2023年10月16日、埼玉県所沢市とDeepForest Technologies、東日本電信電話 埼玉西支店（以下、NTT東日本）は、3者で協定を締結し、ドローン撮影画像とAI解析ソフトを活用した「ナラ枯れ」把握効率化の実証実験を同市において開始したことを発表した。
全国的に発生するナラ枯れ被害の調査に、ドローンとAI解析を活用
近年、カシノナガキクイムシ（カシナガ）が媒介するナラ菌により、ミズナラ等が集団的に枯損するナラ枯れが全国的に発生し、その対策が課題となっている。2022年度の全国のナラ枯れ被害量は、前年度比 99%の約15.1万立方メートル（※1）。枯死した樹木を立木のまま放置することで、周辺の別の木に被害が広がったり倒木などの危険が発生したりするため、早期の対処が必要になる。
※1 林野庁「ナラ枯れ被害」https://www.rinya.maff.go.jp/j/hogo/higai/naragare_R3.html
所沢市では、広大な森林緑地内に職員が足を運び枯死木調査を行っているが、業務量などに課題があり、効率が良く有用性のある調査方法を検討していた。NTT東日本は、同市よりこの課題についての相談を受け、以前から森林調査ソリューションにおいて連携しているDeepForest Technologiesの技術の活用を提案した。
DeepForest Technologiesは、ドローンで撮影した画像データから各樹木単位での解析を可能とする技術を開発し、森林情報を解析するシステム「DF Scanner」をソフトウェアとして開発、販売している。
所沢市における枯死木調査においても、ドローンで撮影した画像データとDF ScannerによるAI解析が有効であると想定して実証を行う。
DF Scannerは、一般的なデジタルカメラを搭載した安価なドローンで撮影した画像データでも樹木の状況を解析できるため、同取り組みの実用有効性が確認された場合、市販ソフトウェアと一般的なドローンで撮影した画像による再現性のあるソリューションの提供が可能になる。他の自治体についても森林管理における職員の稼働とコストの大幅な削減が期待され、森林保全活動を迅速かつ確実に推進できるとしている。
協定および実証概要
名称 ：ドローン撮影画像×AI解析ソフトを活用した「ナラ枯れ」把握効率化の実用化実証実施協定
締結者 ：所沢市、DeepForest Technologies、NTT東日本
実証期間 ：2023年10月16日～10月18日
実施内容 ：
1. ドローン飛行・ドローンに搭載したデジタルカメラによる調査対象森林の撮影
2. ドローン撮影画像をDF Scannerにて解析
3. 実地調査結果とドローン把握データを突合して検証
調査対象森林 ：三ケ島二丁目里山保全地域
【各者の役割】
所沢市
・実証実験実施区域を指定
・実証実施区域におけるナラ枯れ木に関する実査データの提供
DeepForest Technologies
・ドローンを活用した実証実験実施区域の空撮
・空撮した画像のDF Scannerでの分析によるナラ枯れ樹木の検知
NTT東日本
・所沢市のナラ枯れ把握に関する課題把握
・課題解決に向けた最適ソリューションの提案（DeepForest Technologiesとのマッチング）と実証実施のコーディネート
現地調査の様子
