Seima Osako

• 地理空間情報データを統合し、太陽光発電(PV)システムの最適設置 箇所を特定するロジックを設計。 • 衛星画像とLiDARを用いて、森林属性(例:樹高・樹種)および森林の CO2吸収量の推定モデルを開発。

• 人流データおよび SNS データの可視化により、エリアマネジメントの 効率化を支援。 • 車両移動データから CO2 排出量の推定および環境影響評価。 • オープンデータや人流データを用いて新規出店候補地の売上を予測。 • 機械学習・深層学習により水田および稲作の栽培状況を検出・可視 化。

ブラジル・アマゾンのアグロフォレストリー案件向けに土地被覆分類モデル を開発し、森林減少動向と土地利用変化を監視するためのインタラクティブ なダッシュボードを Google Earth Engine(GEE)App で構築・公開。

• LLM を活用し、財務諸表からの財務データ抽出を自動化・効率化。 • 顧客サポート効率化のため、FAQ チャットボット(LangChain-RAG、GPT/Claude)の開発を支援。

農業×衛星画像解析

研究テーマ「冬季の温帯低気圧通過に伴う極端降雪の発生環境場」 降雪・積雪系オンラインワークショップ2020

＜”成人気管支喘息におけるスマートフォンを活用した食事療法支援”研究開発プロジェクト＞ • データベース設計やAPI開発サポート • アプリを利用したユーザの食事記録を収集し、喘息患者にどのような食事習慣があるのかを分析。

• 不動産デベロッパー向けに、GPS モバイルデータを用いた来訪者フロ ーおよび利用路線分析を実施。 • COVID-19 の拡大による人流パターンの変化を分析し、パンデミックの影響を評価。