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近年、農業分野では「スマート農業」という言葉を耳にする機会が増えました。テクノロジーを活用して生産性向上や効率化を図る取り組みですが、その中でも特に注目されているのが、衛星画像と NDVI （正規化植生指数）の組み合わせです。 今回は、この強力な組み合わせがどのようにスマート農業を変革し、そして GIS ソフトウェア「 SuperMap iDesktopX 」を使って、 ラスターデータ や ベクターデータ を駆使した 空間解析 をどのように活用できるのかをご紹介します。 🌱 NDVI って何？ スマート農業の救世主！ NDVI （ Normalized Difference Vegetation Index ）は、植生の健康状態や生育状況を示す指標です。衛星が観測する「近赤外バンド」と「赤色バンド」の反射率データを使って計算されます。 簡単に言えば、 ●        NDVI 値が高い → 植生が密で、健康に生育している！ ●        NDVI 値が低い → 植生の密度が低く、生育が思わしくない可能性がある … ということを教えてくれます。 この NDVI 、スマート農業ではまさに救世主のような存在です。 ●        作物の生育モニタリング： 圃場全体の生育ムラを「見える化」できます。 ●        精密な施肥・灌漑： 生育状況に合わせて肥料や水を調整する「可変管理」が可能に。 ●        病害虫やストレスの早期発見： 異常をいち早く察知し、対策を打てます。 ●        収量予測： 生育期間中の NDVI データから、収穫量を高い精度で予測できるようになります。 🛰️ SuperMap iDesktopX で NDVI を活用しよう！ それでは、実際に SuperMap iDesktopX を使って衛星画像を処...

多様なデータを集め、地図上に重ね合わせるだけでは十分ではありません。SuperMap GISは、収集・統合されたデータに高度な空間解析機能と地理空間AI（GeoAI）技術を適用することで、単なる可視化を超えた「深い洞察」へと昇華させます。 SuperMapが提供する高度な解析機能の一部をご紹介します。 3D空間解析: Project PLATEAUの3D都市モデルなどを活用し、新規建築物の眺望解析、日照・風環境シミュレーション、さらには豪雨時の浸水シミュレーションなどを実行できます。これにより、現実世界に極めて近い状況での高度な意思決定が可能になります。 地理空間AI (GeoAI): 空間的な特徴量を考慮した機械学習やディープラーニングのツール群を統合しています。例えば、過去の気象データと地形データから土砂災害の危険度を予測したり、衛星画像をAIで解析して土地被覆の変化を自動検出したりといった応用が可能です。 SuperMapの将来展望は、リアルタイムデータとの連携にあります。IoTセンサーや気象レーダー、プローブデータ（モビリティデータ）などから得られるストリーミングデータのリアルタイム処理にも対応しています。 BIM/CIM、点群、リアルタイムIoT、そして基盤となるGISレイヤーを統合した究極の形が、都市やインフラの「デジタルツイン」です。SuperMapは、リアルタイムデータの活用、AIによる解析の自動化、そしてデジタルツインの実現という次世代の要求に既に対応しており、未来のシステム構築を強力に支援します。

気候変動への適応や防災が社会的な重要課題となる中、宇宙からの観測技術や環境関連データの戦略的価値が飛躍的に高まっています。広域性や定時性といった独自の強みを持つこれらのデータは、地理空間情報の活用に新たな次元をもたらします。 日本で活用できる主要な環境・観測データには以下のようなものがあります。 JAXA（宇宙航空研究開発機構）: 陸域観測技術衛星「だいち（ALOS）」シリーズのデータが有名です。天候や昼夜を問わず地表を観測できるレーダを搭載し、広範囲の災害状況把握や、地殻変動・インフラ変位の監視に不可欠なデータを提供します。 気象庁（JMA）: 全国の気象観測網「アメダス（AMeDAS）」の気温や降水量、そして「レーダーデータ」は、オープンデータとして提供されています。これらは防災計画から小売業の需要予測まで、極めて広範な分野で活用されます。 GOSAT（いぶき）: 気候変動問題への対応として、環境省やJAXAなどが推進する温室効果ガス観測技術衛星「いぶき（GOSAT）」シリーズは、宇宙から地球全体のCO2濃度を観測します。 これらの科学データは、NetCDFやHDF5といった専門的なフォーマットで提供されることも多いですが、SuperMap GISはこれらの形式にも対応しており、高度な環境解析を可能にします。 SuperMapは、公的データ（地形）や業務データ（インフラ）の上に、これらの「動的な自然環境」を示すデータを重ね合わせることで、より的確な防災・減災計画や、再生可能エネルギーの適地選定といった意思決定を支援します。

政府によるオープンデータが広範な分析の「骨格」を提供する一方で、ビジネスの現場で求められる詳細さ、正確性、そして最新性を提供し、より深い洞察を可能にするのが民間の「商用データ」です。 オープンデータが「どこに何があるか」という静的な骨格を提供するのに対し、商用データは「それがどのように使われているか」「そこには誰がいるか」といった、動的で詳細な情報を提供し、分析の解像度を飛躍的に高めます。 日本の商用データ市場には、以下のような強力なプレイヤーが存在します。 株式会社ゼンリン: 建物一軒ごとの形状やテナント情報まで網羅した「住宅地図」データベースで圧倒的なシェアを誇り、高度なエリアマーケティングに不可欠なデータを提供しています。 ジオテクノロジーズ株式会社: 高精度な道路ネットワークデータや、スマートフォンの位置情報から生成される「人流データ」に強みを持っています。 航空測量・その他: 株式会社パスコや国際航業株式会社などは高解像度の航空写真や3次元点群データを提供しています。また、自動車の走行履歴から得られる「プローブデータ」も物流ルートの最適化などに活用されています。 SuperMap GISの真価は、これらの公的データと商用データを重ね合わせる（データレイヤリング）ことで発揮されます。例えば小売店の出店計画では、e-Statの人口統計（公的データ）の上に、ジオテクノロジーズの人流データやゼンリンの競合店情報（商用データ）を重ねることで、多角的な視点から最適な立地を導き出すことができます。

日本の地理空間情報基盤は、国や地方公共団体が整備・公開する、世界でも有数の高品質な公的データによって支えられています。これらは、国家規模の解析を行う上でのまさに「基盤」となるデータです。 GIS活用において特に重要な公的データをいくつかご紹介します。 地図の骨格（国土地理院）: 国土地理院（GSI）が提供する「基盤地図情報」や、Web地図の背景として広く使われる「地理院タイル」は、地図の骨格を形成する最も信頼性の高いデータです。 社会経済（総務省統計局）: 総務省統計局の「e-Stat」で公開される国勢調査などの統計データは、人口分布や経済状況の分析に不可欠です。 都市・災害（国土交通省）: 国土交通省の「国土数値情報」は土地利用や災害リスクなど多種多様な情報を提供します。近年では、3D都市モデル整備プロジェクト「Project PLATEAU」や、全国の用途地域などを統一フォーマットで提供する「都市計画決定GISデータ」も注目されています。 さらに、これらのデータを横断的に結びつける「マスターキー」として、デジタル庁が推進する「ベース・レジストリ」（特に住所マスターや不動産ID）の整備も進んでいます。 SuperMap GISは、国際標準規格（OGC）に準拠しており、地理院タイルを背景にe-Statの統計データや国土数値情報のリスクデータを重ね合わせるなど、多様な公的データを活用した高度なマッシュアップを容易に実現します。

現代の日本には、国や自治体が提供する高品質なオープンデータ、民間企業による高精度な商用データ、さらには気象・衛星観測データまで、膨大な地理空間データが存在します。しかし、これらのデータは形式や提供元がバラバラなため、横断的に活用するには専門知識が必要で、多くの組織がその潜在価値を引き出せずにいます。 この「分断されたデータ」という課題に対し、SuperMap GISは強力な解決策を提示します。その核心は、特定のデータ形式やベンダーにユーザーを固定しない「徹底した相互運用性」にあります。SuperMapは、あらゆるデータを円滑に統合・活用するための「ユニバーサル・トランスレータ（万能翻訳機）」として機能するのです。 特に注目すべきは、オープンソース（SpatiaLite）を基盤とするネイティブフォーマット「UDBX」の採用です。これによりデータの透明性が確保され、GIS業界で長年の課題であった「ベンダーロックイン」のリスクを根本から解消します。また、国土交通省のProject PLATEAUなどで整備が進む3D都市モデルの活用に最適な、オープンスタンダード「S3M」にも対応しています。 SuperMapは、組織内外に散在する多様なデータを一つのプラットフォーム上でシームレスに連携させ、日本の豊富なデータ資産を最大限に活用し、デジタルツインの構築や持続可能な社会の実現に貢献する中心的なプラットフォームとなることが期待されます。

SuperMapデジタルツインプラットフォームは、単なる美しい3D表示ツールに留まりません。その真価は、スマートシティの「あらゆる段階」にわたるデータに基づいた賢い意思決定と運営管理を可能にすることにあります。 主なアプリケーションシナリオ 都市計画と建設シミュレーション 計画段階では、道路の配置や建物の高さといった様々な計画案が都市に与える影響をシミュレーションし、意思決定に伴うリスクを減らします。建設段階では、地下パイプラインの競合や交通への影響などを予測シミュレーションし、工事の効率向上に貢献します。これにより、固定された設計から、状況に応じて最適な形へと変化させる動的な最適化への移行を支援します。 都市、公園、建物の運用管理 BIM（建設情報管理）データ、センサーからのデータ、実際の運用データを統合することで、リアルタイムでのエネルギー消費の監視、異常の早期警告、セキュリティリスクの早期警告といった高度な管理を実現します。これにより、従来の問題が起きてから対応する受動的な管理から、能動的に状況を察知し、賢く未来を予測する管理へと変革し、安全性と運用効率を高めます。 交通管制と緊急指揮 交通量の予測や渋滞の分析を通じて、道路や信号機の最適な制御を支援します。また、異常気象や事故などの緊急時には、避難経路や緊急計画のシミュレーションを行い、データに基づき、事前に検証された賢い指揮モデルへの転換を可能にします。 賢い分析と予測に基づく意思決定 過去のデータとリアルタイムのデータに基づいて、人口増加やエネルギー消費などのトレンドを予測します。AI分析を組み合わせることで、都市の資源がどれくらい利用できるかの評価、最適な場所選びの分析、リスク評価を実現し、都市の科学的な意思決定レベルと持続可能な発展を促進します。 SuperMapデジタルツインプラットフォームは、統一されたデジタル基盤、強力なデジタルツイン機能、賢い分析能力、そして開かれたエコシステムによって、政府や様々な産業のお客様に確固たるサポートを提供し、都市のガバナンスと産業革新を力強く推進する包括的なプラットフォームです。 

次世代のスマートシティ構築において、SuperMapデジタルツインプラットフォームが果たす役割は極めて重要です。その実用価値は、独自に構築された強力な基盤機能によって支えられています。ここでは、プラットフォームの中核となる5つの機能に焦点を当てて解説します。 ワンストップガバナンス（データの一元管理） 様々な種類の都市データの課題に対応するため、「データの収集・整理・管理・統合・保存」という全プロセスをカバーするデータ管理ソリューションを提供します。測量データ、BIM（建設情報管理）データ、点群データといった空間データをスムーズに連携させ、データの標準化、品質向上、セキュリティ管理を実現し、データがバラバラになる問題を解消します。 正確なマッピング（現実世界の精密な再現） 2D/3Dの地理的データ、DEM/DSM（デジタル標高モデル）、写真測量モデル、BIM（建設情報管理）などの地理的な状況を示すデータと、IoTセンサーからのデータやインターネット上のデータを統合します。これにより、現実世界を様々な形式でデジタル化し、あらゆる要素を網羅したグローバルなデジタル情報モデルを構築します。 効率的なレンダリング（リアルタイムな3D表示） GISとWebGLやUnreal Engine（UE）などのゲームエンジン技術を統合することで、大規模な3Dシーンでも、非常にリアルで滑らかに、そしてリアルタイムで描画を実現します。雨、雪、日光といった特殊効果も組み合わせることで、より没入感のある視覚体験を提供します。 「AI+」インテリジェンス（AIによる賢い分析と予測） 地理空間AI（GeoAI）技術を核として、AIによる建設現場の監視、ビデオ認識、賢い分析・推論、AIを使った計画立案といったビジネスモデルを構築します。これにより、時空間ビッグデータの深い分析と活用を可能にし、未来の予測シミュレーションや意思決定支援の能力を大幅に向上させます。 クラウドネイティブ＋マイクロサービスアーキテクチャ（柔軟で拡張性の高いシステム） コンテナ技術とマイクロサービスアーキテクチャを採用することで、プラットフォームは高い柔軟性、拡張性、セキュリティを実現します。サービスの組み合わせや、柔軟なアプリケーション開発を可能にし、「一つのクラウドで複数のデバイスに対応する」プラットフォーム構築...

スマートシティの実現は、世界中の都市が目指す目標ですが、その道のりには多くの課題が存在します。特に、様々な種類のデータをまとめて活用することの難しさや、部署ごとにシステムがバラバラになっている「システムのサイロ化」、都市全体のような大規模な3Dモデルをスムーズに表示する技術の不足、そしてAIを使った賢い意思決定のサポートが足りない、といった問題は、スマートシティ構築を阻む大きな壁となってきました。 これらの課題を根本から解決するために開発されたのが、「SuperMapデジタルツインプラットフォーム」です。 このプラットフォームの核となるのは、地理情報システム（GIS）、AI（人工知能）、ビッグデータ、クラウドコンピューティングといった最先端技術を結集し、「あらゆる空間」のデジタル基盤を構築する点にあります。 SuperMapデジタルツインプラットフォームの主な解決策と利点 データ統合と一元管理: 測量データ、写真測量データ、BIM/CIM（建設情報管理）データ、点群データなど、多岐にわたる種類のデータを一つにまとめ、一貫したデータ管理を実現します。これにより、データ形式の不一致やシステムがバラバラになる問題を解消し、統一されたデータ基盤を提供します。 高効率な3Dレンダリング: WebGLやUnreal Engine（UE）といったゲームエンジンを統合することで、大規模な都市の3Dモデルでも、非常にリアルで滑らかに、そしてリアルタイムで表示することが可能です。従来のGISの課題であった3D表示の限界を打ち破り、まるでその場にいるかのような没入感のある視覚体験を提供します。 賢いサポート（GeoAI）: 地理空間AI（GeoAI）技術を統合し、建設現場の監視、未来の予測シミュレーション、意思決定のサポートといった高度なAI分析機能を実現します。これにより、アプリケーションは単に情報を「表示するだけ」のレベルから、データに基づいて「賢く意思決定する」レベルへと進化します。 SuperMapデジタルツインプラットフォームは、都市計画、建設シミュレーション、施設管理、交通管制、緊急時の指揮など、スマートシティのあらゆる段階において、データに基づいた賢い意思決定を支援し、未来都市の持続可能な発展を力強く推進します。

GIS データ活用の最終目標は、専門家だけが使うツールから、組織内の誰もが必要な情報にアクセスできるプラットフォームへと進化させることです。それを実現する鍵が、デスクトップGIS、データベース、そしてWeb GISサーバーの連携です。 今回は、 PostGIS を一元的なデータベースとして、 SuperMap iDesktopX で編集したデータを、 SuperMap iServer & iPortalを通じてWebサービスとして公開するまでのワークフローをご紹介します。 「信頼できる唯一の情報源（Single Source of Truth）」の重要性 組織内でデータのコピーがいくつも作られ、「どれが最新の正しいデータか分からない」という経験はありませんか？部署ごとに同じようなデータを別々に管理していると、更新の漏れや矛盾が生じ、業務効率の低下や意思決定の誤りを招きます。 この問題を解決するコンセプトが「 信頼できる唯一の情報源（Single Source of Truth） 」です。組織の基幹となるデータをPostGISのような中央データベースに一元化し、デスクトップ、Web、モバイルなど、あらゆるアプリケーションがその単一のデータベースを参照するアーキテクチャを構築するのです。 デスクトップからWeb公開までのシームレスな連携 SuperMapプラットフォームでは、この理想的なワークフローが非常にスムーズに実現できます。 ① データ準備 (iDesktopX) : まず、デスクトップGISであるSuperMap iDesktopXを使い、PostGISデータベース上のデータを参照するマップや3Dシーンを作成し、「ワークスペース」として保存します。 ② リソース登録 (iPortal) : 次に、組織のGISリソースのカタログ（目録）の役割を果たす SuperMap iPortal に、作成したワークスペースを登録します。これにより、どのようなデータやマップが利用可能かが組織全体で共有されます。 ③ サービス公開 (iServer) : 最後に、GISサービス実行エンジンであるSuperMap iServerが、iPortalに登録されたワークスペースを読み込み、 WMS や WFS といった標準化されたWebサービスとして公開します。 このアーキテク...

「PostGISを導入すると、データ分析が高速化するらしいけど、使いこなすには専門的なSQLの知識が必要なんでしょ？」と思っていませんか？実は、SuperMap iDesktopXを使えば、データベースの専門家でなくても、PostGISのパワーを最大限に引き出したデータ活用が可能です。 この記事では、SuperMap iDesktopXがいかにシームレスにPostGISを扱えるか、具体的な操作に沿ってご紹介します。 データ移行もGUIで簡単操作 まずは既存のデータをPostGISに格納するところから始めます。SuperMap iDesktopXには、直感的なインポート機能が備わっています。 ① Shapefileなどのファイルデータ : 「データインポート」機能を使えば、インポート先のPostGISデータソースを指定し、空間インデックスの作成などのオプションにチェックを入れるだけで、簡単にデータを移行できます。 ② ArcGIS SDEなどのエンタープライズDB : より複雑な環境からの移行も、専用の「データ移行」モジュールが強力にサポート。既存のGIS資産をスムーズにPostGIS環境へ移すことができます。 まるでファイル感覚！データベース上のデータを直接編集 PostGISへの接続を確立すると、iDesktopXのワークスペースマネージャにデータソースが表示され、ファイルベースのデータと全く同じように扱うことができます。地図上にデータを表示し、図形の追加や削除、頂点の編集といったあらゆる編集作業を、データベース上のデータに対して直接行えるのです。データは一元管理されているため、複数人での共同作業も効率的に進められます。 SQL不要！GUIで高度なデータ検索と分析 PostGISの真価が発揮されるのが、高度なクエリと空間解析です。SuperMap iDesktopXなら、これもGUIで完結します。 「SQLクエリ」ダイアログを使えば、フィールドや演算子をクリックで選ぶだけで、複雑な検索条件を視覚的に組み立てることができます。バックエンドがPostGISであることをiDesktopXが自動で認識し、最適なSQL構文を生成してくれるので、ユーザーはデータベースの違いを意識する必要がありません。 さらに強力なのが空間解析です。バッファやオーバーレイ分析ツールをGUIで実...

「普段SuperMapでGISデータを使っているけど、データは全部ファイル（UDB/UDBX）で管理している」という方も多いのではないでしょうか。手軽で便利なファイル管理ですが、扱うデータが大規模になったり、複数人で同時に作業したりする場面で、不便さを感じたことはありませんか？ 今回は、なぜ今、オープンソースの空間データベース「PostGIS」との連携が、SuperMapの能力を最大限に引き出す最強の選択肢なのか、その理由を解説します。 ファイル管理の限界とエンタープライズDBの力 SuperMap独自のUDB/UDBX形式は、単一ファイルで手軽に扱え、小規模なプロジェクトや個人での作業には非常に効率的です。しかし、組織のGIS活用が本格化すると、いくつかの課題に直面します。 ① 拡張性 : ギガバイト級を超え、テラバイト級のデータを扱うにはファイルベースでは限界があります。 ② 同時編集 : 複数人が同じファイルを同時に編集しようとすると、ファイルがロックされ、データの競合や破損のリスクが高まります。 ③ セキュリティ : ファイル単位のアクセス権限は設定できますが、「この部署にはこのデータ範囲だけ見せる」といった、きめ細かなアクセス制御は困難です。 こうした課題を解決するのが、PostgreSQL/PostGISのようなエンタープライズデータベースです。PostGISは、多数のユーザーによる同時アクセスに対応し、堅牢なセキュリティとトランザクション管理機能で、組織の重要なデータ資産を安全に一元管理します。 SuperMapとPostGISを繋ぐ「SDX+ for PostGIS」エンジン 「でも、データベースって専門的で難しそう…」と感じるかもしれません。しかし、SuperMapには「 SDX+ for PostGIS 」という強力なエンジンが内蔵されており、このエンジンがPostGISとの連携を驚くほどスムーズにしてくれます。 SDX+エンジンは、SuperMapの使いやすいインターフェースと、PostGISのパワフルなデータ管理能力の「良いとこ取り」を実現する架け橋です。ユーザーはPostGISの複雑さを意識することなく、まるでファイルを開くのと同じような感覚でデータベースに接続し、高度な機能の恩恵を受けることができます。これにより、特定のベンダーに縛られな...

先日、 2025年10月9日 にドイツのフランクフルトで INTERGEO 2025 が華々しく閉幕しました。地理空間情報技術の祭典とも言えるこの世界的な展示会は、今年は600社以上の企業等が出展し、17,000人以上が来場するなど、業界の勢いを強く示すイベントとなりました。 出展企業の一つとして、 SuperMap も参加。最新の技術成果と業界ソリューションを披露し、国際的な業界関係者から大きな注目を集めました。 業界ニーズを掴む技術と、グローバルな交流 SuperMapのブースでは、特に AI（人工知能） と ３次元GIS技術 における革新的な進歩、そしてそれらを 地籍管理 や デジタルツイン といった重要分野でいかに活用しているかに焦点を当てて展示しました。デモンストレーションを通じて、SuperMap GISの技術が、複雑な空間データを効率的に処理し、問題を解決する具体的なアプローチを示しました。 会場には、ヨーロッパ、アジア、アフリカ、ラテンアメリカ、中東など、世界中から具体的なビジネスニーズを持つ専門家がSuperMapとの交流を求めました。 アゼルバイジャン 政府機関の代表者は、SuperMapが持つ リモートセンシング画像のAI処理・分析 能力が、地球観測データの効率的な利用や、環境モニタリング、災害評価に極めて有効であると評価。 モロッコ の企業代表は、SuperMapの 地籍管理ソリューション の 正確性 と 体系化された設計 が、地籍測量や不動産登記の作業効率と信頼性を高めると期待を示しました。 スイス の企業代表者は、データ作成プロセスにAI技術を取り入れるというSuperMapの革新的な取り組みが、手作業を大幅に削減し、データ処理の効率向上に貢献すると述べました。 また、Leica（ライカ）などのサプライチェーンを構成する企業ともSuperMapは積極的な話し合いを実施。SuperMapのプラットフォームソフトウェア技術を介して、上流のデータ収集と下流のアプリケーションをよりスムーズに連携させる可能性を探りました。 オマーン企業との提携で国際協力のエコシステムを拡大 今回のINTERGEOでは、グローバルなビジネス展開において重要な成果がありました。 会期中、 SuperMap International総裁のRoger Wang と、オマ...

これからの防災・減災を考える上で、単一の高性能なシステムを導入するだけでは不十分です。多様な組織が持つデータや技術を繋ぎ、社会全体で災害に立ち向かうための「統合プラットフォーム」が不可欠となります。では、その次世代防災プラットフォームに求められる条件とは何でしょうか。 1. オープン＆クロスプラットフォーム 防災には自治体、民間企業、研究機関など多くの主体が関わります。それぞれが使うシステムやIT環境は様々です。特定のベンダーに依存せず、誰もが連携できるオープンな設計と、様々な環境で動作するクロスプラットフォーム性が絶対条件となります。これにより、各組織が開発した技術やデータを容易に再利用でき、イノベーションが加速します。 2. リアルタイムデータ処理能力 災害の状況は刻一刻と変化します。IoTセンサー、GPS、SNSなどから絶え間なく流れ込んでくる大容量のデータ（ストリームデータ）をリアルタイムで処理・分析する能力が核心となります。これにより、リアルタイムハザードマップの生成や、最適な避難ルートの即時提示が可能になります。 3. 高度な3D/BIM/CIM統合機能 都市災害においては、建物内部（インドア）と外部（アウトドア）を一体的に扱う3D技術が不可欠です。建物の設計情報であるBIMや、都市全体の3DモデルであるCIMをGISプラットフォームに統合し、建物内の被害状況から都市全体の避難計画までを単一の基盤上で管理・分析する能力が求められます。 4. 地理空間AI（GeoAI）技術 監視カメラの映像から浸水域を自動検知したり、ドローン画像から建物の損壊度を自動分類したり。深層学習などのAIモデルをGISのワークフローに直接統合する「地理空間AI」は、膨大なデータから意味のある情報を抽出し、人間の判断を支援する上で欠かせない技術です。 これらの条件を満たす統合GISプラットフォームこそが、データのサイロ化を防ぎ、社会全体の防災力を最大化する鍵となります。それは、日本の防災パラダイムを事後対応型から事前予測・対応型へと転換させるための、強力なデジタル基盤となるでしょう。

大規模な水害や地震の後、被災者が生活を再建するためには、公的支援を受けるための「罹災証明書」が不可欠です。しかし、その発行には自治体職員による一件一件の家屋被害調査が必要で、膨大な時間と労力がかかり、支援の遅れにつながるという課題がありました。 この「ボトルネック」を解消する切り札として、ドローンやスマートフォンの最新技術を活用した、被害調査の自動化・迅速化が期待されています。 3D技術が調査を効率化する仕組み データ取得: ドローン: 広範囲の被災地の上空から、高精細な写真やレーザー測量データを取得。人の立ち入りが困難な場所でも、安全かつ迅速に調査が可能です。 スマートフォンLiDAR: 最新のスマートフォンに搭載されているLiDARセンサーを使えば、誰でも手軽に建物や室内の3Dデータを取得できます。 3Dモデル生成: 撮影された無数の画像や点群データを専用のソフトウェアで処理し、被災地の状況を精密に再現した3Dモデルを生成します。 AIによる自動解析: 生成された3DモデルをAIが解析。例えば、建物のどの部分がどの程度の高さまで浸水したのか（浸水深）を自動で計測。屋根瓦のズレや壁の亀裂といった損傷度合いを客観的な指標で判定します。 迅速化がもたらす大きなメリット このプロセスにより、調査にかかる時間が劇的に短縮され、罹災証明書の早期発行が可能になります。それは、被災者が義援金や融資といった支援をより早く受けられることを意味し、生活再建への大きな一歩につながります。 さらに、蓄積された3D地理空間データは、復旧・復興計画の策定や、将来の防災対策を考える上での貴重な資産となります。テクノロジーが、被災者に寄り添い、一日も早い日常を取り戻すための力強い支えとなるのです。

自宅のポストに投函される、紙のハザードマップ。自分の住む地域の水害リスクなどが示されていますが、「いざという時」に本当に役立つでしょうか？災害は常に想定通りに起こるとは限りません。 そこで今、開発が進んでいるのが、静的なハザードマップの限界を超える「リアルタイムハザードマップ」です。これは、AI（人工知能）やIoT（モノのインターネット）技術を駆使し、「今、そこにある危険」をリアルタイムで地図上に表示する画期的なシステムです。 どうやってリアルタイム化するのか？ 街なかの「目」を活用: 街中に無数に設置されている防犯カメラの映像をAIがリアルタイムで解析し、道路の冠水などを自動で検知します。 IoTセンサー網を構築: 電柱やマンホールなどに設置された安価なIoTセンサーから、浸水の深さや土砂の動きといったピンポイントな情報が次々と送られてきます。 SNS情報も分析: Twitterなどに投稿される被害状況を示す画像やテキストをAIが収集・分析し、信頼性を判断した上で地図にマッピングします。 「自分ごと」として捉えることが避難につながる このシステムの最大の目的は、住民一人ひとりが災害リスクを「自分ごと」として認識し、早期の避難行動を促すことです。 「ハザードマップでは安全なはずだったのに、家の前の道路が冠水し始めた」「いつも使うあの道が通行止めになっている」 そんな生々しい情報がスマートフォンの地図上にリアルタイムで表示されれば、危機感は格段に高まります。従来の「与えられる」ハザードマップから、状況が動的に変化する「感じる」ハザードマップへ。テクノロジーの力が、私たちの命を守る行動を力強く後押しします。 

災害時、私たちが本当に必要とする情報は、今いる場所のスケール（階層）によって大きく異なります。例えば、高層ビルの中にいれば「このフロアのどこが危険か」というミクロな情報が、屋外へ避難する際には「どの道が安全か」というマクロな情報が必要になります。 これからの都市防災システムは、こうした複数のスケールにまたがるデータを統合し、シームレスに連携させる「多階層データエコシステム」を管理する必要があります。 3つのデータスケール 建物スケール（ミクロ） ビル内の地震計から送られてくるリアルタイムの振動データや、建物の構造データ（BIM/CIM）。これにより、個々の建物のどの部分に損傷があるかを詳細に把握できます。 滞在者スケール（メゾ） スマートフォンの位置情報などを活用した人流データ分析技術。施設内のどこが混雑しているか、人々がどのように移動しているかを把握し、避難誘導やパニック防止に役立てます。 都市スケール（マクロ） 監視カメラの画像認識、携帯電話の基地局データ、SNS情報などを活用し、都市全体の被害状況を把握します。どのエリアで火災が発生しているか、どの道路が渋滞しているか、どの避難所が開設されたかといった広域の情報です。 「インドア・アウトドア シームレス」への挑戦 従来のGIS（地理情報システム）は屋外の地図情報を扱うのが得意でしたが、建物内部の詳細な情報（インドア）との連携は得意ではありませんでした。しかし、技術は進化しています。 ビルの中で被災状況を報告すると、そのミクロな情報が即座に都市全体の被害状況マップ（マクロ）に反映され、最適な避難ルートが再計算される――。そんな「インドア・アウトドア シームレス」な情報提供こそが、複雑な都市災害から人々を守る鍵となります。この技術的挑戦が、私たちの安全を次のレベルへと引き上げるのです。 

もし、あなたが仕事中に巨大地震に遭遇したら。交通機関は完全にストップし、周囲の状況も分かりません。首都直下地震では、400万から500万人もの人々が帰宅困難者になると想定されています。むやみに移動を開始すれば、火災や建物倒壊などの二次災害に巻き込まれる危険もあります。 このような事態に備え、都市部の高層・超高層ビルには、今まったく新しい形の総合的な災害サポートシステムが求められています。その目的は、発災直後から安全が確認されるまで、ビル内にいる人々をシームレスに支援することです。 求められる3段階の支援 発災直後：建物の安全性評価 ビルに設置された地震計のデータをリアルタイムで解析し、建物の構造的な安全性を即座に評価。中に留まるべきか、避難すべきかの科学的な判断材料を提供します。 待機支援：情報提供とリソース管理 安全が確認され、ビル内で待機する場合、正確な情報提供が不可欠です。周辺の被害状況、復旧見込み、ビル内の備蓄（食料、水、トイレ）の状況などを提供し、人々の不安を和らげます。また、人流データを活用して施設内の混雑状況を把握し、パニックを防ぎます。 退避支援：安全な屋外への誘導 周辺の安全が確認され、屋外への退避が可能になった際には、安全な避難経路や開設されている避難所の情報をリアルタイムで提供。混乱なく、人々を安全な場所へと誘導します。 この一連のサポートを実現するには、建物内のセンサーデータ、滞在者の人流データ、そして都市全体の被害状況データなどを統合管理する高度なシステムが不可欠です。ただ頑丈なだけでなく、中にいる人々を最後まで守り抜く「しなやかさ」。それが、これからの都市ビルに求められる真のレジリエンスです。

 これまでの防災は、川の水位が上昇したり、浸水が始まったりと、現象が起きてから行動する「事後対応型」が中心でした。しかし、それでは手遅れになるケースも少なくありません。今、GIS（地理情報システム）と高度なシミュレーション技術を組み合わせることで、災害対応を「事前行動型」へと質的に転換させる動きが加速しています。 鍵は「カップリング解析」 その最前線にあるのが、異なる種類の予測モデルを連携させる「カップリング解析」という手法です。 例えば水害には、川の水が堤防を越えて溢れ出す「外水氾濫」と、下水道の排水能力を超えて市街地にあふれ出す「内水氾濫」があります。これらは元々、別々のモデルで解析されていました。この2つの専門的なモデルを連携（カップリング）させることで、より精度の高い、統合的な浸水予測が可能になるのです。 「予測」が行動の「トリガー」になる この解析の画期的な点は、単に「危険」を知らせるだけでなく、具体的な行動開始の「トリガー」を科学的根拠に基づいて設定できることです。 ある地域での分析では、このカップリング解析によって、「 累積雨量80mmの予報が出た時点 で、下水道が危険な状態になる前に行動を開始すべきだ」ということが判明しました。これは、実際に下水道の水位上昇を待つよりも、はるかに早い段階でのアクションを可能にします。 単にセンサーの観測データを地図に表示するだけでなく、高度なシミュレーションが生み出す「未来の予測データ（例：3時間後の浸水深分布）」をGISに取り込み、分析・可視化する。この技術的革新が、被害を未然に防ぐ「予測防災」を現実のものにするのです。 

大規模な水害が発生した時、地域の病院が機能不全に陥ってしまったら――。考えただけでも恐ろしい事態ですが、これは決して絵空事ではありません。医療機関を守り、災害時にも医療活動を継続させるための先進的な取り組み、それが「地域医療継続システム」の構築です。 このシステムの目的は、科学的根拠に基づいた実効性のある防災計画を立て、災害医療に関わる多様な組織（病院、消防、医師会など）が情報を共有し、円滑に連携できるデジタル基盤を作ることです。 システムの核心は「多様なデータのリアルタイム統合」 このデジタル基盤が目指すのは、個別に管理されている様々なデータを、一つの地図上にリアルタイムで統合することです。 気象データ: 刻々と変わる降雨量や風速。 河川データ: 危険度を示す河川の水位。 タイトル: 災害時にも医療を止めない。「地域医療継続システム」という挑戦 タグ: 事業継続計画, BCP, 災害医療, GIS, リアルタイムデータ 大規模な水害が発生した時、地域の病院が機能不全に陥ってしまったら――。考えただけでも恐ろしい事態ですが、これは決して絵空事ではありません。医療機関を守り、災害時にも医療活動を継続させるための先進的な取り組み、それが「地域医療継続システム」の構築です。 このシステムの目的は、科学的根拠に基づいた実効性のある防災計画を立て、災害医療に関わる多様な組織（病院、消防、医師会など）が情報を共有し、円滑に連携できるデジタル基盤を作ることです。 システムの核心は「多様なデータのリアルタイム統合」 このデジタル基盤が目指すのは、個別に管理されている様々なデータを、一つの地図上にリアルタイムで統合することです。 気象データ: 刻々と変わる降雨量や風速。 河川データ: 危険度を示す河川の水位。 インフラデータ: 通行止めになっている道路の情報。 医療資源データ: 各病院の受け入れ可能患者数や備蓄医薬品の状況。 これらの情報が一元化され、関係者全員が同じ状況認識（Common Operational Picture）を持つことで、初めて組織の壁を越えたスムーズな連携が可能になります。例えば、「A病院は浸水の危険があるため、今のうちに患者をB病院へ移送する」「C病院へ向かう救急車は、冠水しているX道路を避けてYルートを通る」といった的確な判断が、迅速に下せ...

テクノロジーの進化は、防災のあり方を根本から変えようとしています。そのキーワードが「防災DX（デジタル・トランスフォーメーション）」。そして、その核心は「データ」の活用にあります。防災におけるデータ活用は、大きく分けて4つの段階でその真価を発揮します。 現状把握 (Grasping the Situation) 災害直後、最も重要なのは「今、どこで、何が起きているか」を正確に知ることです。センサー、衛星、ドローン、SNSなどから得られる多様なデータを統合し、地図上でリアルタイムに可視化することで、被害の全体像を迅速に把握し、限られたリソースをどこに集中すべきか判断できます。 対策実行 (Implementing Countermeasures) 正確な現状把握に基づき、効果的な対策を実行します。例えば、浸水エリアの拡大を予測して先回りして避難指示を出したり、寸断された道路を避けて救助隊のルートを最適化したり。これらはすべて、リアルタイムのデータ分析があってこそ可能です。 避難 (Evacuation) 住民一人ひとりにとっても、データは命を守る羅針盤となります。リアルタイムで更新されるハザードマップ、避難所の開設状況や混雑具合、安全な避難ルートの提示など、パーソナライズされた情報がスマートフォンに届けば、より安全で確実な避難行動につながるでしょう。 生活再建 (Rebuilding Lives) 被災後の生活再建も、データ活用によって迅速化します。ドローンなどで撮影した家屋の被害状況をAIが自動で判定し、罹災証明書の発行をスピードアップさせる。官民が持つ情報を連携させ、必要な支援をPUSH型で届ける。このように煩雑な手続きを簡素化し、被災者が一日も早く日常を取り戻すことを支援します。 これら4つの要素すべてにおいて、データを収集・統合・分析・可視化する地理情報システム（GIS）が中核的な役割を担います。データに基づいた的確な判断こそが、未来の防災を支える基盤となるのです。

「防災グッズを準備しなきゃ、と思いつつ押し入れの奥にしまったままで…」 多くの人が抱えるそんな悩みを解決する新しい考え方が「フェーズフリー」です。 フェーズフリーとは、日常的に使っている商品やサービスを、災害などの「もしも」の時にも役立てられるようにしよう、という考え方。平時と有事の垣根（フェーズ・フリー）を取り払う、まさに目からウロコの防災アプローチです。 フェーズフリーの具体的なアイデア いつものカセットコンロ: 普段から鍋料理などで使っていれば、災害でガスが止まっても慌てずに温かい食事ができます。 モバイルバッテリー: スマートフォンの充電に日常的に使っているものを、非常時の連絡手段の確保に役立てます。 近所のガソリンスタンド: いつも給油しているスタンドが、災害時には物資の供給拠点や情報ステーションになる。そんな社会的な取り組みもフェーズフリーの一例です。 なぜフェーズフリーが重要なのか？ 災害時、行政による「公助」だけでは、すべての被災者をきめ細かく支援するには限界があります。フェーズフリーの考え方が社会に浸透すれば、普段の経済活動や市民生活そのものが、社会全体の防災力を高めることにつながるのです。 特別な「防災」を意識するのではなく、いつもの生活を少し豊かに、そして「もしも」の時にも役立つものにしていく。そんな賢いライフスタイルが、これからのスタンダードになるかもしれません。

近年、災害は激甚化・頻発化しており、これまでの事後対応型の防災では限界が見え始めています。そこで今、注目されているのが、現実世界を仮想空間に忠実に再現する「デジタルツイン」という技術です。これを国家規模で構築し、防災に活用しようという壮大な構想が進んでいます。 防災デジタルツインとは？ 防災デジタルツインとは、都市の建物、インフラ、地形といった静的な情報に加え、気象、河川水位、人流、交通流など、リアルタイムで変動する「動的な情報」を統合した、サイバー空間上の「双子の都市」です。 このデジタルツインを活用することで、以下のようなことが可能になります。 高精度な被害予測: 豪雨が降った際に、どの川がどのタイミングで氾濫し、どの地域が何メートル浸水するのかを、3D都市モデル上で視覚的にシミュレーションできます。 リアルタイムな状況把握: 災害発生時、センサーやSNSからの情報をリアルタイムでデジタルツインに反映させ、どこで何が起きているのかを瞬時に把握できます。 最適な避難行動の支援: 刻々と変わる被害状況と人々の避難状況（人流データ）を分析し、一人ひとりに最適な避難ルートを提示することができます。 この構想の核心は、散在する様々なデータを統合し、リアルタイムで分析・予測するための強力な地理情報システム（GIS）プラットフォームにあります。このような先進技術と社会システムが連携することで、日本の防災は、事が起きてから対応する「事後対応型」から、被害を未然に防ぐ、あるいは最小化する「事前予測・対応型」へと大きく転換できるのです。国家規模での安全・安心を実現する、未来の防災パラダイムがここにあります。

建築情報モデリング（BIM）と地理空間情報システム（GIS）の融合は、建築および都市開発分野におけるデジタルツイン構築の鍵となります。BIMは建物の詳細な設計情報を、GISは広域の地理空間コンテキストを提供し、これらが統合されることで、より包括的で実用的なデジタルツインが実現します。SuperMapは、このBIM+GISの融合を強力に推進し、建築から都市レベルまでのデジタルツインソリューションを提供しています。 (1) BIMとGIS、それぞれの強みと融合の必要性   BIMは、建物の設計、施工、運用管理に関する詳細な情報（形状、属性、材料など）を持つ3Dモデルです。これにより、設計段階での衝突検出やコスト管理、施設管理の効率化が図れます。一方、GISは、土地利用、インフラ、環境、人口などの広範な地理空間情報を管理・解析する能力を持ちます。 個々の建物をBIMで管理するだけでは、周辺環境や都市全体との関連性は見えません。例えば、建物が都市の交通流にどう影響するか、災害時に周辺地域とどう連携するかといった視点です。BIMとGISを融合させることで、建物単体だけでなく、その建物が置かれている都市環境全体を考慮した、より実用的で包括的なデジタルツインが構築可能になります。 (2) SuperMapが提供するBIM+GIS融合ソリューション   SuperMapは、BIMデータとGISデータをシームレスに統合するための包括的な技術スタックを提供しています。 BIMデータ（Revit, IFCなど）の直接読み込みと変換： SuperMapは、主要なBIMソフトウェアから出力されるデータ形式（Revit、IFC、J-LandXMLなど）を直接読み込み、GIS環境で利用可能な形式に変換する機能を持っています。これにより、BIMモデルをSuperMapの3Dシーンに簡単に追加できます。 BIMモデルの高効率な管理とレンダリング： 膨大な情報を含むBIMモデルを、SuperMap独自のS3Mデータ形式に変換し、Webやモバイル環境で高効率に表示・管理できます。これにより、大規模な都市モデルに多数のBIMモデルを統合しても、スムーズな表示と操作が可能です。 BIM属性とGIS属性の連携： BIMモデルが持つ詳細な属性情報と、GISが持つ地理空間属性を連携させるこ...

今日のデジタルツイン技術において、Webブラウザ上で高精細な3Dモデルをリアルタイムに表示し、操作できることは極めて重要です。特に、大規模な地理空間データを扱う場合、専門的なデスクトップアプリケーションだけでなく、誰もが手軽にアクセスできるWebベースのプラットフォームが求められます。SuperMap iClient for CesiumJSは、このニーズに応える強力なソリューションです。 (1) CesiumJSとSuperMap iClientの融合 CesiumJSは、Webブラウザ上で世界規模の3D地球儀やマップを作成するためのオープンソースJavaScriptライブラリです。高精度な地球儀表示、多様なデータ形式のサポート、強力な可視化機能が特徴です。SuperMap iClient for CesiumJSは、このCesiumJSをベースに、SuperMapの豊富な地理空間データ処理能力とサービス機能を統合した開発キットです。これにより、Web開発者はSuperMapサーバーが提供するデータサービス（タイルマップ、ベクタータイル、3Dデータなど）をCesiumJS上で簡単に利用できるようになります。 (2) SuperMap iClient for CesiumJSの主な特徴 多様な3Dデータソースのサポート： SuperMap iClient for CesiumJSは、SuperMapのiServerが提供するS3Mサービスを通じて、BIM/CIMモデル、点群、テレイン、写真測量、手動モデリングなど、様々な形式の3Dデータを効率的に表示できます。これにより、都市全体から個々の建物、インフラ施設まで、あらゆるスケールのデジタルツインをWeb上で再現可能です。 リアルタイムデータの可視化： IoTデバイスから取得される温度、湿度、交通量などのリアルタイムデータをCesiumJS上の3Dモデルにマッピングし、動的に可視化することができます。これにより、デジタルツインは常に最新の情報を反映し、現実世界の変化を即座に把握できるようになります。 強力な空間解析とインタラクション： SuperMap iClient for CesiumJSは、CesiumJSのインタラクティブな機能とSuperMapの空間解析機能を組み合わせることで、Webブラウザ上で距離計...

デジタルツインは、現実世界の物理的なオブジェクトやプロセスを仮想空間に再現し、シミュレーションや解析を行うことで、意思決定を支援する革新的な技術です。スマートシティ、産業、防災など、多岐にわたる分野での活用が期待されています。このデジタルツインを構築する上で、地理空間情報システム（GIS）は、その土台となる不可欠な基盤技術です。 ​(1) デジタルツインとGISの密接な関係 デジタルツインは、単なる3Dモデルではありません。現実世界のあらゆる情報を統合し、時間とともに変化する状態をリアルタイムに反映する必要があります。ここでGISが中心的な役割を果たします。GISは、位置情報を持つあらゆるデータを管理、解析、可視化する能力を持つため、デジタルツインの「脳」とも言える存在です。建物の位置、道路網、地下インフラ、環境データなど、多種多様な情報を地理的な文脈で結びつけ、デジタルツインに深みと精度を与えます。 ​(2) SuperMap GISが提供するデジタルツイン向け機能 SuperMap GISは、デジタルツイン構築のための強力なツールセットを提供します。 ​高精度な3Dデータ管理と可視化： 点群、BIM/CIMデータ、写真測量で得られたデータなど、多様な3Dデータを効率的に管理し、リアルな仮想空間を構築できます。これにより、都市全体のデジタルモデルや、個々の建物の詳細なツインを表現することが可能です。 ​空間データの統合と解析： IoTセンサーから得られるリアルタイムデータ、統計データ、環境データなど、様々な情報を地理空間上に統合し、高度な空間解析を実行できます。例えば、交通流シミュレーションや災害リスク解析などが挙げられます。 ​クラウドとWeb GISによる共有： 構築したデジタルツインをクラウドベースのGISプラットフォームを通じて広く共有し、多様なユーザーがWebブラウザやモバイルデバイスからアクセスできるようにします。これにより、組織内外での情報共有と活用が飛躍的に向上します。 ​AIとの連携： SuperMapは、AI技術とGISの融合にも注力しており、地理空間データのAI解析を通じて、より賢いデジタルツインの実現を支援します。 ​(3) SuperMap GISを活用したデジタルツインの未来 SuperMap GISは、デジタルツインを単なるコンセプト...