気象インテリジェンス
世界各地の気象データをAIで横断解析し、気候類似性や将来シナリオの手がかりを抽出します。栽培適地や調達候補の発見を、戦略判断に使えるインテリジェンスへ変換します。
衛星・気象・地形・土壌などの多層データをAIで接続し、複雑な現実を理解できる形へ。
世界各地の気象データをAIで横断解析し、気候類似性や将来シナリオの手がかりを抽出します。栽培適地や調達候補の発見を、戦略判断に使えるインテリジェンスへ変換します。
衛星観測データをAIで継続解析し、生育・変化・リスクの兆候を捉えます。モニタリングを超え、戦略判断に使える地球インテリジェンスへ変換します。
データサイエンス、需要予測、生成AIや一般的な機械学習モデルを構築し、気象・衛星に限らず業務データ全般に対応します。分析から実装・運用まで、組織に根付く意思決定基盤を構築します。
気象、農業、衛星リモートセンシング、需要予測、生成AI。それぞれの知見をつなぎ、社会実装まで伴走します。

気象データ / 農業 / AI人材育成
ペンギン好きが高じて、ペンギンの会社を創業。日鉄ソリューションズ入社後、AI人材育成メニューを開発。三菱ケミカルでは全社員 3.5 万人を対象とする DX 人材育成カリキュラム「デジタルユニバーシティー」を運営し、これまでに 5,000 名以上の AI 人材育成に携わる。
インプレス社と共同で「DXの教養」を出版し、津田塾大学など 4 大学で非常勤講師を務めた。2016 年から続ける週末農家の原体験をもとに、農地のポテンシャルを可視化するサービスを開発中。

衛星データ / 需要予測 / 生成AI
京都大学・大学院にて衛星リモートセンシングを専攻し、衛星画像解析アルゴリズムなどの論文を執筆。株式会社 NTT ドコモで新規事業開発、楽天グループ株式会社でデータマネジメントや AI 構築・活用のプロジェクトマネジメントを経験。
現在は複数のデータサイエンス企業で需要予測 AI や生成 AI プロジェクトを担当しながら、Penguin Labs で衛星データ × 生成 AI ソリューションの創出に取り組む。
事業課題やデータ活用の構想をお聞かせください。