SuperMap Blog

ここ東京でも、DX（デジタル・トランスフォーメーション）の波が社会のあらゆる分野に及ぶ中、GIS（地理情報システム）とAI（人工知知能）の融合は、もはや特別なものではなくなりました。 GISのグローバルベンダーであるSuperMapは、この「地理空間AI」（一般にGeoAIとも呼ばれます）の可能性にいち早く着目し、10年以上にわたって研究開発への投資を続けてきました。 今回は、SuperMapが築き上げてきた地理空間AIの技術体系と、それが私たちの直面する社会課題の解決に、どのように貢献するのかを考えてみます。 SuperMapの10年：一貫した地理空間インテリジェンスへの道 SuperMapのAI GISへの取り組みは、近年のAIブームに乗ったものではなく、長期的なビジョンに基づいています。 ① 2014年：構想期 AIという言葉がまだ一般的でなかった頃から、SuperMapは「GI（Geospatial Intelligence）」という概念を提唱し、技術の探求を開始しました。これは、単に地図上に情報を表示するだけでなく、地理空間情報から「地理空間インテリジェンス」を引き出すという、現在の思想の原点です。 ② 2018年〜2019年：実装期 AI技術をGISのコア製品に本格的に統合。空間解析、画像解析といった分野にAIを導入し、インテリジェントなソリューションの提供を始めました。 ③ 2024年：基盤構築期 これまでに開発したAI関連の機能を「SuperMap AIF（AI Foundation）」という技術基盤に集約。これにより、全てのSuperMap製品が、共通の強力なAI能力を享受できるようになりました。 ④ 2025年：新時代への飛躍 そして今年、自然言語でGISを操作できる「空間智能体（Spatial Agent）」という、全く新しいパラダイムを「SuperMap AgentX Server」としてリリース。専門家でなくても、誰もが地理空間インテリジェンスを引き出せる時代の扉を開きました。 この一貫した流れは、SuperMapが「地理空間情報とAIの融合こそが、GISの未来である」という確固たる信念を持って、長期的な投資を続けてきたことを示しています。 日本の課題解決に貢献する地理空間AI SuperMapが磨き上げてきた地理空...

この東京の街を支える無数の橋やトンネル、そして地下に張り巡らされた水道管。その多くが高度経済成長期に建設され、今、一斉に老朽化という深刻な課題に直面しています。 「壊れてから直す」という、これまでの対症療法的なメンテナンスでは、増え続けるインフラを維持し、市民の安全を守ることはもはや困難です。 今回は、SuperMap GISが拓く、デジタル技術を駆使した「予防保全型メンテナンス」への転換について、その最前線をご紹介します。 1. ドローンとAIが実現する、インフラ点検の自動化 インフラメンテナンスの第一歩は、劣化の兆候を早期に発見することです。しかし、広大なインフラを人間の目で一つひとつ点検するのは、膨大なコストと時間がかかります。 そこで主役となるのが、ドローンとAIです。ドローンで撮影した橋梁の高解像度画像や、レーザースキャナーで取得した3D点群データを、SuperMapの「ImageX Pro」や「iDesktopX」で処理。AIの画像認識技術を用いることで、「コンクリートの微細なひび割れや鋼材の錆といった劣化の兆候を自動で検出」し、その位置と深刻度を地図上にマッピングします。 これにより、従来の人間の目視による点検に比べ、客観性、網羅性、効率性を飛躍的に向上させます。 2. 都市の神経網を再現する、統合デジタルツインの構築 次に重要となるのが、インフラ全体の状況を統合的に把握するための「デジタルツイン」です。 道路、橋梁、上下水道管、電力網といった多様なインフラ設備の台帳データ（設置年、材質、点検履歴など）と3Dモデルを統合。さらに、PLATEAUの3D都市モデルと重ね合わせることで、「都市全体の包括的なインフラデジタルツイン」を構築します。 これにより、例えば道路掘削工事を計画する際に、地下に埋設されているガス管や水道管との干渉を3Dで事前に確認でき、事故を未然に防ぐことができます。これは、都市の「神経網」をまるごとデジタル空間に再現する試みです。 3. AIによる劣化予測と、未来への最適投資 デジタルツインが真価を発揮するのは、リアルタイムデータとAIによる「未来予測」と組み合わせたときです。 インフラに設置されたセンサー（歪み計、振動計など）からのデータを「iServer」でリアルタイムに監視し、異常値を検知。さらに、過去の点検データや交通量といった...