SuperMap Blog

データという「閉ざされた庭」の民主化 私たちは今、地理空間情報（ GIS ）が専門家だけの限定的なコミュニティから解き放たれ、社会全体の「インテリジェンス・インフラ」へと昇華する歴史的な転換点に立ち会っています。 都市ガバナンスからデジタルツイン、ドローン物流に至るまで、現代社会のあらゆるシステムは「時空間座標」という土台の上に築かれています。しかし、これまでの GIS は複雑なパラメータや高度な専門知識を必要とする、いわば「データと専門性の閉ざされた庭」でした。多くのビジネスリーダーがその価値を認めながらも、操作の難解さに足踏みしていたのが実状です。 しかし、大規模言語モデル（ LLM ）と AI エージェント技術の融合が、この壁を打ち砕こうとしています。 GIS は今、単に「操作を学ぶソフトウェア」から、私たちの言葉を理解し、自律的に思考・行動する「パートナー」へとその本質を変えようとしているのです。 テイクアウェイ 1 ：副操縦士（ Copilot ）から「自動運転（ Autopilot ）」への飛躍 GIS の進化は、単なる機能拡張にとどまらず、システムそのものの「設計思想（アーキテクチャ）」の再構築へと向かっています。 SuperMap は、この進化を「 AI 拡張」「エージェント支援」、そして「エージェント・ネイティブ」という 3 つのフェーズで定義しています。 これまでの AI 活用は、既存ツールに補助的な機能を付け加える「副操縦士（ Copilot ）」の域を出ませんでした。しかし真の変革は、 AI がシステムの中枢となり、タスクの立案から実行までを一気通貫で完遂する「エージェント・ネイティブ」 な状態 —— すなわち 「自動運転（ Autopilot ）」への移行にこそあります。 「エージェント支援からエージェント・ネイティブへの進化は、副操縦士（ Copilot ）から自動運転（ Autopilot ）への飛躍のようなものです」 エージェント・ネイティブな環境では、ユーザーはメニューを探す必要すらありません。自然言語で目的を伝えるだけで、 AI が背後にある膨大な GIS 機能を最適に組み合わせ、任務を遂行します。これは「スキルの壁」を無効化し、組織の生産性を根底から変革する力を秘めています。 テイクアウェ...

  地図・位置情報ビジネスの最前線が集結する「ジオ展2026」にて、弊社の最新ソリューションを展示いたします。今回は、最新バージョンとなる「SuperMap GIS 2025」の紹介に加え、実業務への応用事例を詳しく解説い たします。 🗓 開催概要 日時： 2026年4月28日（火） 10:00～17:00 会場： 大手町三井ホール （Otemachi One 3F） アクセス： 東京メトロ・都営地下鉄「大手町駅」C4・C5出口直結 入場料： 無料（ 公式HP より事前登録を推奨） 💡 当社の展示内容 最新製品「SuperMap GIS 2025」シリーズの紹介 さらに進化を遂げた次世代GISの機能と、AI・3D活用による最新の地理情報解析技術をご紹介します。 【実演】河川長寿命化プロジェクトへの応用事例 株式会社東コンサルタント 様による、GISを活用した河川DXの効率化事例をデモンストレーションいたします。

技術支援の最前線に身を置いていると、ある「興味深い現象」に直面することがあります。 誰もが認める高い技術力を持ちながら、なぜか顧客からの評価が芳しくないエンジニアがいる一方で、技術水準は標準的であっても、顧客から「君がいなくては困る」と絶大な信頼を寄せられ、強固な関係を築いているメンバーがいます。 この両者を分かつ決定的な差はどこにあるのでしょうか。 私は、それはスキルの高さ（技術の厚み）ではなく、プロフェッショナルとしての「誠実さ（信頼に足るかどうか）」にあると考えています。 最近、対人関係の本質を説いたある言葉に出会い、今の日本のビジネス環境における「高パフォーマンスなチーム」の在り方を深く考えさせられました。 「互いに『信頼』の心を持ち、相手の裁量を縛らない。 同時に、互いに『慈しみ（大切に思う）』の心を持ち、自らの自由を乱用しない。」 この言葉は、私たちが向き合っている重要顧客とのビジネスシーンにおいて、そのまま「優れたサービスチーム」の指針となります。 1. 信頼は「レスポンス」の起爆剤となる 現代のビジネスにおいて、顧客がパートナーに求める最も重要な価値の一つは「スピード」です。 もし私たちが組織内部で「これは誰の担当か」「承認プロセスはどうなっているのか」といった内向きの調整に時間を費やしていれば、顧客の期待値は瞬く間に冷え込んでしまいます。 真に質の高いサービスは、「デフォルトの信頼」の上に成り立ちます。 チームは、現場の担当者が「会社の代表」として相応しい判断ができると信じ、過度な管理で縛らない。この「制限しない（裁量を与える）」文化があるからこそ、顧客の火急の事態に対し、メンバーはしなやかな思考で迅速に動くことができるのです。 2. 「自律」こそが、最大のプロフェッショナリズム しかし、自由や裁量には大きな責任が伴います。それが後半の言葉、「自らの自由（裁量）を乱用しない」という意味です。 技術サービスの現場には、顧客の目には見えない「空白地帯」が多く存在します。 例えば、顧客から催促される前にリスクの芽を摘むための点検を行っているか。トラブル解決後、再発防止のために「もう一歩」踏み込んだ振り返りを行っているか。 この空白の時間を、業務の研鑽やリスクの予見に充てるなら、それは...

　GIS（地理情報システム）とAIの融合がかつてないほど深まった2025年。 　空間インテリジェンス・ソフトウェアは、単なる「ツール」の枠を超え、自律的に思考しユーザーを支援する「エージェント（主体）」へとパラダイムシフトを果たしました。 　空間インテリジェンスによって駆動されるデジタルな未来が、今まさに加速しています。私たちSuperMapグループは、2025年も技術開発に注力し、「SuperMap GIS 2025」を通じて製品機能を深化させてきました。これらの技術はすでに多くの産業で実装され、真のDX（デジタルトランスフォーメーション）を支える基盤となっています。 　2025年の1年間の技術イノベーションとアプリケーションの進化を振り返る「技術集大成」をお届けします。私たちと共に技術の軌跡をたどり、業界の無限の可能性を探求しましょう。 01. 地理空間AI (GeoAI)：ツールから「パートナー」へ 　2025年、地理空間AIは「2つの新規実装と1つの基盤強化」により飛躍的な進化を遂げました。 　最大のトピックは、空間インテリジェンス・エージェント（SuperMap AgentX Server）とAIアシスタント機能の登場、そしてAI技術基盤のアップグレードです。 　特に新製品である「SuperMap AgentX Server」は、GISソフトウェアのあり方を根本から変えました。ChatGPT、Geminiなどの大規模言語モデル（LLM）と連携することで、従来の複雑な操作パネルを介さずとも、対話形式で意図した分析や処理が可能になります。 　防災、スマートシティ、河川治水、鉄道・道路設計、行政効率化など、多岐にわたる分野で、従来の「管理」からAIによる「智理（スマート・マネジメント）」への変革を実現しています。      ハイライト： 生成AIによる対話型操作、業務プロセスの自動化、ChatGPT・Gemini連携。 02. 次世代3D GIS：デジタルツインのリアリティを極める 　現実世界をデジタル空間に再現する3D GIS技術も、核心的なブレイクスルーを果たしました。         LOD2.1レベルの自動生成: 高精細な建物モデルを迅速に構築。    ...

この度、学会誌『GIS理論と応用』（第33巻第3号）の企画特集号が、国内最大級の電子ジャーナルプラットフォーム「J-STAGE」にて公開されました。 今回の特集テーマは、近年急速に注目を集めている「GeoAI（地理空間AI）」です。 公開ページ（J-STAGE）： https://www.jstage.jst.go.jp/browse/thagis/33/0/_contents/-char/ja 🌍 本特集号のここがすごい 本号は、GeoAIをはじめとする地理情報科学の最新トピックを網羅した野心的な特集号です。これほど多岐にわたる新領域の論考を一挙に掲載することは本誌にとっても初の試みであり、学術界のみならず、広く社会にインパクトを与える充実した内容となっています。 🏗️ 注目の掲載論文：SuperMap 地理空間AIの実践 本特集の中で、特にGeoAIの実践的な応用例として注目したいのが、SuperMapの技術を活用した以下の論文です。 論文名： 地理空間AIを活用した地盤評価予測システムの開発と実践 著者： 小尾 英彰, 林 秋博 PDFダウンロード： こちらをクリック 【論文要旨】 都市開発や防災計画において、「地盤情報」は極めて重要ですが、すべての地点で調査を行うことは不可能です。 本稿では、 SuperMapのGeoAI機能 を活用し、限られたボーリング調査データ（点データ）から深層学習を用いて、未計測地点の地盤リスク（N値や土質区分など）を高精度に予測・可視化するシステムについて論じています。 建設・土木分野における情報の空白をAIで埋める、非常に先進的な開発・実践事例です。 📚 J-STAGEについて J-STAGEは、国立研究開発法人科学技術振興機構 (JST) が運営する電子ジャーナルプラットフォームです。日本の主要な学術論文を検索・閲覧できるデータベースとして、世界中の研究者に利用されています。 ぜひリンク先よりPDFをご覧いただき、GISの最前線に触れてみてください！

  リモートセンシングや測量・マッピングの最前線において、衛星データ量の爆発的な増加は、まさに「情報（データ）の洪水」とも呼べる状況を生み出しています。TB（テラバイト）やPB（ペタバイト）級のデータ処理が日常となる中で、従来の人手に頼った「目視検査」モデルは、効率と精度の両面で限界を迎えつつあります。 作業効率の低下、コストの増大、そして検査員の疲労に起因するヒューマンエラー。これらは単なる現場の課題にとどまらず、成果物の品質リスク、ひいてはビジネスリスクそのものと言えます。 本記事では、SuperMapが提供する「自動品質検査ソリューション」がいかにしてこれらの課題を解決し、地理空間情報の生産プロセスを「属人的な職人芸」から「標準化されたスマート生産」へと変革するかをご紹介します。 なぜ今、品質検査の自動化が不可欠なのか？ これまで、画像成果物の品質検査（絶対位置精度、接合精度、幾何学的歪み、雲の有無など）は、熟練技術者の「眼」と「経験」に大きく依存していました。しかし、防災や都市計画など、データの即時性（鮮度）が求められ、更新頻度が「年次」から「月次」へと加速する現代において、膨大な画像を全数目視で確認することは現実的ではありません。 SuperMapは、AI技術を駆使した自動検査ツールにより、品質管理プロセスの「ボトルネック」を根本から解消します。 1. 平面位置精度検査：ヒートマップでリスクを「見える化」 画像の平面精度を確認する際、従来は広大な画像をスクロールしながら、網羅的にチェックを行う必要がありました。 SuperMapの平面精度検査ツールは、AIによる高密度マッチングアルゴリズムを搭載しています。検査対象画像と参照画像の特徴点を自動でマッチングし、各点の誤差リスクを色（寒色＝低リスク、暖色＝高リスク）で可視化します。 これにより、検査員は画面上で赤く表示された「高リスク箇所」を重点的に確認するだけで済み、検査時間を大幅に短縮できます。 以下は、リスクが低い領域と高い領域の詳細比較です。色分けにより、修正が必要な箇所が一目瞭然となります。 2. 接合（エッジマッチング）精度検査：継ぎ目の違和感を数値で捉える 隣接するオルソ画像同士の継ぎ目が自然につながっているか（接合精度）は、モザイク画像の品質を決定づける重要な要素です。 当社のツールは、...

日本の DX を加速させる新たなプラットフォームの誕生 デジタル田園都市国家構想やスマートシティの推進など、日本の社会基盤がデジタル化へと大きく舵を切る中、地理空間情報（ GIS ）の役割はかつてないほど重要性を増しています。本日ご紹介するのは、こうした時代の要請に応える最新プラットフォーム「 SuperMap GIS 2025 」です。 本記事では、最新のホワイトペーパーに基づき、 SuperMap GIS 2025 がどのように日本の社会課題を解決し、デジタルツインの構築を加速させるのか、その核心に迫ります。 1. SuperMap GIS 2025 とは？：クラウド・エッジ・エンドの完全統合 SuperMap GIS 2025 は、単なる地図ソフトではありません。クラウド、エッジ、エンド（デスクトップ、 Web 、モバイル）をシームレスに統合する包括的な地理空間情報プラットフォームです。 その技術的基盤となるのが、「 BRT-IDC 」と呼ばれる 6 つのコア技術体系です。 ●        Big Data GIS （ B ）： 分散ストレージによる大規模データの高速処理 ●        New AI Remote Sensing （ R ）： AI による衛星・ドローン画像の自動解析 ●        New 3D GIS （ T ）： 2D/3D の統合と高度なシミュレーション ●        Geospatial AI （ I ）： 機械学習・深層学習を組み込んだインテリジェンス ●        Distributed GIS （ D ）： クラウドネイティブな分散処理 ●        Cross Platform GIS （ C ）： Windows/Linux/ARM など多様な環境への対応 これらが有機的に連携することで、デ...

「SuperMap iDesktopXを使い始めたけれど、画面の左側にあるツリー（ワークスペースマネージャー）に並んでいるたくさんの項目、一体どれが何をするものなの？」 そんな疑問をお持ちの方はいらっしゃいませんか？ GISソフトは機能が多岐にわたるため、最初に全体像を掴むことが、使いこなしへの近道です。 今回は、iDesktopXの「概念構成ガイド」として、ツリー構造の主要な要素を一つずつ、その役割と使い方を分かりやすく解説します。これさえ読めば、もう迷子になることはありません！ 1. ワークスペース (Workspace)：全ての起点となる「箱」 まず一番上にあるのが**「ワークスペース」です。 これは、あなたがこれから行う作業の全て（地図、レイアウト、設定など）をまとめて管理する「プロジェクトファイル」**のようなものです。 役割 ：地図やシーン、レイアウトなどの「設定」と、データがどこにあるかという「接続情報」を保存します 1 。 ポイント ：ワークスペース自体はデータ（座標など）を持っていません。あくまで「管理人」なので、ファイルサイズは非常に軽いです 2 。 2. データソース (Datasource)：地図データの「保管庫」 次に重要なのが**「データソース」**です。ここには、地図の実体となるデータが物理的に保存されています。 データセット ：データソースの中には、ポイント（点）、ライン（線）、リージョン（面）といった、空間データの最小単位である**「データセット」**が格納されています 3 。 形式 ：SuperMap標準のUDBXファイルや、PostgreSQLなどのデータベースが使われます 4 。 3. マップ (Map)：2D地図の「デザイン画面」 データセットを画面に表示し、色や太さを変えて見やすくデザインしたものが**「マップ」**です。 レイヤー ：データをマップに追加すると「レイヤー」となり、元のデータを変更せずに見た目だけを自由に調整できます 5 。 主題図 ：人口や地価などの数字に合わせて、自動で色分け地図（主題図）を作ることもできます 6 。 4. シーン (Scene)：リアルな「3Dデジタルツイン」 2Dの地図に「高さ」を加え、3D空間として表現するのが**「シーン」**です。 2Dと3Dの融合 ：2Dマップのデータをそのま...