GoogleとEarth Fire Allianceが共同開発したFireSat衛星プログラムによる山火事監視の初画像が2025年7月に公開された。
Muon Space社が製造したプロトフライト衛星1基により、5メートル×5メートル（教室サイズ）の火災検知が可能になった。
公開された画像は2025年6月のオレゴン州の路傍火災、6月15日のカナダ・オンタリオ州Nipigon 6火災、6月21日のアラスカ遠隔地火災、7月11日のオーストラリア・ノーザンテリトリー州ボロロウラの複数火災を含む。オレゴン州の火災は既存の衛星システムでは検知されなかった。
FireSatは最大6つの赤外線チャンネル（MWIR、LWIR、SWIR、NIR）を使用し、煙を透過して火災を検知する。2026年に3基の衛星が運用開始され全球を1日2回監視し、2030年には50基以上の衛星により20分間隔（火災多発地域では9-12分間隔）での監視を予定している。
From: 
These Are the First FireSat Images for Finding Wildfires From Space
【編集部解説】
FireSatによる山火事監視システムは、技術面だけでなく社会システムの転換点として極めて重要な意味を持っています。従来の山火事対策は本質的に「事後対応」でした。しかしFireSatは「予防的介入」を可能にする技術革新を実現しており、この違いは決定的です。
このシステムの真の革新性は、単なる検知能力の向上を超えたところにあります。6つの赤外線チャンネル（可視光、近赤外線、短波・中波・長波赤外線）を同時使用することで、煙に覆われた火災現場でも正確な状況把握が可能になります。これまで消防隊は煙のカーテンに阻まれ、火災の規模や進行方向を把握できないまま危険な現場に向かうことが多くありました。
最も注目すべきは、GoogleのAIによる偽陽性除去システムです。クリス・ヴァン・アーズデール氏が指摘する通り「火災と間違えられる可能性のあるものは何百万もある」状況で、AI技術により偽陽性を除外する仕組みは、現実的な運用において不可欠です。
FireSatが提起する社会的変化も見逃せません。2030年の完全運用時には、火災多発地域で9-12分間隔の監視が実現します。これは消防戦略の根本的変化を意味します。現在の「大規模火災への対応」から「小規模火災の即座鎮圧」へのパラダイムシフトです。
技術的優位性として、FireSatは従来衛星の10-100倍の精度を持ち、5メートル四方の火災を検知できます。オレゴン州で実証された「他システムでは未検知の路傍火災」の発見は、この技術格差を象徴的に示しています。
一方で潜在的課題も存在します。膨大なデータ処理（各衛星が日々1億9000万平方キロメートルをカバー）により、AIシステムへの依存度が極めて高くなります。また、早期発見された火災すべてに対応できる消防リソースの確保も現実的な問題です。
長期的視点では、FireSatのデータセットは気候変動研究や森林管理政策に革命的影響を与える可能性があります。火災パターンの詳細分析により、より精密な予防策立案が可能になるでしょう。
Earth Fire Allianceが8つの国際消防機関との早期採用プログラムを開始している点も重要です。技術開発と現場ニーズの融合により、実用性の高いシステム構築を目指しています。
【用語解説】
MWIR（Mid-Wave Infrared、中波赤外線）
3-5マイクロメートルの波長帯域の赤外線。山火事の熱源検知に最も適しており、煙を透過して火災現場を明確に識別できる。
LWIR（Long-Wave Infrared、長波赤外線）
8-12マイクロメートルの波長帯域の赤外線。表面温度の測定に使用され、以前の火災による焼け跡や地表面の温度変化を検知する。
SWIR（Short-Wave Infrared、短波赤外線）
1-3マイクロメートルの波長帯域の赤外線。植生の状態や水分量の評価に用いられ、火災の進行状況分析に活用される。
NIR（Near-Infrared、近赤外線）
0.7-1マイクロメートルの波長帯域の赤外線。植生の健康状態や密度を測定し、火災の燃料状況を評価するために使用される。
プロトフライト衛星
実用化前の技術検証を目的とした試験衛星。FireSatでは2025年3月に打ち上げられた最初の衛星で、システム全体の性能を検証している。
偽陽性除去システム
AIが火災ではない熱源（工場、車両、反射光など）を除外する仕組み。現実的な運用において不可欠な技術。
【参考リンク】
Earth Fire Alliance公式サイト（外部）
FireSatプログラムを主導する非営利団体。早期採用プログラムや火災データ製品の開発情報を提供。
Google Research FireSatページ（外部）
GoogleによるFireSatプロジェクトの詳細説明。AI技術の活用方法と衛星システムの仕組みを解説。
Muon Space公式サイト（外部）
FireSat衛星の設計・製造・運用を担当するシリコンバレー拠点の宇宙企業。LEO衛星専門。
【参考動画】
Google Research公式チャンネルによるFireSatの技術解説動画。AI技術と衛星システムの組み合わせによる山火事検知の革新的アプローチを詳述。
Earth Fire AllianceとMuon Spaceの専門家が出演するOn Orbitポッドキャスト。FireSatプロジェクトの背景と技術的詳細を対話形式で解説。
【参考記事】
Check out the first images of wildfires detected by FireSat（外部）
GoogleによるFireSat初画像公開の公式発表。AI技術と多波長赤外線センサーの詳細解説。
FireSat First Wildfire Images（外部）
Earth Fire Alliance公式プレスリリース。FireSatによる検知事例と技術的優位性を発表。
NASA Wildfire Digital Twin（外部）
NASAによる山火事デジタルツイン技術の開発状況。FireSatと相補的なAI予測モデルの詳細。
【編集部後記】
FireSatの初画像を見て、皆さんはどう感じられたでしょうか。5メートル四方の火災を宇宙から捉える技術は確かに驚異的ですが、私たちが本当に注目すべきは「予防的介入」という考え方の転換かもしれません。
これまでの「火災が大きくなってから対応する」社会から「小さな火災を即座に鎮圧する」社会へ。この変化は、山火事対策だけでなく、リスク管理全般における私たちの価値観を変える可能性があります。
皆さんの身の回りでも「事後対応」から「予防的介入」に転換できそうな分野はありませんか？FireSatが示す新しいアプローチから、私たち自身の問題解決のヒントが見つかるかもしれませんね。
