スペースシフト、衛星の軌道上AI推論で4海域の船舶検知を実証

ニュース紹介

「スペースシフト、JAXA 軌道上実証 AI アプリ事業において国内外 4 海域での実証観測を完了し、すべての観測で船舶検知に成功」

地球観測衛星データの解析AIを開発する株式会社スペースシフト（東京都千代田区、代表者：金本成生）は、JAXAの「軌道上実証AIアプリ事業」において、2026年6月から7月にかけて実施した実証観測の完了を発表しました。観測を行ったのはシンガポール（6月12日）、オーストラリアのポートヘッドランド（6月29日）、パナマのパナマシティ（7月2日）、東京湾・横浜沖（7月6日）の4海域です。検知した船舶はシンガポール90隻、ポートヘッドランド15隻、パナマシティ57隻、東京湾28隻としています。軌道上でAI推論を実行して船舶を検知する方式により、データ伝送量を約90%削減できる見込みで、検知結果の迅速な提供が期待されると説明しています。同社は実用化・サービス化に向けた取り組みの加速と、防災分野への応用検討を挙げています。

出典：株式会社スペースシフト 2026年8月7日プレスリリース
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000093.000006437.html

FrontJournalの解説

この研究分野について

地球観測衛星は、宇宙から地表や海面を撮影し、そのデータを地上局へ送ります。撮影した画像から船舶や建物、被害の状況を読み取る解析には、近年AIが使われています。

ただし衛星と地上のあいだで送れるデータ量には限りがあります。衛星が地上局の上空を通過する時間は1回あたり数分程度で、画像をすべて送ろうとすると通信が追いつきません。そこで、解析を地上ではなく衛星の上で行うという考え方が出てきます。必要な結果だけを送れば、通信量を抑えられます。

①送るのは画像でなく検知結果

今回の実証は、軌道上でAI推論を実行して船舶を検知する方式です。発表では、この方式によりデータ伝送量を約90%削減できる見込みと説明されています。画像そのものではなく、どこに何隻いたかという結果を送るためです。

通信量が減ると、撮影から結果が届くまでの時間も短くなります。発表では検知結果の迅速な提供が期待されるとしており、応用先として防災分野の検討が挙げられています。

②4海域すべてで検知に成功

観測は2026年6月から7月にかけて、シンガポール、オーストラリアのポートヘッドランド、パナマのパナマシティ、東京湾・横浜沖の4海域で実施されました。検知した船舶数はシンガポール90隻、ポートヘッドランド15隻、パナマシティ57隻、東京湾28隻と報告されています。

混雑した港湾から比較的船の少ない海域まで条件の異なる場所を選んでおり、同社は実用化・サービス化に向けた取り組みを加速するとしています。