Satellite Data Days~衛星画像ハッカソン開催レポート

イベントレポート

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本記事は、11月に開催された衛生画像と生成AIを組み合わせたハッカソン「Satellite Data Days ~ 衛星画像ハッカソン ~」の開催レポートになります。

このハッカソンは11月11日にキックオフを行い、参加者同士でチームを組んでいただきました。そして、11月28日にチームごとに作成した作品を発表していただきました。

約2週間という短い期間でしたが、どのチームもとても興味深い作品を作成しており、盛り上がりのあるハッカソンになりました!

ハッカソン概要

Satellite Data Days ~ 衛星画像ハッカソン ~ (2024/11/11 19:00〜)
## 【注意】 本ページでは申し込みできません、外部イベントサイトから申込可能です。 https://lu.ma/vnnro5q4?locale=ja * * * ## ハッカソン概要 ### 開催目的 このハッカソンでは、「LLM」と「衛星画像データ」を組み合わせることで、実社会で直面する課題に対してどのような革新的な解決策が生まれるかを探求します。都市の持続可能性や防災、地域特性の最適化といった複雑な問題に対し、AIの自然言語処理能力と衛星データの地理情報を活用することで、どのような解決策が見出されるのか楽しみです。 本イベントを通じて普段触れる機会の多くない衛星画像デー...

このハッカソンでは最大4人でチームを作成し、「衛星画像データ」と「生成AI」を利用することを条件として、以下の3つのテーマから1つ選びプロダクトを開発します。

  1. 都市の持続可能性と災害対策の未来
  2. データ駆動型の地域特性解析と最適化
  3. 未来の都市と社会を創造するデジタルツール

このイベントは株式会社Penetratorさんと弊社Algomaticとの共催によるハッカソンとなっており、Penetratorさんからはハッカソンで利用するための衛生画像のデータ提供をしていただきました。

また、スポンサーとして以下の3社からご支援いただきました。

Google合同会社さんからはインフラクラウドスポンサーとして、1人あたり$300 USDのGoogle Cloud利用枠を提供していただきました。
株式会社PLAIDさんから会場スポンサーとして、イベントスペースを貸していただき、作成したプロダクトはPLAIDさんのイベントスペースで発表を行いました。
ミロ・ジャパン合同会社さんからはフードスポンサーとして支援をいただきました。

審査員

ハッカソンの審査員として3名の方に作品の審査を行なっていただきました。

  • 城戸 彩乃 様 (株式会社sorano me 代表取締役社長 / 株式会社Archeda 取締役)
  • 田中 智 様 (JAXA宇宙科学研究所 太陽系科学研究系 教授)
  • 南里 勇気 様 (株式会社Algomatic 取締役兼執行役員 横断CTO)

発表作作品紹介

このハッカソンでは合計9チームが開発したプロダクトの発表を行いました。
発表していただいた順番に作品を紹介していきます。

SOME ideas

発表風景
  • ユーザーの好みに応じて指定した目的地までのルートを提案する
  • 提案するルートには寄り道するべきお店が含まれている
プロダクト名「sanpo.ai」

がんばりマッスル

  • 地方の衛生画像を用いてモザイクアートを作成し、NFTアートとして出品することを目的としたシステム
  • Loraによって画像を学習させて実装している

野武士

サービスのUI画面
  • 散歩道提案システム
    ・自然言語でスタートと目的地を指定すると散歩道ルートを作成してくれる
    ・作成された散歩道はマルチモーダルLLMによって解析を行い、コメントを作成
  • 地方移住支援システム
    前述のシステムを改良し、指定した地方に引っ越したと仮定して、自身の未来の日記を作成するというシステム

トリプルメトロポリス

  • えこやね+
    生成AIを用いて衛生画像から建物の屋根を分析するシステム
  • 3つの軸でシステムを提案
    for 行政 :屋上の緑地化率の計測
    for 企業 :ソーラーパネル設置のリコメンド
    for 個人 :積雪量による家屋の倒壊のしやすさの判定、見回りサポート

Forest

  • カーボンクレジット向け植生状況解析アプリ
  • 植林プロジェクトが正しく行われたのかを検証することができる

Unseed

  • 路上駐車の検出による、道路の危険性の可視化システム
    ・事故の抑制
    ・渋滞の把握
    ・警備コストの低下
  • 生成AIによって衛生画像から路上駐車の台数を集計

gravity

  • 画像と避難情報から危険なポイントを算出するシステム
  • 生成AIからGeoJSONを生成し、危険なポイントを可視化

ユニバック

  • どこに選挙投票箱を設置すれば良いのかを分析するシステム
  • 衛生画像、自治体のオープンデータを元に生成AIなどで分析

Tech Fun

  • 出店シミュレーションシステム
    ・指定した場所に店を出店した場合、周辺の住民がどのような反応をするのかをシミュレーションする
    ・各場所に様々なペルソナを持ったLLMエージェントが反応する

優勝チームの紹介

合計9チームの発表から審査員による審査を経て、優勝チームを決定しました!

審査員による審査の様子
発表の瞬間…

優勝チーム🎊:「トリプルメトロポリス」

👏

様々なターゲットに対し、建物の屋根分析システムの利用ケースが提案できていることが評価され、「えこやね+」を開発したトリプルメトロポリスが優勝しました!👏

※ちなみに優勝したトリプルメトロポリスですが、チーム名の由来はチームメンバーの居住地が3都市に分散していることから由来しているそうです!

おわりに

2週間という短い期間でそれぞれのチームが別々のアプローチ、アイデアでプロダクトを開発して、とても興味深い発表をしていただきました!また、懇親会では別々のチームでの交流がとても盛り上がりました。

今後もハッカソン等を通じて技術知見やアイデアの共有を深めていければと思います。

弊社Algomaticの開催するイベントは下記connpassのページからお知らせいたしますので、ぜひチェックしていただければと思います。

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