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京都大学の森林研究から生まれた、森林を見える化する技術
みどりナビとは
みどりナビとは
京都大学で培われてきた生態学および環境科学の研究成果を基盤に、AIを活用して森林の樹種や植生を広域かつ効率的に把握するプロジェクトです。
京都大学フィールド科学教育研究センターの伊勢武史准教授が開発した独自技術「こま切れ画像法（CPM）」により、航空写真や衛星画像から森林の状態を可視化し、森林管理、自然資本評価、地域政策、森林金融などに必要な森林情報を提供し、地域と社会の意思決定を支援します。
森林を、もっと分かりやすく
森林を、もっと分かりやすく
地域と社会が未来を考えるための共通基盤をつくります
京都大学の研究成果を活かす
京都大学の研究成果を活かす
京都大学で培われてきた森林生態学の知見をAIに活用し、樹種や植生を効率的に把握する技術の開発を進めています
広域の森林を効率的に把握する
広域の森林を効率的に把握する
航空写真や衛星画像などの既存データを活用し、広大な森林の状況を低コストかつ分かりやすく可視化します
地域の意思決定を支える
地域の意思決定を支える
森林管理、自然資本評価、生物多様性保全、脱炭素施策など、多様な分野で活用できる情報基盤の構築を目指しています
背景・目的
背景・目的
森林は木材生産だけでなく、水源涵養、防災、生物多様性保全、気候変動対策など、地域や社会を支えるさまざまな価値を持っています。
一方で、森林の状態を把握するには多くの時間とコストが必要であり、広域かつ継続的な把握は容易ではありません。
近年は自然資本や生物多様性への関心の高まりを背景に、森林情報を客観的かつ効率的に把握するニーズが高まっています。
みどりナビは、京都大学の研究成果とAI技術を活用し、森林に関する情報を見える化することで、地域と社会のより良い意思決定を支えることを目指しています。
技術・研究内容
技術・研究内容
みどりナビの中核技術は、森林の植生をAIで判別する独自技術「こま切れ画像法（CPM：Chunked Photo Method）」です。CPMは、森林画像を小さな単位に分割して学習データ化することで、効率的にAIモデルを構築し、樹種や植生の分布を広域に推定することを可能にします。
現地調査だけでは把握が難しい森林の状況を、航空写真や衛星画像を活用して可視化し、より実用的な森林情報の提供を目指しています。
活用シーン
活用シーン
みどりナビは、森林や緑地の情報を、地域の計画づくり、森林管理、自然資本評価などに活かすことを目指しています。
森林管理
森林管理
森林の現況把握や施業計画の検討を支援します
自治体・地域政策
自治体・地域政策
地域資源の把握や環境政策、土地利用計画の基礎情報として活用できます
自然資本評価
自然資本評価
森林が持つ環境価値や生態系サービスの評価に活用できます
森林金融・ESG
森林金融・ESG
森林由来の価値を可視化し、投資や金融、企業の情報開示に活かすことを目指しています
連携・相談について
連携・相談について
みどりナビでは、森林情報の可視化や自然資本の活用に関心を持つ自治体、林業関係者、企業、研究機関との連携を進めています。
研究・実証、地域での活用検討、共同研究、事業連携など幅広くご相談ください。
採択・受賞実績
採択・受賞実績
みどりナビの基盤となる森林植生判別AIは、研究開発・社会実装の両面で外部評価を受けています。
・アグリテックグランプリ2025 最優秀賞・山田商会賞
・SBIR支援制度
・KSAC-GAPファンド
これらの実績は、技術的な新規性だけでなく、森林管理や自然資本分野における社会的・事業的な可能性が評価されたものです。
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