富士通クラウドテクノロジーズは2019年7月12日、人工衛星で撮影された画像をディープラーニング（深層学習）などのデータサイエンス技術を用いて分析し、地表の様々な物体の大きさや時系列での変化量をCSV（カンマ区切り形式）ファイルに加工するサービス「Starflake」の提供を開始すると発表した。まず、森林および植生面積データを対象とする「Starflake forest」と、貯水量データを対象とする「Starflake water」の提供を開始した。
Starflakeは、人工衛星で撮影された画像から、地表の様々な物体の大きさや時系列での変化量をCSVファイルに加工するサービスである（画面1）。まず、森林/植生面積データをCSV化するサービス「Starflake forest」と、貯水量データをCSV化するサービス「Starflake water」を用意した。
画面1：「Starflake forest」で抽出したデータを地図システムにプロットした画面（出典：富士通クラウドテクノロジーズ）拡大画像表示
近年、人工衛星から得られる様々なデータ（衛星データ）を各分野の特性に合わせて活用することで、作業効率の向上やサービスの品質向上に役立てようとする「衛星データ利活用」が注目されている。しかし、膨大な量の衛星データから有用な情報を抽出するには、高度なGISシステムによる解析やディープラーニングなどの専門技術が必要になる。
Starflakeには、富士通クラウドテクノロジーズが持つ、業種の特性や要件に合わせてデータを構造化するノウハウを活用している。衛星データプロバイダーの選定からデータの購入、加工、抽出までを一貫して行うことで、膨大な衛星データから有用な情報を抽出するまでの期間を約4分の1に削減（実証実験および顧客ヒアリングに基づく推定値）できる。
Starflake forestの対象データは、任意の場所の森林面積、植生面積の時系列変化データで、利用用途例は、都市開発における緑化指数の評価、環境アセスメント、森林管理。利用者として、自治体、不動産事業者、エネルギー事業者、建築コンサルタント、都市計画コンサルタントを想定している。
Starflake waterの対象データは、任意の場所の水域面積の時系列変化データで、利用用途例は、貯水池の管理、水害後の被害アセスメント。利用者として、自治体、保険事業者、金融事業者、都市計画コンサルタントを想定している。
CSV（カンマ区切り形式）の主キーは、指定範囲を含む4次メッシュだが、その他の単位でも集計可能だ。タイムスタンプは2～7日程度の間隔で撮影したタイミングになる。未集計もしくは週次での平均値を提供する。
価格（税別。Starflake forestとStarflake forestとで共通）は、最小提供単位が1年間の200km四方範囲内の1地点で、100万円。対象物が密集しているエリアなどは個別見積になる場合がある。
富士通クラウドテクノロジーズは今後、「駐車場の自動車駐車状況」「都市開発における特定用地面積」などへの活用が期待される地表面構造物データに特化したサービスの提供を予定している。
