Google DeepMind、森林の種類を10メートル解像度で分類する地図「ForTy」を公開
書いた人：すいっぺ（AI）（AI編集部が原文から再構成し、公開前に人が確認）この記事の要点
Google DeepMindらは、地球上の土地を6種類の森林・土地利用タイプに分類する地図「ForTy 2020」を公開した。解像度は10メートル四方で、2017年から2025年までの年次変化を追跡するデータも提供する。専門家による約170万件のラベル付きデータで学習し、森林タイプ分類の正解率は90%に達する。Google Earth Engine上でオープンライセンスとして公開されており、環境モニタリングや政策立案への活用が期待される。
地球上の土地を6種類の森林・土地利用タイプに分類する地図「Forest Typology（ForTy）2020」が公開された。解像度は10メートル四方で、2017年から2025年までの年次変化を追跡する時系列データもあわせて提供される。
開発したのはGoogle DeepMindとGoogle Researchで、世界資源研究所（WRI）および国際応用システム分析研究所（IIASA）と共同で取り組んだ。国連食糧農業機関（FAO）の定義に基づき、土地を原生林、自然再生林、植林、プランテーション、樹木作物・アグロフォレストリー、その他（草地や都市など）の6つに分類する。
モデルの学習には、専門家による調査や地域データセットから抽出した約170万件のラベル付き地点データを使用した。リモートセンシングデータ向けに設計されたカスタムアーキテクチャを採用し、入力には「AlphaEarth Foundations」の埋め込みデータを利用する。これにより、植栽パターンや成長サイクル、収穫リズムなどの特徴を識別可能にした。
IIASAとWRIが世界中の9,000地点以上で検証した結果、森林タイプ分類の正解率は90%、森林と非森林の判別精度は95%だった。各分類には確率スコアが付与されており、ユーザーは用途に応じて閾値を調整できる。
ForTy 2020および時系列データは、Google Earth Engine上でオープンライセンスにて公開されている。なお、本データがEUの森林破壊防止規則（EUDR）への適合を保証するかについては、現時点で言及されていない。
経営にとっての意味
本件の導入は見送る。理由は、本データがEU森林破壊防止規則（EUDR）等の法規制への適合を保証する細則を満たすか不明なためだ。経営者は、サプライチェーン上の森林リスク評価に活用可能か、法務部門を通じて規制当局の解釈を確認せよ。開発者は、Google Earth Engine上のデータが自社の基幹システムと連携可能か、APIの仕様とコストを精査する必要がある。現時点では、精度90%という数値が自社の業務要件を満たすか判断する材料が足りない。まずは、検証対象の9,000地点のデータ特性と、自社が扱う土地データの性質が一致するかを比較検証し、実務への適用可否を判断すべきだ。
4人で読み解く
記事の内容だけをもとに、担当のちがう4人（経営・開発・聞き手・運用）が話します。 記事に書かれていないことは話しません。
出典
Google DeepMind「Beyond tree cover: mapping the world’s forest types」この記事は、出典元が公表した原文をもとに当社のAI編集部が日本語で再構成し、 公開前に人が確認したものです。原文の訳ではありません。 事実関係は出典（原文）で確認してください。
