韓国Spaid、GISや衛星画像から3Dマップを生成する地理空間AIを披露

都市や広大な地域を3Dデジタルモデル化する作業は、これまで膨大な時間と人手を要する難問でした。

2023年12月に設立された韓国のスタートアップSpaidが、AIを使ってこの工程を劇的に短縮する技術を公開しました。ソウルで開催されたイベントで同社が披露したソリューションは、衛星やGISデータを短時間で精緻な3Dマップへ変換します。

乱立する地理データを統合するCYLO

空間情報活用の現場で最大の壁となるのは、データ形式の乱雑さです。行政データ、衛星写真、ドローン撮影など、規格がバラバラで統合に手間がかかっていました。

Spaidの強みは、独自開発のデータ変換エンジン「CYLO」にあります。あらゆる出所の地理空間データを標準化し、GISを基盤とした直感的な3Dマップを瞬時に構築します。

作成されたマップには、地形や建物だけでなく、人口統計や交通状況などの多層的な情報が統合されます。さらに「Geo AI」が位置データの異常を検知し、状況予測まで支援します。

同社CEOのChongkul Yi氏によると、現在は主に衛星写真をソースとして活用しており、より高い解像度が必要な用途にはドローン写真も組み合わせられるといいます。

通信大手から海外政府まで実証が進む

創業からわずか1年ほどですが、実績はすでに国境を越えています。韓国内の大手通信キャリアがネットワーク設計の概念実証（PoC）で同社技術を採用したほか、アルメニア政府が国土調査プロジェクトにSpaidの技術を導入しました。

精度に関してYi氏は、衛星写真頼みでは一定の割り切りが必要であり、100%の正確性を担保するには現状なお人手による確認が欠かせないと率直に認めています。

同社は2025年1月のCES 2025に出展し、米国や東南アジア市場への進出を加速させる計画です。将来的には外部データ依存を脱するため、自前の衛星運用まで視野に入れています。

なぜ重要か

スマートシティやデジタルツインが叫ばれて久しいものの、基盤となる3Dモデルの構築コストが高すぎる点が常に普及の足かせとなってきました。

Spaidのアプローチは、データクレンジングと3D化という最も泥臭いボトルネックをAIで自動化する点に合理性があります。通信インフラの配置計画や災害シミュレーションにおいて、数カ月かかっていた準備を数日に縮められる価値は非常に大きいと言えます。

一方で、国ごとに異なる地図データの安全保障規制をどうクリアするかは今後の大きな課題です。米国やASEAN展開では、各国の法規制に合わせたカスタマイズが不可避となります。

現時点では人手による微修正が必要な段階ですが、迅速に大枠の地理環境を把握したい自治体やインフラ事業者にとって、極めて実用的な選択肢になりそうです。