導入事例
GEO AI Platformを活用し、様々な業界の課題を解決した具体的な事例をご紹介します。
A県B市 防災危機管理課 様
台風被害の迅速な状況把握と避難計画の最適化
課題 (Problem)
これまではヘリコプターやドローンによる目視確認に頼っていたため、悪天候時や夜間の被害状況の把握が遅れ、初動対応に遅れが生じていた。
解決策 (Solution)
GEO AI Platformを導入し、災害発生直後のSentinel-1 SAR画像を自動解析。雲を透過して浸水エリアを特定するシステムを構築した。
成果 (Result)
災害発生から数時間以内に広域の浸水ポリゴンデータを取得可能になり、避難指示の迅速化と救援物資の最適配置を実現。初動対応の時間が従来比で約60%短縮された。
C損害保険株式会社 様
水災保険の支払い査定の自動化と迅速化
課題 (Problem)
広域な水害発生時、調査員が現地に赴いて被害状況を一つ一つ確認するため、保険金の支払いまでに数ヶ月を要し、顧客満足度が低下していた。
解決策 (Solution)
契約者の住所データと、GEO AI Platformから出力される浸水深・浸水範囲の推計ポリゴンをAPI経由で自動照合するシステムを開発。
成果 (Result)
現地調査を待たずに被害状況の一次判定が可能となり、保険金の最短支払い日数を数週間から数日へと劇的に短縮。調査コストも大幅に削減された。
Dアグリテックファーム 様
農地湛水被害のモニタリングと収量予測
課題 (Problem)
大雨による農地の冠水（湛水）が頻発していたが、広大な農地のどこがどの程度被害を受けたのかを正確に把握する手段がなかった。
解決策 (Solution)
定期的に取得されるSARデータと光学データを組み合わせ、農地エリアの湛水状況を時系列でモニタリングし、ダッシュボードに可視化。
成果 (Result)
被害エリアのピンポイントな特定が可能になり、土壌改良や排水対策を優先的に行うべき箇所が明確化。次年度以降の収量予測の精度も向上した。
E電鉄株式会社 様
土砂災害リスクエリアの早期検知とインフラ保護
課題 (Problem)
山間部を走る路線の周辺において、斜面崩壊や土砂災害のリスクを目視パトロールのみで監視するには限界があった。
解決策 (Solution)
SARの干渉解析（InSAR）技術を応用した微小変位モニタリングデータをプラットフォーム上で統合し、斜面の変動リスクをヒートマップ化。
成果 (Result)
数ミリ単位の地表の変動を早期に検知し、大雨の前に予防的なインフラ補強工事を実施することで、列車の運行停止や重大事故を未然に防ぐことに成功。
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