SAgriは、成長を続ける農作物市場に宇宙からのデータを用いることで、将来人類が直面する食糧問題と環境問題の解決に取り組む企業です。衛星リモートセンシング、機械学習をはじめとした技術を融合させ、農業における様々なデータを分析し、様々なソリューションを提供することを目指しています。 ■プロダクトについて SAgriは現在2つのプロダクトに力を入れています。 一つ目は衛星データから得られるNDVI(植生指数)等を活用してエンドユーザーの課題を解決するものです。 例えば茨城県より委託を受け、耕作放棄地という課題に対して、農地の耕作放棄地率を算出するアルゴリズムを構築し、ACTABAというアプリケーションを開発しました。 (茨城県報道発表資料:https://www.pref.ibaraki.jp/kikaku/kagaku/kokusai/documents/20200331_sagri.html ) ２つ目は農地関連の全てのデータ基盤となるポリゴンのAI化です。 将来スマート農業が進展すればドローンを始めとしたIoTデバイスや農機の自動運転等、農地のデータを元に農業が営まれるようになる為、データ連携の基盤となる農地の区画情報(ポリゴン)が必要になります。 ■今後の展開 衛星データはメリットの一つに広域性があり、世界中のデータを均質に取得することが可能となります。 また可視光の領域のみならず、マイクロ波を活用した人間の目には見えないデータも取ることができます。 上記以外にも様々な開発を進めておりますが、ビッグデータである衛星データを解析し、実際の現地におけるデータとも突合する等、様々な観点で分析を行い、如何にユーザーのソリューションに繋げるかが重要になってきます。 またプロダクトを一つローンチしたことで、現在様々な企業から共同プロジェクトの提案も頂いており、今後衛星データをユーザーにアプリケーション等で届けるにも、データを解析する人材を必要としております。

SAgriのミッションは、「世界中の農地をデータ化し持続可能な農業基盤を作る」ことです。 数多くの農家が経験をもとに暗黙知的に行っている農業をテクノロジーを通じて、データ化を促進することで、世界中の農業生産に付随する様々な問題を解決することを目指しています。

SAgriの強みは、エンドユーザーのニーズに沿って衛星データを解析し、ソリューションとして提供できる点にあります。 衛星は過去、国家プロジェクトとして研究目的に打ち上げられてきましたが、近年は民間での活用が促進され、さらに画像認識の技術革新によって新たなステージに移ろうとしています。 ”宇宙利用産業は、単なるデータ販売から、ソリューションビジネスへの過渡期にある。衛星データ提供者とエンドユーザーの間のバリューチェーンが多層化する中、エンドユーザーのニーズに沿って 衛星データを解析し、ソリューションとして提供するサービスプロバイダが不足しており、特に、そうした役割を担うことが期待されるベンチャー企業の数も少ない 。” ＜宇宙産業ビジョン 2030 より抜粋＞ 日本の未来に向けて、どのように農地情報のデジタル化を進めていけるか、 農林水産省の「デジタル地図」を活用した農地情報の管理に関する検討会の検討委員も務めております。 （https://www.maff.go.jp/j/kanbo/dmap/191127.html） 衛星データを活用してみたい、データ分析が得意などといった方はぜひお気軽にご連絡ください。

現在サグリでは社会的影響の大きな課題、プロジェクトに挑戦したいデータサイエンティストを募集しています！ ① 業務内容 衛星データを始め、各種データを活用した分析業務に携わって頂きます。 以下は2021年現在、開発・進行中のプロジェクト概要になります。 ・現在人手で作成されている農地の区画情報(ポリゴン)を予測モデルを用いて予測し、農地ポリゴンの作成効率の向上を図る ・ ACTABAにて利用している耕作放棄地率予測モデルの精度向上 ・ドローンで撮影したマルチスペクトル画像から稲の倒伏確率などを予測するモデルの作成 ・気象データ（日射量、降水量など）活用方法の提案 ② 技術スタック ・言語：Python ・ライブラリ・フレームワーク：Detectron2 / PyTorch / pandas / numpy / scikit-learn etc… ・DB：PostgreSQL ( PostGIS ) ・インフラ：AWS / GCP ・バージョン管理：Git ・リポジトリ管理：GitHub ・GISツール : QGIS ・コミュニケーションツール : Slack / Zoom / Discord ③ 期待する人物象 ・社会的影響の大きな課題、プロジェクトに挑戦したい ・ご自身の専門領域でない分野の情報のキャッチアップが素早く行える ・メンバーとのコミュニケーションが円滑に行える ・課題解決に至るまでの道筋をご自身で設計できる ④ 必要スキル ・Pythonを使用したデータ分析の実務経験をお持ちであること ・機械学習の基礎知識及び機械学習を用いたデータ分析の実務経験をお持ちであること ⑤ 歓迎スキル ・ 深層学習に関する知識 ・衛星データの取扱いに関する知識 ・リモートセンシングの知識 ・ 英語力 ・東南アジアへの関心 ・農業への関心・興味 ⑥ その他 ・東京オフィス勤務 ・働き方については応相談 興味のある方いらっしゃいましたら是非応募・ご連絡お待ちしております！