韓国の研究陣が衛星写真だけでスラム地域を自動で特定する人工知能（AI）を開発した。
カイストはチャ・ミヨン電算学部教授とキム・ジヒ技術経営学部教授の共同研究陣が、ヤン・ジェソク全南大学地理学科教授とともに衛星写真に基づく汎用スラム探知AI技術を開発したと6日明らかにした。
これまで衛星写真を活用したスラム探知の研究はあったが、都市ごとに建物の形態や密集度が大きく異なるため、新たな地域では精度が急激に低下する限界があった。大半の開発途上国ではスラムの位置を一つ一つ示したデータが不足しており、AIの学習自体も難しかった。
研究陣はこれを解決するため、複数のAIモデルがそれぞれ異なる地域特性を学習し、新しい都市が入力されると最も適合するモデルを自動選択する「専門家混合（MoE）」構造を導入した。これに加え、AIが複数モデルの予測結果を比較・検証し、共通して一致する領域のみを信頼して自律的に誤りを減らす「テスト時点適応（TTA）」技術も用いた。
開発した技術をアフリカのカンパラ、マプトなど主要都市に適用した結果、既存の最新技術よりも一段と精緻にスラム地域を区分できた。今後は開発途上国の都市インフラ拡充計画の策定、災害および感染症の脆弱地域の事前把握、居住環境改善事業の対象選定、UN持続可能な開発目標（SDGs）の履行点検など多様な政策分野に活用される見通しだ。
チャ・ミヨン教授は「AIが単なる分析ツールを超え、データが不足する地域でも実質的な社会問題の解決に寄与できることを示した研究だ」と語った。キム・ジヒ教授は「莫大な費用を要する現地調査を補完し、限られた資源を最も必要な地域に効果的に配分するのに役立つ」と述べた。
今回の研究は世界最高権威のAI学術大会「国際人工知能学会（AAAI）2026」で社会的インパクトAI部門の最優秀論文賞を受賞した。
参考資料
AAAI 2026, LINK: https://aaai.org/about-aaai/aaai-awards/aaai-conference-paper-awards-and-recognition/