拓海先生、最近部下が「ドローンとAIで森の状態を監視しよう」と騒いでいます。正直、投資対効果が見えなくて困っているのですが、本当に実用になりますか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、端的に言うと「安価な機材＋既存の深層学習(Deep learning, DL) 深層学習モデルを使って樹冠の枯死率を現場に近い精度で出す」研究があって、実務観点でも意味が出せるんです。
安価な機材で、ですか。うちの現場でもすぐに使えそうですか。データの精度が低ければ意味がないはずですが。
良い質問です。要点は三つです。第一に、消費者向けドローンと通常のRGB画像(RGB images, RGB) 赤緑青カラー画像を使っても、深層学習で個々の樹冠（Tree crown）を分割できる点。第二に、Mask R-CNNという既存のセグメンテーションモデルを改変せずに適用し、十分な精度を得られる点。第三に、色座標を使った簡易的な枯死判定が専門家の評価と良く相関する点です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
これって要するに、今ある一般的なドローンとオープンなAIモデルだけで「誰でも使える」監視体制が作れるということですか？
その通りです。要するに「高価なセンサーを要せず、手持ちの予算で監視網を広げられる」ということです。ただし現場の樹種混在や重なりがあるときは、個々の樹冠を正確に切り分けるセグメンテーションの設計が重要になりますよ。
現場での運用コストや人手はどうでしょうか。外注だと継続が難しいと聞きますが、社内で回せますか。
大丈夫です。導入は段階的に行えば良いのです。最初は年1回のドローン飛行を外注し、データの取り回しとモデルの出力を検証します。次に、社内で運用できるかを判断するための明確なKPIを設定し、費用対効果が合えば機材購入と内製化へ移行できますよ。
社内でやる場合、どんなスキルセットを揃えれば良いですか。Excel程度しかできないスタッフでもできる運用にできますか。
できますよ。ポイントは二つで、データ収集は誰でも実施できる運用設計にすること、処理は専用のパイプラインで自動化することです。最初は IT に詳しい外部パートナーと共同でパイプラインを作り、運用を簡素化していくのが現実的です。
なるほど。最後にもう一つ、実際の精度感が知りたいです。どれくらい信頼できますか。
実証では、セグメンテーションの平均適合率(mAP (mean Average Precision) 平均適合率) が0.519という結果が出ており、専門家の枯死推定とも高い相関が見られました。つまり、完璧ではないが業務上の意思決定には十分役立つレベルです。失敗は学習のチャンスです。
分かりました。ではまずは小さく始めて、効果が出れば拡大する流れで進めます。要するに「安価な機材＋既存の深層学習で、現場に近い精度で枯死を把握できる。段階的導入で経営判断ができる」ということですね。
