SuperMap Blog

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。

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。 

これまでの都市計画は、数年に一度の調査に頼るため、変化の速い現代都市の実態をリアルタイムに捉えることが困難でした。しかし今、その常識を「地理空間AI」が覆そうとしています。これは、衛星画像や人々の移動データといった地理情報をAIで解析し、都市の今を可視化し、未来を科学的に予測する技術です。SuperMapに代表される最先端のGISプラットフォームは、この変革を力強く推進しています。 1. 衛星画像から「都市の今」を瞬時に把握 都市計画の基本は、どこに何があるかを正確に知ることです。SuperMapが提供するAI技術を使えば、衛星写真から無数の建物を自動で高精度に検出できます。従来は膨大な人手と時間を要していた、固定資産税評価のための家屋調査、地図情報の更新、無許可建築の監視、開発状況のモニタリングといった業務が、これにより劇的に効率化されます。AIが空から都市の変化を常に見守り、データとして蓄積してくれるのです。 2. 人々の動きから「未来の需要」を予測 都市は人々の活動の舞台です。スマートフォンの位置情報などから得られる「人流ビッグデータ」をAIが分析することで、これまで見えなかった人々の動きが明らかになります。時間帯や曜日ごとの人の流れを読み解き、「どこに商業施設を造れば成功するか」「バスの路線やダイヤをどう最適化すべきか」といった問いに、データに基づいた答えを導き出します。また、災害発生時の帰宅困難者数を予測し、効果的な避難計画を立てる上でも不可欠な情報となります。地理空間AIが実現する未来の都市計画地理空間AIがもたらすのは、単なる業務の効率化だけではありません。客観的なデータに基づく「データ駆動型の意思決定」、3D都市モデル（デジタルツイン）上での「動的なシミュレーション」、そして計画内容を分かりやすく可視化することによる「市民との円滑な合意形成」を可能にし、都市計画そのもののプロセスを変革します。変化をリアルタイムに捉え、未来を科学的に予測する地理空間AIは、人口減少やインフラ老朽化といった課題に直面する現代の都市にとって、スマートで持続可能な未来を築くための、まさに新たな羅針盤と言えるでしょう。