衛星データプラットフォーム比較 2026年版 — 全10サービスを徹底比較【料金・API・解像度・活用事例】

衛星データプラットフォームとは

衛星データプラットフォームは、人工衛星が撮影した地球観測データを検索・取得・分析できるサービスだ。農業、防災、都市計画、環境モニタリング、保険、金融、海運、森林管理など、あらゆる産業で活用が広がっている。

従来、衛星データの利用は専門家や研究者に限られていた。データの取得・処理に専門知識と高額な費用が必要だったからだ。しかし近年、クラウド上で衛星データを手軽に扱えるプラットフォームが次々と登場し、プログラミングの基礎知識があれば誰でも衛星データを活用できる時代になった。

この記事では、2026年時点で利用可能な全10プラットフォームを詳細に比較し、用途・予算・スキルレベル別の選び方を解説する。無料で使えるサービスから商用の高解像度サービスまで網羅しているため、初めて衛星データに触れる方から実務で活用したい方まで参考にしてほしい。

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主要プラットフォーム一覧（総合比較表）

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各プラットフォームの詳細

1. Tellus（テルース）

経済産業省の「政府衛星データのオープン＆フリー化」プロジェクトとして2019年に開始され、さくらインターネットが運営する日本発の衛星データプラットフォームだ。

対応センサー・データ一覧

API仕様

• REST API（Tellus Traveler API）でデータ検索・取得が可能
• Pythonライブラリ（tellus-traveler）による効率的なデータアクセス
• STAC（SpatioTemporal Asset Catalog）準拠のメタデータ検索
• 認証: APIキー方式

解析ツール

• Tellus Satellite Data Master with QGIS: クラウド上のQGIS環境
• JupyterLab環境（ブラウザ上で利用可能）
• 2025年8月開始の「Tellus AI Playground」: 衛星データ用AIモデル開発環境（GPU付き）

活用事例

1. 農業: 水稲の生育状況モニタリング（NDVI解析）
2. 防災: 地震後の地盤沈下検出（ALOS-2 SARデータ）
3. 森林管理: 違法伐採の監視（SAR時系列解析）
4. 都市計画: 土地利用変化の分析
5. 漁業: 海面温度データによる漁場予測
6. 保険: 洪水リスク評価（SAR＋地形データ）
7. 不動産: 地価データと衛星画像の組み合わせ分析
8. 物流: 港湾の混雑度モニタリング
9. 環境: GOSAT温室効果ガスデータによるCO2排出源特定
10. インフラ: 橋梁・道路の変位検出
11. 観光: 人流データ×衛星画像によるエリア分析

料金

• 基本利用: 無料
• 44種類の衛星データにアクセス可能
• 年間ダウンロード数: 53万シーン以上（2023年実績）
• 有料プラン: 大容量データ・高度な解析環境が必要な場合

強み・弱み

• 強み: 日本語完全対応、無料、充実したチュートリアル、AI開発環境
• 弱み: グローバルデータのカバレッジは限定的、商用高解像度データは少ない

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2. Copernicus / Sentinel Hub

EUが資金提供し、ESA（欧州宇宙機関）が運用する世界最大の地球観測プログラムだ。2023年に旧Open Access HubからCopernicus Data Space Ecosystem（CDSE）へ移行した。

対応センサー・データ一覧

データアクセス方法

• Copernicus Data Space Ecosystem（CDSE）: 公式ポータル。データ検索・ダウンロード・可視化が可能
• Copernicus Browser（旧EO Browser）: ブラウザ上で衛星画像を閲覧・比較できるGUIツール
• Sentinel Hub API: RESTful APIでプログラマティックにデータ取得・処理
  • Process API: カスタムスクリプト（JavaScript）でオンザフライ処理
  • Statistical API: 指定領域の統計値を取得
  • Catalog API: STAC準拠のメタデータ検索
  • OGC API: WMS/WCS/WFS準拠
• openEO API: 標準化されたEO処理APIでバックエンドに依存しないワークフロー構築
• JupyterHub: CDSE上でJupyter環境が利用可能（SentinelHubカーネル付き）

2025〜2026年の主な更新

• 2025年11月: Sentinel-1D打ち上げ（コンステレーション完全復旧）
• 2025年11月: Sentinel-6B打ち上げ
• 2026年1月: LandsatバイマンスリーモザイクがCopernicus Browser/Sentinel Hub APIに追加
• 2026年3月: Sentinel Hub APIのパス構造アップデート

料金

• データ: 完全無料（商用利用含む）
• Sentinel Hub API: 無料枠あり（月間リクエスト制限）、商用は有料プラン
• CDSE JupyterHub: 無料（リソース制限あり）

活用事例

1. 農業NDVI: Sentinel-2の赤・近赤外バンドで植生指数を計算し、作物の生育をモニタリング
2. 洪水マッピング: Sentinel-1 SARデータで浸水域を検出（雲の影響を受けない）
3. 大気汚染モニタリング: Sentinel-5PのNO2データで都市部の汚染分布を可視化
4. 森林火災検出: Sentinel-2の短波長赤外バンドで燃焼域を特定
5. 都市拡大の検出: Sentinel-2の時系列データで建設・開発の進行を追跡
6. 海洋環境: Sentinel-3で海面温度・クロロフィル濃度を監視
7. 氷河モニタリング: Sentinel-1/2で氷河の後退を長期追跡
8. 船舶自動識別: Sentinel-1 SARで違法漁業の監視

強み・弱み

• 強み: 完全無料、高頻度（5〜6日）、グローバルカバレッジ、充実したAPI
• 弱み: 最高解像度10m（商用衛星より粗い）、日本語ドキュメントなし

Copernicusの詳細はCopernicus/Sentinel完全ガイドで解説している。

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3. NASA Earthdata

NASAの地球科学データシステム（EOSDIS）が運営する世界最大の地球科学データアーカイブだ。

対応センサー・データ一覧

データアクセス方法

• Earthdata Search: GUIベースのデータ検索・ダウンロードポータル
• CMR（Common Metadata Repository）API: プログラマティックなデータ検索
• OPeNDAP: サブセッティング可能なデータアクセスプロトコル
• Earthdata Cloud（AWS）: クラウドネイティブなデータアクセス（2026年末までに全データ移行予定）

2025〜2026年の主な変更

• MODISデータのData Pool配信が2025年6月に終了、Earthdata Cloudへ移行
• MODIS V6.1のOPeNDAPアクセスが2025年9月に終了
• 全地球科学データサイトが2026年末までにEarthdataへ統合

料金

• 完全無料（商用利用含む、米国納税者の資金で運営）
• アカウント登録のみ必要

活用事例

1. 長期環境変化: Landsat 50年分のデータで森林減少・都市拡大を分析
2. 気候研究: MODISの海面温度・植生データで気候変動の影響を評価
3. 水資源管理: GPMの降水データで水資源の分布・変動を把握
4. 夜間経済活動: VIIRSの夜間光データで経済発展の指標を作成
5. 極域モニタリング: ICESat-2で氷床厚の変化を精密測定

強み・弱み

• 強み: 完全無料、50年超の歴史的データ、NASA品質の科学データ
• 弱み: 高解像度データなし（最高15m）、UIがやや難解、日本語対応なし

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4. Google Earth Engine（GEE）

Googleが提供する世界最大規模の衛星データ分析プラットフォームだ。データの保管だけでなく、Googleのクラウドインフラ上で大規模な地理空間分析を実行できる点が最大の特徴。

データカタログ

• 数十ペタバイトの衛星データ・地理データ
• Landsat（1972年〜現在）: 地球観測の最長記録
• Sentinel-1（SAR）、Sentinel-2（光学）
• MODIS、VIIRS: 広域・低解像度の毎日観測
• 気象データ、標高データ（SRTM、ASTER GDEM）、土地被覆データ
• 動的表面水域データ（OPERA DSWX）
• 生物多様性重要地域（KBA）データ
• JAXAデータ（ALOS DSM、ALOS-2 PALSAR-2）

API・開発環境

• JavaScript API: Code Editor（ブラウザIDE）で即座に実行可能
• Python API（earthengine-api）: Jupyter Notebook等で利用
• REST API: サーバーサイド統合用
• Google Colab連携: 無料のGPU/TPU環境でEEデータを分析可能

料金体系（2026年）

• 非商用（研究・教育・非営利）: 無料（2026年4月27日までにクォータティア選択が必要）
• 商用: Google Cloud経由の有料プラン（計算ユニット＋ストレージの従量課金＋月額プラットフォーム料）
• Community Tier: デフォルトの無料枠（リソース制限あり）

2025〜2026年の主な更新

• 非商用クォータティアの導入（2026年4月27日施行）
• Google DeepMind・Google Researchとの統合が進行
• データカタログにOPERA水域データ、生物多様性KBAデータ等を追加

活用事例

1. 森林減少モニタリング: Global Forest Watchがリアルタイム森林喪失マップを提供
2. 農業モニタリング: 大規模農地のNDVI時系列分析で収穫量予測
3. 気候変動研究: 数十年分のデータで氷河・海面・植生の変化を追跡
4. 都市ヒートアイランド: 地表温度データで都市部の熱分布を分析
5. 水資源管理: JRC Global Surface Waterデータで湖沼・河川の変化を検出
6. 災害評価: 洪水・山火事の被害範囲を迅速に推定

強み・弱み

• 強み: 圧倒的なデータ量、Googleインフラによる大規模処理、活発なコミュニティ
• 弱み: 商用利用は有料化、JavaScriptベースのCode Editorに慣れが必要、日本語対応なし

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5. Planet（プラネット）

Planet Labsが運営する毎日地球全体を撮影する商用衛星画像プラットフォームだ。200基以上の小型衛星コンステレーションで、地球上のあらゆる場所を毎日撮影する能力を持つ。

対応センサー・データ一覧

2025〜2026年の動向

• 2025年11月: Pelican-5/6＋SuperDove 36基を打ち上げ
• 2026年: Gen 2 Pelican（30cm級解像度）の打ち上げ予定

API

• Planet Orders API: データ注文・配信の自動化
• Planet Subscriptions API: 継続的なデータ配信のサブスクリプション
• Planet Tasking API: Pelican/SkySatへの撮影リクエスト
• Planet Basemaps API: シームレスなモザイク画像の取得
• SDKはPython対応

料金

• 商用: 要見積もり（年間サブスクリプションが一般的）
• Education and Research Program: 研究・教育機関向けに無料アクセスを提供
• NICFI（ノルウェー国際気候森林イニシアチブ）: 熱帯林モニタリング用データが研究者に無料提供

活用事例

1. 精密農業: 毎日のNDVIマップで圃場ごとの生育管理
2. サプライチェーン監視: 工場・倉庫の稼働状況を衛星画像で把握
3. 建設進捗管理: 大規模建設現場の日々の変化を追跡
4. 災害対応: 台風・地震後の被害範囲を即日評価
5. 違法伐採検出: 熱帯林の毎日モニタリングで伐採を早期発見
6. エネルギー: 太陽光発電所の建設進捗と発電効率評価
7. 金融: オルタナティブデータとして小売店舗の駐車場混雑度を分析

強み・弱み

• 強み: 毎日の全球カバレッジ、高い更新頻度、充実したAPI、変化検出に最適
• 弱み: 有料（高額）、解像度はMaxar/Airbusに劣る

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6. Maxar（マクサー）

世界最高解像度の商用衛星画像を提供する高解像度衛星データの最大手だ。2023年にL3Harris Technologiesに買収された。

対応センサー・データ一覧

WorldView Legion（2024〜2025年完成）

• 全6基が軌道上で運用中（2024年5月・8月、2025年2月に各2基打ち上げ）
• 1日あたり600万km2以上の撮影能力（うち30cm級360万km2）
• 最大1日15回の再訪頻度（緯度による）
• 8スペクトルバンド: コースタル、ブルー、グリーン、イエロー、レッド、レッドエッジ1、レッドエッジ2、NIR

API

• SecureWatch: Webプラットフォーム（検索・閲覧・ダウンロード）
• Maxar ARD（Analysis Ready Data）API: 分析済みデータの取得
• Maxar Geospatial Platform API: プログラマティックな注文・検索

料金

• 高額（アーカイブ: 1シーンあたり数万〜数十万円、タスキング: さらに高額）
• サブスクリプションプラン（年間契約）あり
• 政府・防衛向け大口契約が中心

活用事例

1. 都市計画: 30cmの詳細画像で建物単位の分析
2. インフラ点検: 送電線・パイプライン・橋梁の遠隔モニタリング
3. 防衛・インテリジェンス: 軍事施設の変化検出
4. 3Dマッピング: ステレオ画像から高精度3D都市モデルを生成
5. 保険: 災害後の損害査定（建物単位での被害評価）

強み・弱み

• 強み: 世界最高の解像度（30cm）、豊富なアーカイブ、高精度位置情報
• 弱み: 非常に高価、APIの利用ハードルが高い、日本語対応なし

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7. RESTEC（リモートセンシング技術センター）

1975年設立の一般財団法人で、日本のリモートセンシング技術の中核機関だ。衛星データの配布だけでなく、解析サービス・研修・コンサルティングまで幅広く提供する。

対応センサー・データ一覧

サービス分野

• 農業: スマート農業支援（高頻度観測データ活用）
• インフラ: 橋梁・道路の変位モニタリング
• 海洋: 漁場予測、環境モニタリング
• 森林: 伐採検出、バイオマス推定
• 防災: 災害時の被害範囲把握

料金

• データ種類・範囲によって個別見積もり
• 研究・教育向け割引あり
• 解析サービスは別途料金

強み・弱み

• 強み: 日本語の手厚い技術サポート、研修・セミナー、解析コンサルティング
• 弱み: APIアクセスが限定的、最新のクラウドプラットフォームと比べるとUI/UXが古い

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8. Airbus Defence & Space

ヨーロッパの航空宇宙大手Airbusの衛星画像事業部門で、Maxarと並ぶ世界トップクラスの商用高解像度衛星オペレーターだ。

対応センサー・データ一覧

Pléiades Neoの特徴

• 30cm級ネイティブ解像度
• データ転送速度: 1.8Gbps、1日あたり40TBの伝送能力
• 欧州データリレーシステム（EDRS）によるレーザー通信で準リアルタイムのデータ配信
• 1日以内の再訪が可能

次世代: Pléiades Neo Next（2028年打ち上げ予定）

• 20cm級のネイティブ解像度（現行30cmから大幅向上）
• Vega Cロケットで打ち上げ予定

プラットフォーム: OneAtlas

• Living Library: 常に更新されるアーカイブ画像ライブラリ
• OneAtlas Data API: プログラマティックな画像検索・注文
• Analytics API: AI解析（車両検出・建物フットプリント等）
• Basemaps: シームレスなモザイク画像

料金

• 商用: 要見積もり（Maxarと同等の価格帯）
• アーカイブ画像とタスキング（新規撮影）で料金が異なる

強み・弱み

• 強み: 30cm高解像度、EDRS準リアルタイム配信、OneAtlasの使いやすさ
• 弱み: 高価、日本語対応なし

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9. JAXA G-Portal

JAXAが運営する地球観測衛星プロダクト提供システムだ。JAXAの衛星データを無料で検索・ダウンロードできる。

対応センサー・データ一覧

データアクセス方法

• Webポータルからの検索・ダウンロード
• ALOS-2データの検索・注文・ダウンロードが可能
• ALOS-2 L1.1データは無料公開

料金

• 完全無料（JAXA規定の利用規約に同意が必要）
• アカウント登録のみでアクセス可能

強み・弱み

• 強み: 完全無料、JAXAの高品質データ、日本語対応
• 弱み: APIが限定的、対応衛星がJAXAミッションに限定

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10. クラウドプラットフォーム（AWS / Microsoft Azure）

Amazon Web ServicesとMicrosoft Azureは、衛星データをクラウドストレージ上で直接アクセスできる環境を提供している。

AWS Open Data on AWS

• Registry of Open Data on AWS: 100PB以上のオープンデータ
• 主要衛星データ: Landsat全シリーズ、Sentinel-2、MODIS、GOES、Satellogic EarthView（700万枚以上）
• S3バケットから直接アクセス（ダウンロード不要でクラウド上で処理）
• SageMakerとの連携でML/AIパイプライン構築が容易

Microsoft Planetary Computer

• 120種類以上の地理空間データセット、50PB以上
• 2025年: NASA HLS（Harmonized Landsat Sentinel-2）データを追加
• Planetary Computer Pro: 企業向けの独自データ取り込み・解析サービス（Azure統合）
• STAC API: 標準化されたデータカタログアクセス
• Planetary Computer Hub: JupyterHub環境でデータ分析

料金

• データ自体: 無料（オープンデータ）
• 計算リソース: AWSまたはAzureの通常料金（従量課金）
• Planetary Computer Hub: 無料（リソース制限あり）

強み・弱み

• 強み: 大規模クラウド処理、ML/AIとの統合が容易、データを動かさずに分析可能
• 弱み: クラウド利用料が発生、AWSまたはAzureの知識が必要

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詳細比較表

料金比較

API・開発環境比較

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用途別の選び方

初めて衛星データに触れる人

Tellusから始めるのが最適だ。日本語のドキュメントとチュートリアルが充実しており、ブラウザ上のQGIS/Jupyter環境で環境構築なしに始められる。次のステップとしてCopernicus Browserで世界の衛星画像を閲覧するとよい。

衛星データの基礎知識から学びたい場合は衛星データ学習ガイドも参照してほしい。

研究・大規模分析

Google Earth Engineが最も強力だ。数十ペタバイトのデータをGoogleのインフラで処理できる。非商用目的なら無料で利用できる。長期的な地球環境変化の分析にはNASA EarthdataのLandsat/MODISアーカイブも不可欠だ。

商用・ビジネス利用

用途によって最適な選択肢が分かれる。

• 毎日の変化モニタリング: Planet（SuperDove 3m、毎日全球）
• 高解像度画像が必要: Maxar（WorldView Legion 30cm）またはAirbus（Pléiades Neo 30cm）
• 日本国内のSARデータ: Tellus（ALOS-2 PALSAR-2）
• コスト重視: Copernicus（Sentinel-2 10m、完全無料）
• 大規模クラウド処理: AWS Open Data + SageMaker、またはMicrosoft Planetary Computer

農業

Sentinel-2の10mデータ（無料）で圃場単位のNDVIモニタリングが可能。より高精度を求める場合はPlanetのSuperDove（3m、毎日）が最適だ。Google Earth Engineで長期的な農地分析も行える。日本国内ではTellusのデータとチュートリアルが役立つ。

防災

即時性が重要なため、複数プラットフォームの併用が効果的だ。

• 事前準備: Sentinel-2/Landsatで平常時のベースラインマップを作成
• 発災直後: Sentinel-1 SAR（雲を透過）で浸水域を検出
• 詳細評価: Planet/Maxarの高解像度画像で建物単位の被害評価
• 日本国内: TellusのALOS-2 SARデータも有用

海洋・漁業

• 海面温度: Sentinel-3、GCOM-W（JAXA G-Portal）
• 海色・クロロフィル: Sentinel-3、MODIS（NASA Earthdata）
• 船舶検出: Sentinel-1 SAR
• 漁場予測: Tellus（衛星データ＋海洋データの統合）

都市計画・不動産

• 広域の土地利用分析: Sentinel-2（無料、10m）
• 建物単位の詳細分析: Maxar WorldView Legion（30cm）
• 3Dモデル生成: Maxar/Airbus（ステレオ撮影）
• 経年変化: Landsatの長期アーカイブ（Google Earth Engine経由）

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衛星データ活用のトレンド（2025〜2026年）

AIとの融合が加速

衛星データとAI（深層学習）の組み合わせが急速に進んでいる。TellusのAI Playground、Google Earth EngineのDeepMind統合、Planetary Computer ProのAI機能など、プラットフォーム側がAI開発環境を標準で提供し始めている。物体検出（建物、車両、船舶の自動カウント）、変化検出（森林伐採、都市拡大の自動検出）、作物分類などが実用化されている。

クラウドネイティブ化

NASA Earthdataの全データAWS移行（2026年末予定）に象徴されるように、「データをダウンロードして手元で処理する」時代から、「クラウド上でデータの近くで処理する」時代へ移行している。STAC（SpatioTemporal Asset Catalog）やCOG（Cloud Optimized GeoTIFF）といった標準フォーマットの普及がこの流れを支えている。

データの民主化

無料・低価格のデータが増え、スタートアップや個人でも衛星データを活用したビジネスやプロジェクトが可能になってきている。Copernicus（Sentinel）のオープンデータ政策、NASAの完全無料方針がその流れを加速させている。

分析プラットフォームの統合

従来は「データ取得」と「分析」が別のプロセスだったが、クラウド上でデータ取得から分析、可視化、AI推論まで一気通貫で行えるプラットフォームが主流になりつつある。openEOのようなバックエンド横断の標準APIも普及し始めている。

宇宙ビジネス全体のトレンドについては宇宙ビジネス完全ガイドも参照してほしい。

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FAQ（よくある質問）

Q1. 完全に無料で使える衛星データプラットフォームはどれか？

Tellus（基本機能）、Copernicus Data Space Ecosystem（Sentinelデータ）、NASA Earthdata（Landsat/MODIS等）、JAXA G-Portal（ALOS-2等）が無料で利用できる。Google Earth Engineも非商用目的であれば無料だ。

Q2. 日本語で使えるプラットフォームはどれか？

Tellus、RESTEC、JAXA G-Portalが日本語に対応している。特にTellusは日本語のチュートリアル・ドキュメントが最も充実している。

Q3. 最も解像度が高いのはどのサービスか？

商用ではMaxar（WorldView Legion、30cm）とAirbus（Pléiades Neo、30cm）が最高レベル。Planetの次世代Pelican Gen 2も30cm級に到達する予定。無料データではSentinel-2の10mが最高解像度だ。

Q4. プログラミングなしで衛星データを見ることはできるか？

Copernicus BrowserとSentinel HubのEO Browserは、プログラミング不要でブラウザ上から世界中の衛星画像を閲覧・ダウンロードできる。TellusのQGIS環境もGUIで操作できる。

Q5. 商用利用する場合、最もコスパが良いのはどれか？

コスト重視ならCopernicusのSentinelデータ（完全無料）がベスト。10m解像度で十分なユースケース（農業広域モニタリング、都市変化の大まかな把握等）であれば、Sentinelデータで商用サービスを構築できる。より高頻度・高解像度が必要な場合はPlanetが、最高解像度が必要な場合はMaxar/Airbusが選択肢になる。

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まとめ

衛星データプラットフォームは、宇宙技術の恩恵を最も直接的に受けられる分野の一つだ。まずはTellusやCopernicus Browserで衛星画像を見てみることから始め、目的に応じてプラットフォームを使い分けていくとよい。Copernicusの詳細はCopernicus/Sentinel完全ガイドで、基礎知識は衛星データ学習ガイドで詳しく解説している。

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参考としたサイト

• Tellus公式サイト: https://www.tellusxdp.com/
• Copernicus Data Space Ecosystem: https://dataspace.copernicus.eu/
• Sentinel Hub: https://www.sentinel-hub.com/
• NASA Earthdata: https://www.earthdata.nasa.gov/
• Google Earth Engine: https://earthengine.google.com/
• Google Earth Engine料金: https://cloud.google.com/earth-engine/pricing
• Planet Labs: https://www.planet.com/
• Planet Pelican: https://www.planet.com/constellations/pelican/
• Maxar Technologies: https://www.maxar.com/
• Maxar WorldView Legion: https://www.maxar.com/worldview-legion
• RESTEC: https://www.restec.or.jp/
• Airbus Pléiades Neo: https://space-solutions.airbus.com/imagery/our-optical-and-radar-satellite-imagery/pleiades-neo/
• JAXA G-Portal: https://gportal.jaxa.jp/
• JAXA地球観測データ: https://earth.jaxa.jp/ja/data/index.html
• AWS Earth on AWS: https://aws.amazon.com/earth/
• Registry of Open Data on AWS: https://registry.opendata.aws/
• Microsoft Planetary Computer: https://planetarycomputer.microsoft.com/
• 経済産業省 Tellus紹介: https://journal.meti.go.jp/p/25149/