🛰️ひとことで言うと：宇宙の衛星と海の中のカメラとAIを使って、海藻が元気かどうかを遠くからチェックできるようにしているよ。
藻場モニタリングはダイバー目視が主流だったが、コスト・頻度・主観の限界があった。Phycaの4層IoT/AIプラットフォームはこの課題を根本から変える。
衛星リモートセンシング、水中固定カメラ、センサーデータ統合、AI藻種識別を組み合わせる。伊豆大島では5種の海藻を確認しながら7ヶ月で海中林を形成した。
- 衛星：広域の藻場面積変化を定期計測
- 水中カメラ：ウニ密度・海藻被度を継続記録
- AI：異常検知・回復予測・介入タイミング提案
堀木CEOがIJOOZ（自販機1,860台リモート管理）で培ったIoT運用知見が活かされている。
センサーフュージョンの技術スタック
①衛星：Sentinel-2（空間分解能10m・5日周期）のNDWI（Normalized Difference Water Index）で広域藻場分布を把握。水深3m以浅に限定。②水中ドローン：ROV搭載ステレオカメラで藻体の三次元形状を計測。推定精度はダイバー調査比±15%以内（Raoult et al., Remote Sensing, 2020）。③AI：YOLOv8ベースの物体検出で海藻種・ウニ・食害魚を自動識別。Phycaの内製モデルは伊豆大島データで主要5種の識別精度93.2%（F1スコア）を達成。
- データ統合：GIS（QGIS＋PostGIS）で時空間統合
- 更新頻度：衛星月2回、ROV年4回、AIリアルタイム
- アウトプット：藻場現存量マップ＋変化率アラート→漁協・認証機関への自動レポート