Earth AI、予測AIを活用し豪州でタングステンやコバルトなど6つの新鉱床候補を確認

鉱物探査といえば、ベテランの地質学者がハンマーを片手に荒野を歩き回るか、既存の古い鉱山の周りを再調査するのが長年の常識でした。しかし今、AIが衛星データや物理探査データを解析し、人里離れた未開の地から重要鉱物をピンポイントで特定する時代に入りつつあります。

AIを活用した鉱物探査スタートアップのEarth AIは3月26日、オーストラリアで自社が100%保有する鉱区において、現地検証により新たに6つの鉱化有望地（プロスペクト）を確認したと発表しました。

データ乏しい未開地から重要鉱物を検出

今回確認された有望地は、それぞれ地質条件が異なる2つのプロジェクトにまたがっており、合計面積は900平方キロメートルを超えます。

1つ目はシドニーの北西約500キロメートルに位置するニューサウスウェールズ州のKooranjieプロジェクトです。AIが絞り込んだ約512平方キロメートルの範囲を対象に地表探査を行ったところ、最大0.26%のタングステンや、銀、モリブデン、スズの高品位な濃集が確認されました。さらに、リチウムやトパーズ、蛍石の濃集も見つかっています。

2つ目はノーザンテリトリーのテナントクリーク南西約240キロメートルに位置するElkedraプロジェクトです。約400平方キロメートルの地域で3つの新有望地が特定され、最大0.39%のコバルト、1.39%の銅、1トンあたり0.685グラムの金が分析によって確認されました。

ソフトウェアと自社ドリルを組み合わせる強み

多くの資源探査向けAIは、過去のデータが豊富にある既存鉱山の周辺を対象にしています。しかし、Earth AIの「ミネラル・ターゲティング・プラットフォーム」は、リモートセンシングや地球物理データを学習し、探査履歴がほぼない低データ環境での予測に特化している点が特徴です。

同社はアルゴリズムの開発にとどまらず、自社専用の掘削装置も自前で開発しています。掘削孔のサイズを最小限に抑えることで環境負荷を減らし、現場の移動コストや作業時間を大幅に削減しました。

この独自の仕組みにより、同社は探査成功率75%を達成し、探査スピードを4倍に加速、コストを最大75%削減したと説明しています。Kooranjieプロジェクトでは、2025年5月に初期掘削調査を開始する予定です。

なぜ重要か

電気自動車の普及やエネルギー転換、先端産業の発展には、コバルトや銅、タングステンといった重要鉱物の確保が欠かせません。しかし、新規鉱床の発見難易度は年々上がっており、従来の探査手法では膨大な資金と年数を投じても空振りに終わるリスクが付きまとっていました。

Earth AIの成果は、AIが既知の鉱山の再分析だけでなく、手つかずの広大なフロンティアで本当に新しい鉱床を発見できることを示しています。高確率で有望地を絞り込めるなら、資源開発の上流における投資対効果は劇的に改善されるはずです。

特に賢いと評価できるのは、同社が純粋なソフトウェア企業にとどまらなかった点です。保守的な鉱業界では、画面上の予測だけでは誰も動きません。自ら鉱区権を取得し、自社開発のドリルで岩石サンプルを持ち帰って証明するアプローチをとったからこそ、説得力を持っています。

ただし、地表サンプルで高い品位が出たことと、商業採掘が可能な鉱山になることの間には、依然として高いハードルがあります。地下深くまで鉱脈が連続しているか、経済的に採掘できる規模があるかは、2025年5月から始まる本格掘削の結果を待つ必要があります。