～数行のコードで、衛星データ解析を既存システムやワークフローに組み込み可能に～
 

スペースシフトは、国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構（以下JAXA）の「JAXA 宇宙技術実証加速プログラム（JAXA-STEPS）」の枠組みで取り組む「軌道上実証AIアプリ」事業において、2026 年 6 月から 7 月にかけて国内外 4 海域での軌道上実証を実施し、すべての観測で衛星軌道上の AI 推論による船舶検知に成功したことをお知らせいたします。これは当社が2026 年 3 月に採択された提案「深層学習を用いた水域・船舶検知モデルの軌道上実証」に基づくもので、株式会社 QPS 研究所の QPS-SAR12 号機（以下 QPS-SAR 12 号機）に搭載された JAXA 開発オンボード AI 実証機を活用して実施されました。当社は今後、本実証で得られた知見をもとに、本技術の実用化に向けた取り組みを進めてまいります。 

■ 背景：JAXA 軌道上実証 AI アプリ事業について 

JAXA は 2025 年 8 月に、QPS-SAR12 号機に搭載のオンボード AI 実証機を活用して SAR 画像を用いた新たな宇宙利用サービスの実現を目指す「軌道上実証 AI アプリ」を公募しました。本公募において、スペースシフトの「深層学習を用いた水域・船舶検知モデルの軌道上実証」の提案が採択され、以降実証に向けた開発を行ってきました。 

軌道上（オンボード）で AI 推論を実行できれば、地上へのデータ伝送を GB クラスの画像データではなく、検知結果を示すテキストベースのデータに圧縮できるため、データ伝送量を従来比約 90 % 削減できる見込みであるとともに、検知結果の迅速な提供が期待されます。当社は、これまで培ってきた衛星データ解析パッケージ「SateAIs」における海などの検知の技術をもとに、より時間的要求の高い分野へのビジネス展開を見据え、本実証に取り組んでいます。 

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■ 実証結果 

今回、2026 年 6 月から 7 月にかけて、計画していた国内外 4 海域（シンガポール、ポートヘッドランド（オーストラリア）、パナマシティ（パナマ）、東京湾・横浜沖）すべてにおいて順次軌道上実証を実施しました。地上での試験を経たアルゴリズムを軌道上の衛星に搭載し、実際の観測データに対して推論を行った結果、すべての海域で船舶検知に成功しました。各海域の撮像実績は以下の通りです。

表1：国内外4海域における軌道上実証結果一覧

	実施日	地域	検知数
第1回	2026 年 06 月 12 日	シンガポール	90
第2回	2026 年 06 月 29 日	ポートヘッドランド（オーストラリア）	15
第3回	2026 年 07 月 02 日	パナマシティ（パナマ）	57
第4回	2026 年 07 月 06 日	東京湾（横浜沖）	28

 

取得された解析結果では、港湾周辺の輻輳エリアから外洋航路まで海域特性の異なる環境において、検知船舶数の多少に関わらず、個々の船舶を検知できていることが確認できました。シンガポールでは国際海峡を行き交う多数の船舶が、ポートヘッドランドでは資源輸出で知られる港湾沖の船舶が、パナマシティではパナマ湾に停泊・航行する船舶が、東京湾（横浜沖）では港湾近接エリアを航行・停泊する船舶が、それぞれ軌道上 AI によって検知されました。 

下図は、第 1 回（シンガポール）および第 4 回（東京湾（横浜沖））における軌道上での推論によって得られた検知結果です。図 2 では国際海峡における高密度な船舶分布が、図 3 では港湾近接エリアにおける検知の様子がそれぞれ確認できます。 

 

 

■ 今後の展望 

今回の国内外 4 海域にわたる軌道上実証の完了により、多様な海域環境での船舶検知の技術的有効性が確認されました。スペースシフトは、今後本実証で得られた知見をもとに、海洋監視や船舶動向把握など船舶検知の具体的な利用シナリオの深堀りを進め、実用化・サービス化に向けた取り組みを加速してまいります。また、本実証で用いたアルゴリズムは水域検知技術をベースとしており、船舶検知のみならず、浸水災害時の被害状況把握など防災分野への応用も期待されます。今後はこれらの分野における実用化に向けた取り組みも進めてまいります。 

 

■ 本投稿に関するお問い合わせ 
株式会社スペースシフト （担当：元村・堤・真島） 
お問い合わせ：https://share.hsforms.com/1-fFRnQR2QwW3c-zOTCAanQ5m0z8 
Eメール：pr@spcsft.com