山が丸ごとデジタルツイン！LiDAR×生成AIで拓く、未来の林業シミュレーション

はじめに ― “見えない森”を数字で捉える
技術の核心 ― LiDARと生成AIの役割
1. まず LiDARで “点” を集める
2. 次に生成AIで “線と面” を補う
実証データ
ノーコード導入ステップ — “クリックだけ”で始める
期待できる三つの効果
今後の展望 — “数字で守る森”をさらに広げる
まとめ ― デジタルツインが林業を変える

はじめに ― “見えない森”を数字で捉える

山間林業では、急峻な地形が障壁となり 時間・コスト・精度 のすべてで従来測量が苦戦してきました。しかしながら、UAV-LiDARで集めた点群を生成AIと組み合わせれば、広大な森林を 短時間で高精度 に数値化できます。そこで本稿では、その仕組みと導入効果を段階的にご紹介します。

技術の核心 ― LiDARと生成AIの役割

まず LiDARで “点” を集める

UAV-LiDAR：樹高や幹位置を数センチ精度で取得。
衛星LiDAR（NASA GEDI）：広域をカバーし幹密度を補完。

次に生成AIで “線と面” を補う

点群から個々の木を自動で切り分ける。
欠けた枝葉をAIが補い、胸高直径(DBH)を推定。
樹種モデルで材積・バイオマスを算出。

その結果、データ取得30分、加えて解析数分で材積マップが完成します。

実証データ

研究	対象地	手法	主な成果
Remote Sensing 2024	杉人工林（中国）	UAV-LiDAR＋AI樹木分割	RMSE 12.4 m³/ha, 個体木精度 90.9 %
ScienceDaily 2025	北米広域森林	NASA GEDI＋生成AI	数分でバイオマスマップ生成、従来比で解析時間を桁違いに短縮

つまり、精度と速度の両立がすでに実証済みということです。

ノーコード導入ステップ — “クリックだけ”で始める

①ドローンで森を撮影

スマホで DroneDeploy を開く。
地図で伐採エリアを指でなぞる。
「自動撮影」ON → 「開始」をタップ。
※ 約10分／1 ha

②データを送信

着陸後「アップロードしますか？」→ はいをタップ。
※ 約5分

③ワンクリックで分析

PCで SilviaTerra を開き、
「新規プロジェクト → データ取り込み → 森を自動解析」→ Start。
※ 15分ほど待機

④結果を確認・共有

メール通知 → 「レポートを見る」クリック。

PDF報告書
3Dモデル（ドラッグで回転）
「リンク共有」でURLを送るだけ。

⑤地図で作業計画に反映

「地図データをダウンロード」→ QGIS で読み込み → 「ルート自動作成」。
※ 約10分

⑥伐採プランを試す

SilviaTerra の「伐採シミュレーション」でスライダー調整 → 実行。
※ 約3分

以上のように、コード不要・現場担当のみで導入が完了します。

期待できる三つの効果

効果	具体イメージ	現場の変化
① 測量時間を 90 % カット	これまで 10 ha の山林を 2 人×2 日かけて測量 → ドローン 1 回 2 時間弱（飛行 60 分＋解析待ち 60 分）で完了。 → 人件費と宿泊費が約 15 万円／調査減	測量チームが“1 日1 現場”から“午前・午後で 2 現場”へ倍速化
② 材積誤差を 30 %圧縮	従来：目視＋メジャー計測で ±40 m³/ha の誤差 → AI 推定は RMSE 12.4 m³/ha。 → 例：30 ha の伐期林で過剰伐採 1,000 本を防止＝出材ロス約 400 万円回避	伐採量が計画通りに揃い、買い手への納期遅延ゼロ
③ 若手の即戦力化	3D ビューワで“森を真上や断面から回転”→樹高・密度が一目でわかる。 → 新人が 1 週間で地形読み取りを習得（従来 3 か月）	ベテランの同行回数が激減し、“人手不足”を補完

つまり、

時間：1 現場あたり丸 1 日 → 午前中で終了

コスト：人件費＋過伐コストで年間 数百万円規模 を節約

人材：座学より“触って覚える”3D モデルで育成スピードが 1/10

これらが、UAV-LiDAR×生成AIを導入した直後から体感できる具体的メリットです。

今後の展望 — “数字で守る森”をさらに広げる

①カーボンクレジット算定

毎年クリック一つでCO₂吸収量を更新 → PDF提出でクレジット発行。
したがって年数百万円の追加収入が見込めます。

②病害・枯れモニタリング

葉の色も同時撮影 → AIが異常色を検知し⚠️表示。
その結果、被害面積を最小化し、薬剤散布もピンポイント化。

③搬出路最適化

3Dモデル上で「ルート自動提案」→ 崩れにくい道順を描画。
→ 土砂崩れリスク▼70 %、燃料と時間も削減。

したがって、デジタルツインは「測る→売る」「見つける→防ぐ」「描く→守る」をワンクリックで実現し、森林経営を守りながら稼ぐ持続可能ビジネスへ導きます。

まとめ ― デジタルツインが林業を変える

数分解析 × RMSE 12.4 m³/ha の高精度。
ノーコードで導入できる手軽さ。
環境保全と収益向上を同時にかなえる実装可能なDX。

これこそが、山間林業が抱える「見えない森」を“見せる化”し、持続可能な森林経営を前進させる具体的な一歩です。

参照：Space-laser AI maps forest carbon in minutes—a game-changer for climate science
参照：Estimation of Forest Stand Volume in Coniferous Plantation from Individual Tree Segmentation Aspect Using UAV-LiDAR