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、 すべての観測で衛星軌道での船舶検知に成功

スペースシフトは、JAXAの「軌道上実証AIアプリ」事業で、国内外4海域の実証観測を完了しました。
QPS研究所のQPS-SAR12号機に搭載したオンボードAI実証機で推論し、すべての観測で船舶を検知しました。
軌道上で画像を解析することで、地上へのデータ伝送量を従来比約90％削減できる見込みです。

記事の概要

スペースシフトは、JAXAの「JAXA宇宙技術実証加速プログラム（JAXA-STEPS）」で取り組む「軌道上実証AIアプリ」事業において、2026年6月から7月にかけて実証観測を実施しました。
実証では、株式会社QPS研究所のQPS-SAR12号機に搭載されたJAXA開発オンボードAI実証機を活用しました。
スペースシフトが2026年3月に採択された「深層学習を用いた水域・船舶検知モデルの軌道上実証」に基づく取り組みです。
対象地域は、シンガポール、ポートヘッドランド（オーストラリア）、パナマシティ（パナマ）、東京湾・横浜沖の4海域です。
検知数は、シンガポールが90隻、ポートヘッドランドが15隻、パナマシティが57隻、東京湾（横浜沖）が28隻でした。
港湾周辺の輻輳エリアから外洋航路まで、異なる海域環境で個々の船舶を検知できたことを確認しました。
軌道上でAI推論を実行すると、GBクラスの画像データではなく検知結果を示すテキストベースのデータを送信でき、伝送量を従来比約90％削減できる見込みです。
同社は今後、海洋監視や船舶動向把握の利用シナリオを深掘りし、浸水災害時の被害状況把握など防災分野への応用も進めます。

記事のポイント

1. 軌道上でAI推論： 衛星上でSAR画像を解析し、検知結果をテキストデータとして地上へ送信する構成です。
2. 4海域で検知成功： シンガポールなど4海域で観測し、船舶を合計190隻検知しました。
3. 海洋・防災へ応用： 海洋監視や船舶動向把握に加え、浸水災害の被害状況把握への応用も見込んでいます。

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