GeoAI

AI に基づく地理空間ワークフロー

組織が空間的問題の解決を高速化して、どのように強靱な未来を構築しているかをご覧ください

抽出されて赤に色分けされた建物と緑の土地と樹木の衛星画像

説明

GeoAI とは

地理空間人工知能 (GeoAI) は、地理空間データ、科学、技術と融合した人工知能 (AI) の応用で、ビジネス チャンス、環境への影響、業務上のリスクに対する現実世界の理解を促進します。 組織は、自動化されたデータ生成や親しみやすい空間ツールとアルゴリズムを通じて、業務を大規模に実行できるよう最新化しています。

ディープ ラーニングによる豊富な地理空間データの抽出

画像、ビデオ、ポイント クラウド、テキストなどのデータから、情報の抽出、分類、検出を自動化することで、時間を節約します。

機械学習を使用した予測解析の実行

より正確なモデルを構築します。 専門家による空間アルゴリズムを使用して、クラスターの検出、変化の計算、パターンの検出、結果の予測を実行できます。

Aerial image of buildings, homes, and green trees along a coastline and blue ocean

予測のための現実世界のモデル化

航空画像を使用して、グレナダの建物や道路の画像を抽出し、地滑りの危険にさらされている住民やインフラストラクチャを特定します。

価値

GeoAI が重要である理由

GeoAI は、複雑なデータセットから意味を抽出する速度を変革するため、地球の最も差し迫った課題に対処するのに役立ちます。 これは、日に日に増加し続けているさまざまなデータの複雑なパターンや関係を明らかにし、認識できるようにします。 GeoAI を活用する組織は、データが進化しても適応できるモデルを使用して、データを情報に変換する方法に革命を起こしています。

データの品質、一貫性、正確性の向上

自動化のパワーを利用することで手動によるデータ生成ワークフローを効率化して、効率を高めコストを削減します。

状況認識にかかる時間の短縮

センサーやビデオなどのソースからイベント、対象物、エンティティを監視および解析して、応答時間の短縮と先を見越した意思決定を実現します。

ロケーション インテリジェンスの意思決定への導入

現実世界の認識を使ってデータに基づく意思決定を行います。 空間パターンからの知見と正確な予測によって、ビジネスの成果を高めます。

Aerial image of a landscape that includes a field and hills with green trees, ponds, and roads

持続可能な未来の創造

リソース管理を最適化し、ビジネス上の意思決定がコミュニティに与える影響を理解して、無駄を削減し、サイトの計画と管理を改善します。

GeoAI の利用方法

GeoAI は、課題に取り組み、機会を積極的につかむために、さまざまな業界やアプリケーションで使用されています。 作物の収穫量の最適化、コミュニティの安全の向上、資産点検の効率化、緊急対応時間の短縮などに、GeoAI がどのように利用されているかをご覧ください。

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銀色の四角形のソーラー パネルが並ぶ広大な緑地

全体の利益のための GeoAI

GeoAI は、意思決定者に正確かつタイムリーな情報を提供することで、社会のさまざまな分野にプラスの影響を与え、全体の利益に貢献する可能性を秘めています。 GeoAI が公共衛生や自然保護などの分野で、どのように利益を与えているかをご覧ください。

現実世界のストーリーを読む

はじめての Esri

洞察を得るまでの時間の短縮

世界で最も強力な GIS およびロケーション インテリジェンス ソフトウェアと、AI のパワーと拡張性を組み合わせます。 Esri の長年にわたる専門知識は、ビッグ データから意味を抽出する信頼できるソリューションを提供します。 大量のトレーニング データ、大規模な計算リソース、および AI の知識が不要になります。 Esri を利用することで、大規模な空間問題に取り組む方法を最新化できます。

ここから開始

ゼロから開始する必要はありません

GeoAI を始めるのは、困難な作業のように感じることもあります。 空間専門家による事前トレーニング済みのディープ ラーニング モデルと空間機械学習ツールを利用できます。 Esri のトレーニング済みディープ ラーニング モデルは、誰もが手持ちのデータを使用して抽出、分類、検出、問題解決を開始できる手段を提供します。トレーニング データは必要ありません。 また、Esri の機械学習ツールを使用すると、データ主導のデフォルト値を参考にしながら UI ベースのツールの使用を開始できます。

事前トレーニング済みモデルの詳細
ArcGIS を使用した予測
建物のクラスターを表示する衛星画像。一部の境界が赤で描画されている

ニーズに合わせた微調整

実情に合わせたモデルの微調整

出発点を確保したら、次は微調整に取り組むことができます。 独自のパラメーターと求める精度に合わせて、ディープ ラーニング モデルと機械学習アルゴリズムを微調整できます。 高度な設定やカスタマイズによって、柔軟に調整することができます。

モデルを微調整する方法の詳細
4 車線の高速道路を走る車両。大きな赤のセミトレーラー トラックが緑の長方形で囲まれている

カスタム モデルの構築

オープンソース パッケージとの統合

確立した方法をお持ちの場合、それを Esri の方法やオープンソース エコシステムのモデルと組み合わせることができます。 Timm、MMDetection、MMSegmentation などのライブラリから、一般的なモデルを簡単に使用できます。 R や Python への組み込み接続を活用して、カスタム モデルのギャップを埋めることができます。

利用可能なモデルの詳細
土地区画を識別する青、緑、赤、ピンクの複数色の航空画像

Learn how you can apply GeoAI

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