Archedaは、「地球の秘めた可能性を価値にする」をミッションに掲げ、主に衛星データを利用した自然環境のデータ化を通じて「企業や自治体の自然管理の効率化」と「Nature-based solutionsにおけるモニタリング効率と信頼性の向上」の実現を目指しています。 衛星データを利用した自然解析ソリューションを開発しています。衛星データを利用した自然環境のデータ化による「企業や行政の自然管理の効率化」と「Nature-based Solutionsにおけるモニタリング効率と信頼性の向上」を通じて、コスト低減による自然の管理エリアの拡大と、自然資本に対する経済循環の創出を促進し、気候変動対策とネイチャーポジティブの実現を目指します。

＜一次産業の課題＞ 日本の森林資源は豊富なものの、伐採適齢期を過ぎているものも多く、また森林の高齢化も進んでいるため、このままだと温暖化の抑止効果も徐々に弱まっていきます。さらに、林業従事者の人手不足も進んでいるため、林業施業の生産性を上げ、伐採→植林の循環を生み出す必要性があります。 そんな中で、実は林業は労災発生率が全産業平均の10倍以上とかなり高く、林業従事者は非常に危険な環境で働いています。自治体で管理している森林簿は植林時から更新されていないことも多く、正確な森林データが存在していません。そのため、事業者は施業の前後で現地まで行き資源量調査を行いますが、この現地調査も目測や経験に基づくことも多く、危険を犯して作業しているにも関わらず、結果見積もりがブレることも多いという課題があります。 ＜自然資本の活用先としてのカーボンクレジットの課題＞ あるリサーチによると、企業の現状の削減量のままでは、約93%の企業でネットゼロ目標の達成は困難とされています。そのため、GHGの削減・吸収量をクレジットとして販売・取引できる仕組みであるカーボンクレジットの仕組みの活用が非常に重要となってきます。カーボンクレジットの需要・供給量ともに今後も拡大が見込まれていますが、その中でも自然由来のカーボンクレジットのニーズが中心になっていくという予測もあります。 しかしながら、昨今、この自然由来クレジットのプロジェクトが正しく運営・管理されていないことによるグリーンウォッシュの批判も増えています。そのため、クレジットの創出量（供給量）が増えていくためには、クレジットの創出におけるモニタリング効率を高めるだけでなく、創出するクレジットの品質における透明性が低いままだと売れないリスクがある、といった課題を乗り越える必要があります。

現在、衛星データを活用した森林モニタリング及び自然由来カーボンクレジット向けのモニタリングソリューションであるGreen Insightの開発を進めています。 Green Insghtは、衛星データを活用した①森林モニタリングと②自然由来カーボンクレジット向けのモニタリングの2つの機能を有する一連の解析エンジン及びWebサービスのことです。 森林モニタリングは、林業関連企業、自治体、インフラ企業様に向けて、衛星データから推定した森林資源量推定や森林管理に必要な解析ソリューションを提供していきます。 自然由来カーボンクレジット向けのモニタリングは、国内外のクレジット制度の中でも自然由来系の方法論に絞り、創出や品質評価、プロジェクト監視等のDMRVに向けたソリューションを提供していきます。

🌲The Role（役割） Archedaの中核となるリモートセンシングの解析技術の研究開発、衛星データの処理のサポートをするエンジニアインターンを探しています。 私たちは、光学、SAR、LiDARなどのリモートセンシングデータを活用して森林の炭素蓄積量とその変化をモニタリングしています。また、土地被覆や森林資源情報（樹種判別、樹高推定、樹冠検出、材積推定）などの解析も行うことで、企業や行政の森林管理の効率化やカーボンクレジットプロジェクトのモニタリングをサポートしています。 これらのプロジェクトで使用するための国規模の衛星データのプロセスパイプラインの開発サポート、リモートセンシングデータの前処理のサポートをしていただきます。（能力・適性に応じて業務内容はフレキシブルに変化します。） また今後は、森林に限らない農業や水域に関する解析技術も開発していく可能性があります。 2024年8月〜(応相談)で開始できる人を探しています！ 🌲We are looking for（求める人物像） - 0→1のプロダクト開発を行いたい - リモートセンシングの解析技術を社会実装していきたい - チャレンジングなことを楽しめる、当事者意識を持って取り組める - 新しい技術に関心を持つことができる - 顧客目線で考えながらプロダクト開発を進めることができる - 気候変動問題，環境系のトピックに関心がある - 自らの趣味嗜好だけでなく，目的に沿った選択肢を検討し実行することができる 🌲Essential qualifications（必須条件） - Pythonを用いた基礎的なプラグラミング経験 - 英語力（英語のドキュメントや論文を読むことができる） 🌲Preferred qualifications（歓迎条件） - 週25時間以上の稼働 - 大学でリモートセンシング、地理情報科学、天文学、コンピュータサイエンスなどの分野を専攻 - 衛星データ解析における理論理解（特にSAR・LiDARまたは光学・ハイパースペクトル等の衛星画像の解析） - ArcGISまたはQGISなどのGISソフトウェアに関する経験 - Pythonを用いた機械学習の開発経験 - クラウドサービスを用いた開発経験（GCPやAWSなど） - 地理情報の操作・分析経験（ラスター・ベクターデータの処理、GDAL、QGIS、ArcGIS、postGISなどの利用経験） - MLOpsを用いた機械学習のライフサイクルの構築経験 - 森林解析、水田解析等の環境モニタリングに関する技術の開発経験 - 時系列の衛星データを用いた解析経験 - Gitを用いたコード管理 - Dockerを利用した開発経験 - 関連分野において大学で研究を行っており、社会実装していきたいと考えていること