リモートセンシング(Remote Sensing)とは、センサーを搭載した衛星・航空機・ドローンなどから、対象物に直接触れることなく電磁波の反射・放射を計測し、地表や大気の状態を取得・分析する技術の総称である。
リモートセンシングという言葉は「遠隔計測」を意味する。対象物に直接触れることなく、電磁波(光・電波・熱)の反射や放射を記録することで、地表・大気・海洋の状態を把握する技術全体を指す言葉だ。## 能動型と受動型 センサーの動作原理により、2種類に大別できる。
**能動型(アクティブセンシング)** は、センサー自身が電波や光を照射し、その反射を受信する方式だ。SAR(合成開口レーダー)や LiDAR がこれにあたり、夜間や雲を透過して観測できる利点がある。**受動型(パッシブセンシング)** は、太陽光などの外部エネルギーが地表で反射した光を記録する方式で、光学カメラやマルチスペクトルセンサーが代表例だ。
Sentinel-2 はこの受動型に分類される。雲があると地表が見えない弱点はあるが、カラー画像に近い直感的な可視化が可能で、NDVI などの植生指数も容易に算出できる。## 応用の広がり 農業・林業での植生モニタリング、都市拡大や土地被覆の変化検出、河川氾濫・山火事の被害把握、インフラ点検(道路・電力線の沈下検知)まで、応用分野は幅広い。
GIS(地理情報システム)と組み合わせることで、行政区域や地籍情報との重ね合わせ分析が可能になり、現場の意思決定支援に直接つなげられる。衛星データが無償・オープンで手に入る現在、専門的な機材なしに入門できる環境は十分に整っている。


A2A(Agent-to-Agent Protocol)とは、異なる AI エージェント同士が能力の発見・タスクの委譲・状態の同期を行うための通信プロトコルであり、Google が 2025 年 4 月に公開した。

Agent Skills とは、AI エージェントに特定のタスクや専門知識を実行させるために定義された再利用可能な命令セットであり、エージェントの能力を拡張するモジュール単位として機能する。

Agentic AI とは、人間の逐一の指示なしに目標を解釈し、計画の立案・実行・検証を自律的に繰り返す AI システムの総称である。


ローカル LLM / SLM 導入比較 — クラウド API に依存しない AI 活用
Agentic RAG とは、LLM がエージェントとして検索クエリの生成・結果の評価・再検索の判断を自律的に繰り返すことで、単純な一問一答型 RAG では得られない回答精度を実現するアーキテクチャである。