本記事では、リモートセンシング（RS）における基盤モデル（FM）の選択を支援するREMSAというLLM（大規模言語モデル）エージェントについて紹介します。リモートセンシングでは、環境モニタリングや災害評価、土地利用マッピングなどのタスクにFMが使用されていますが、適切なモデルの選択は書類が散在していることや形式が多様であるため困難です。そこで、RSFMデータベース（RS-FMD）を設け、150以上のモデルを整理しました。REMSAは、ユーザーの要求を解釈し、必要な制約を補完しつつ、文脈学習を用いて候補モデルのランキングを行います。また、75の専門家検証済みのRSクエリシナリオを用いて、900の設定を生成するベンチマークも提案しています。REMSAは単独で公に利用可能なメタデータを用いて動作し、プライベートまたはセンシティブなデータにはアクセスしません。