企業概要

サグリの向き合う課題

■スマート農業と日本の農業の現在地

「スマート農業」は現在、例えばドローンでの肥料散布や、自動運転の農機など、さまざまなデバイスが発展し、技術で農業の効率化や人手不足の解消を目指す取り組みが実現に近づいています。

一方で、農地管理における問題は、農家さんの人口減少、それによる耕作放棄地の増加も問題となっており、農地の集積・集約は非常に進めづらく、圃場が分散してしまう状況です。
農業は家族経営が全体の96％を占め、このことも農地の集約や生産性の高い大規模農場づくりを難しくしている一因です。
農地の集約が可能になれば、農家さんの生産性は向上し、生産量の増加や所得の向上にも寄与できます。

■「気候変動」や「食糧問題」など社会問題の今
日本の農地は分散しており、地形による少しの高低差でも土壌の状態が違う、といったことも多い中、農業は長年、データなどの根拠となる情報が取得できないまま化学肥料に頼ってきた現実があります。化学肥料を削減できれば、農家さんのコストを下げるだけでなく、地球温暖化問題の対策にもなりえます。

食糧安全保障の問題も、ウクライナ情勢をきっかけに注目を集めています。
食糧不足や食糧の価格高騰などの問題がウクライナ情勢を受けて浮彫となり、農業における生産性向上やコスト削減は現実的な問題として、問題意識が高まっています。

サグリの強み

「AIポリゴン」によるデータ基盤構築

農地の区画情報（＝ポリゴン）は、ドローン空撮画像や衛星画像をAI解析する際に、大量の農地を解析する上で必要となる基礎情報です。

サグリでは、AIによる農地のポリゴン自動生成技術の特許を取得（特許第7053083号）。各農地の輪郭をAIで示し大量に自動生成する技術です。
区画ごとに農地を管理したい、肥料や生育情報を記録していきたいといったニーズにおいて、情報管理の基盤を構築する技術です。

農業の知見×衛星データの解析

衛星データは、地球全体のデータを24時間365日継続して取得することが可能であり、リモートセンシングの技術で取得できる情報や精度も向上していることに加えて、価格も低下傾向です。

そのため衛星データは今後幅広い分野での活用が期待されており、サグリでは、この衛星データを農業分野で有効活用するための取り組みを進め、知見を蓄積しております。

衛星データから農地の状態をAIで判定するためには、精度の高い教師データが必要になります。現在、岐阜大学応用生物科学部元准教授であるCRO田中をはじめ農学・栽培学に精通しているメンバーが所属しており、解析力向上に取り組んでいます。

アプリケーション開発

衛星データの活用は、ユーザーが利用・活用しやすいアプリケーションがあってこそであると考えています。

サグリでは、エンジニアも農業の現場や自治体さんへ足を運ぶことがあり、ユーザーの視点を大切にしながら、ユーザーからの改善の要望の本質はどこにあるか、何を優先すべきかを社内でよく検討し、アジャイルでの機能の改善・追加を週単位など速いサイクルで重ねています。

サグリの提供するプロダクト

①アクタバ

農地利用状況調査 現在既に30以上の自治体に展開され、さらなる拡販と顧客の声をもとにしたプロダクトの進化に取り組んでおります。

アクタバは競合サービスがなく、既に利用いただいているお客様からも高い評価をいただいている実績もあることからも、ご案内した自治体様からはご興味を持っていただきやすく、今後もお取引先の拡大を見込んでおります。

「農地利用状況調査」は「農地法」で自治体に対し、農地が適正に利用されているか、毎年の調査が義務付けられています。 農地の少ない自治体も含め、すべての自治体が行っており、自治体ごとに紙の地図を作成し、目視でパトロールと地図への記入。さらにその結果をもとに市町村の台帳と国の台帳へシステム入力を行っております。

「作業の手間」に時間がとられている現状と、「目視」のため基準のばらつきが大きいという課題を「アクタバ」の利用で解決し、自治体が農地の活性化に向けて新たな施策を生み出すことができる状態へサポートしています。

②デタバ

作付け調査アプリケーションです。

アクタバは耕作放棄地を衛星画像から推定・検知するサービスですが、同じようにデタバは、その区画で作付けされている作物を推定することができます。
地方自治体は農家の方に対し作付けしている作物に応じた補助金があることや、統計データを作成していることもあり、自治体内の農地が申請通りに使われているか調査をする義務を担っています。
デタバでは、衛星データで広範囲を確認し、目視での調査は必要な場所のみに絞ることができ、紙の地図や台帳を使わず、Web上で記録できるため、時間と労力を大幅に削減することが可能となります。

③サグリ（営農向けアプリケーション）

衛星データで解析した農地の土壌状態を可視化し、農家の肥料の削減と地球温暖化対策につながるアプリケーションです。農林水産省の支援を得て取り組んでおります。 農業で肥料を使う際、どこに、どれだけ、どの肥料をまけばいいか、ということは感覚値でしかわからず、余分な肥料を利用しており、余分な肥料を使っていることでコストも上がり、地球温暖化の原因の一つにもなっています。 一方、土壌の検査をするには、土壌を採取して検査機関に送るなど、手間も大きい作業です。 Sagriでは衛星データを解析し、画像から土壌の状態や成分などを分析可能に。 農家さんが衛星データ解析を気軽に利用し、区画ごとに土壌の状態を把握し、最適な肥料の選択や量の調整がすぐにわかるアプリケーションを開発。 データの連携や提供機能を持つ「農業データ連携基盤」ＷＡＧＲＩとも現在共同開発を進めております。

サグリの目指す未来

培った技術でさらなるアプリケーションを展開

サグリでは、コア技術である「AIポリゴン」の技術や、官公庁と現在進めている「国土」を管理し、その土地・区画と、あらゆる情報を紐づける基盤を開発する中で培った知見を活用し、新たなアプリケーションを開発していきたいと考えております。

例えば現在も自社プロダクトとして展開している「アクタバ」「デタバ」「Sagri」など衛星画像の解析による、耕作放棄地判定、作物判定、土壌診断などはもちろん、営農指導サービスに活用するアプリケーションやスマート農機などデバイスと連携するアプリケーション、国の政策におけるデータ活用などあらゆるシーンでeMAFFのデータ基盤をもとにしたサービスの提供を実現できると考えております。

冒頭のスマート農業で紹介した農機の自動運転・ドローンでの肥料散布などのソリューションにおいても、農地毎にデータを蓄積し、デバイスへ提供することで最適化を図ることは非常に重要です。
例えば、農機が自動走行したルートの蓄積や、区画ごとの生育状況のデータを踏まえた収穫時期の計画や肥料の種類・量の判断など、あらゆるシーンで「区画ごとの農地のデータ」や「これまでの履歴データ」は活用可能。
サグリはスマート農業に携わるあらゆるプレイヤーと連携し、インフラとしてデータ基盤を提供していきたいと考えています。

カーボンクレジットの創出・販売で、農家さんの収益改善に寄与

営農アプリ「Sagri」では、衛星データによる土壌解析により、化学肥料の使用料削減が可能に。化学肥料の削減は、二酸化炭素排出量を減らし、カーボンクレジットの創出につながります。
日本と新興国では、お米の値段の違いもあり、日本ではカーボンクレジットによる農家さんの利益創出は2%ほどと大きなインパクトではありませんが、新興国では約15％、農家さんの利益がUPし、収益改善につながります。

サグリでは、このカーボンクレジット創出、集約し、１件数千万円～数億円で取引されるカーボンクレジットを大手企業などへ販売する仕組みを整えるところまでを手がけ、新興国の農家さんの収益改善に寄与していきたいと考えております。

仕事内容

当社の機械学習エンジニアとして、衛星データの機械学習による解析、アルゴリズム開発およびアプリケーションへの実装に取り組んでいただきます。取り組むべきテーマについてロードマップを描き、機械学習チーム全体のリードや若手メンバーの育成を担っていただくことを期待します。

【具体的には】
レコメンデーションシステムのための機械学習システムの調査、開発、実装
最も効果的なアルゴリズムを特定し、パフォーマンスを達成するためにモデルを改良
モデルの有効性を評価・分析し、必要に応じて機能強化の提案
機械学習モデルの本番環境への統合 
最先端の機械学習テクノロジーとプラクティスに関する知識を継続的なアップデート
機械学習プロジェクトのライフサイクルの重要な段階をリード、管理。

【直近の課題について】
現在自社サービスとして、「アクタバ」「デタバ」「サグリ」を提供しております。お客様毎に該当する地域の衛星データを取り込む必要がありますが、データの取り込み、加工、保存、機械学習処理などの一連の流れの自動化に取り組んでいます。

プロダクトによって自動化の進捗状況は異なりますが、完全にシステマティックな機械学習の成果を提供することを目指しております。

直近で農林水産省や経済産業省からの助成金も受け、数年先の中長期的な視野を持ちながら、開発テーマに取り組める環境です。

また、中長期的にはビジネスの拡大に合わせ、ユーザーのフィードバックから得られる開発テーマや、解析の精度の向上などにも取り組んでいく予定であり、組織の体制構築に向けて若手エンジニアの教育などの役割も担っていただきたいと考えております。

求める人材

【必須】
機械学習エンジニアまたはデータサイエンティストとして5年以上の実務経験があり、少なくとも2年間はリーダーシップを発揮した経験がある方
チーム横断的なエンジニアリング活動をリードした技術経験
Pythonで機械学習アルゴリズムをプロダクトへ実装されたご経験
GCP、AWS、Azureなど、クラウド環境での開発経験
【歓迎】
衛星リモートセンシングのような新しい領域への応用能力を持つ、大規模な機械学習と統計の経験
スピード感をもって実行に移せるスキルと迅速なスタートアップ環境に慣れていること
0-1のサービス立ち上げ経験またはスタートアップ経験
大規模なプロダクトの開発・運用経験、また技術選定やコードベースを改善した経験
プロジェクトマネジメントまたはチームリーダー経験
Microservicesアーキテクチャでの開発・運用経験
Database(RDBMS/NoSQL)、ネットワーク、Linux、監視システム、ロギング、運用、SLO/SLAに関する知識と経験

【求める人物像】
サグリのVision「人類と地球の共存を実現する」Mission「農地の見える化で価値を創造する」に共感し、農業や環境などの社会課題解決に興味を持って取り組んでいただける方
地球に有意義な影響を与えたいと考えている方
チームとのコミュニケーションを大切にし、情報共有できる方
積極的に技術や知識を身につけられる、学習意欲が高い方
農家さんやパートナー企業の声を聴き、フィードバックを積極的に収集し、真摯に受け止める姿勢をお持ちの方
スピード感や大きな変化を楽しみながら働ける方

Sagri is a pioneering social impact startup that utilizes satellite data and AI technology to address global food crisis and climate change challenges. We offer a fast-paced, impact-driven environment where you can contribute to meaningful global impact and stay abreast of the latest advancements in machine learning technologies. Our services aim to support sustainable agriculture, reduce carbon emissions, and improve farmers' profitability through carbon credits.

We provide three primary services.
Actaba : This service focuses on surveying the use of agricultural land. It's already deployed in over 40 municipalities and aims to expand further, evolving based on customer feedback. Actaba stands out as it has no direct competitors and has received positive evaluations from its users.

Detaba : This is an app for surveying crop planting. Utilizing satellite imagery, Detaba infers the crops planted in a given area. This aids municipalities in ensuring lands are used as declared, simplifying the process of granting subsidies and gathering statistical data.

Sagri : An app tailored for farming operations. It assists in optimizing fertilizer use by analyzing soil components through satellite imagery. This reduces the workload and addresses environmental concerns like global warming by minimizing excess fertilizer use. Sagri is currently under joint development with WAGRI, aiming to enhance agricultural data integration and provision.

These services aim to support sustainable agriculture, reduce carbon emissions, and improve farmers' profitability by leveraging carbon credits, particularly in emerging countries.

Who You Are
5+ years of work experience as a Machine Learning Engineer or Data Scientist with at least two years in a leadership role.
Experience tech leading cross-team engineering efforts.
Experience with Machine learning and statistics at scale, with an ability to apply these skills to new domains such as satellite-based remote sensing.
Strong software engineering practices and a background in Python programming, debugging/profiling, version control, and system design.
Hands-on experience with at least one cloud provider, such as GCP, AWS, or Azure.
Comfort with fast-paced execution and rapid iteration startup environment. Excited by the product impact.
Passion for environmental sustainability and a desire to make a meaningful impact on the planet.

What You’ll Do
Conduct research, develop, and implement machine learning systems for recommendation systems.
Identify the most effective algorithms and refine models to achieve peak performance.
Assess and analyze the efficacy of models, recommending enhancements as needed.
Integrate machine learning models into production. 
Continuously update knowledge on cutting-edge machine learning technologies and practices.
Lead and manage crucial stages of the machine learning project lifecycle.

Who we want to work with:
Resonate with Sagri's vision, mission, and values
Have the desire to solve societal issues through software engineering
Value team communication and information sharing, highly motivated to learn and acquire new skills
Keen on listening to customer feedback and responding earnestly
Enjoy working in a fast-paced environment, embracing significant changes.

Here are some things we value but don't expect all:

Have worked with or experienced in satellite-based remote sensing, and have some understanding of agriculture.