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2024年

UNICEF(国連児童基金)

ITUとの共同イニシアチブ「Giga」でAIと衛星画像を活用した世界規模の学校マッピングを推進。深層学習モデルで約91%の精度で学校を衛星画像から特定し、コロンビアでは7,000校の未登録校を発見。2030年までに全世界の学校のインターネット接続を目指す。

企業規模大企業(1,000名〜)
地域海外
導入段階全社展開
使用ツールGiga Maps(オープンソースプラットフォーム)、Maxar高解像度衛星画像、深層学習モデル

背景・課題

世界中で多くの学校がインターネットに接続されておらず、教育格差の原因となっていた。学校の正確な位置情報すら把握されていない国が多く、まず学校のマッピングが急務であった。

取り組み内容

UNICEFとITUが2019年に開始したGigaイニシアチブの一環として、Maxar社の高解像度衛星画像と深層学習技術を活用。AIモデルを各国の環境に合わせて訓練し、衛星画像から学校を自動検出。Giga Mapsプラットフォームで学校の位置と接続状況をリアルタイムで公開。

成果・効果

衛星画像からの学校検出精度約91%、コロンビアで7,000校の未登録校発見

スーダンでの検出精度約91%を達成。コロンビアでは公式データセットに含まれない7,000校を発見し政府に提供。オープンソースプラットフォームとして世界中で利用可能に。

教訓・ポイント

AI衛星画像解析は、従来の現地調査では困難だった大規模マッピングを実現。各国の環境(都市・農村の違い等)に応じたモデルの再訓練が精度向上の鍵。

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