拓海先生、最近部下から「衛星画像とAIで空き地を探して植林すれば雇用も環境効果も取れます」と聞いたのですが、正直ピンと来ないのです。これ、本当に現場で使える技術なのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきますよ。今回の論文は衛星画像による未利用地の検出と、その土地を植林に転換したときの雇用・生産・CO2削減の試算を結び付けた研究です。要点を3つで説明しますね。まず画像解析で候補地を素早く見つけること、次に植林の人員と収量を推定すること、最後にそれが政策や産業に与える影響を示すことです。
画像解析というと難しい言葉が並びますが、具体的にはどんな手法を使っているのですか。うちの現場でもできるものなのでしょうか。
ここは専門用語を避けて説明しますね。論文は物体検出モデルのYOLOv8（YOLOv8、物体検出モデル）を使って空き地をピンポイントで探しています。例えるなら、街の航空写真を人間の代わりに瞬時にスキャンして「ここが空いてます」とタグ付けするソフトです。現場導入は、データ準備と運用フローを作れば中小企業でも可能です。
なるほど。あと論文ではRAGと言っていたと聞きましたが、それも使っているのですか。これって要するに〇〇ということ？
いい確認です。Retrieval-Augmented Generation（RAG、情報検索強化生成）という仕組みを使っています。要するに大量のデータベースから関連情報を引き出して、それを元に意思決定に役立つ提案を作る仕組みです。たとえば現地に適した樹種や植栽間隔、必要な労働力を既存の知見から自動で取り出して提示してくれるイメージです。
じゃあ結果としては何が期待できるんですか。雇用が増えるとかCO2が減るとか、数字で見せてもらわないと投資判断がしづらいのです。
その点も論文は試算しています。例としてガバラ地区の9 km²分の画像から得られた未利用地を基に、平均5 m²／本で約180万本の植林が可能と推定し、これにより約36,000人の雇用が得られると算出しています。CO2吸収や酸素生産も若木の段階で推定値を示しており、成熟すればさらに大きな環境効果が期待できると述べています。
うーん、現実の運用となると現場管理や費用対効果が気になります。これって結局、行政主体でやる話ですか、それとも民間で回せる話ですか。
重要な視点です。論文は行政と民間の両方に適用可能だと示唆しています。行政は公共事業や気候政策として活用でき、民間はカーボンオフセットや持続可能な原材料確保といったビジネス価値を作ることができるのです。投資対効果は現地の労働単価や苗木コストに依存するため、実証プロジェクトで数値を検証することを勧めます。
分かりました。では最後に要点を自分の言葉でまとめさせてください。画像で空き地を素早く見つけ、それを基に人員と収量を試算し、行政や民間で実行すれば雇用創出とCO2削減につながる、ということで間違いありませんか。
その通りです。現場の条件次第で投資対効果は変わりますが、技術的には実行可能であり、政策的な支援があれば早期にスケールできると考えられます。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
