目指す

海外の植林地の管理にも、同社は技術を広げることを目指しています。モンゴルでは、政府が進める10億本の植林を背景に、同社が植えた木のモニタリングを実証しています。フィリピンのバナコン島では、2024年4月から2025年6月にかけて、約253haのマングローブ植林地で炭素蓄積量（樹木が蓄えた炭素の量）を調べました。2026年5月にはタイのカセサート大学とMoU（協力の覚書）を結び、共同研究と人材育成を進めます。

会社概要｜DeepForestの事業内容と設立背景

京都大学の森林研究から創業

DeepForest Technologies株式会社は、代表取締役の大西信徳氏が京都大学の在学中に開発した、ドローンの画像からAIで樹木を識別する技術をもとに、2022年3月30日に設立されました。大西氏は京都大学農学部森林科学科から同大学院農学研究科へ進み、2022年に博士の学位を取得しています。創業後も京都大学と共同で、点群（レーザーが当たった位置を示す点の集まり）を解析するソフト「DF LAT」を開発しています。

京都市の認定と企業との契約

同社は2024年3月、京都市ベンチャー企業目利き委員会（京都市が設けた、ベンチャー企業を認定する委員会）でAランク認定を受けました。2025年8月には、令和7年度「京都エコノミック・ガーデニング支援強化事業」に採択されています。2026年7月には、ドローンなどを扱う株式会社セキドとの間で、DeepForestがセキドからドローンを購入する売買基本契約を結びました。あわせて、ドローンと自社のソフトをセットで提供する販売協力も発表しています。

シリーズAで約2億円を調達

同社は2024年6月、シリーズA（製品の販売を広げ、事業を本格的に伸ばす段階の調達）の第三者割当増資（特定の相手に新株を引き受けてもらう資金調達の方法）で、総額約2億円を調達しました。リード投資家（中心となって出資する投資家）は、ベンチャーキャピタルの株式会社環境エネルギー投資です。シリーズAの資金は、森林解析ソフトとカーボンクレジットの事業の国内拡大と海外展開などに充てる計画です。

編集後記｜FrontJournal編集部より

森林の調査は、長く人が1本ずつ測ることで支えられてきました。DeepForestは、その調査の負担をドローンとAIの解析で減らそうとしている企業です。市販のドローンの写真で、スギやヒノキなど対応する樹種を見分けられる点は、小規模な森林管理者にとって大きな意味を持ちます。

注目したいのは、樹木1本ずつの情報を、森林調査の外の用途へつなげている点です。樹木を測る技術が、森林が吸収したCO2の量をJ-クレジットとして示す仕組みや、鉄道林の維持管理へ広がりつつあります。同社の技術が、森林の管理をどう変えていくのかを見守ります。

FrontJournal編集部

本記事は、FrontJournalが公開情報をもとに独自に分析した第三者コンテンツであり、対象企業・研究機関の公式見解ではありません。