SuperMap Blog

「数千万件のデータを処理しようとしたら、PCがフリーズしてしまった…」 「巨大なデータセットを前に、どこから手をつけていいか途方に暮れている…」 大規模データの処理は、多くのGIS実務者にとって頭の痛い問題です。特に、自然資源の調査や広域モニタリングの現場では、データ量が日々増大し、従来の処理能力ではもはや追いつかない、という悲鳴も聞こえてきます。 今回は、SuperMapのGPAがこの「巨大データの壁」をいかにして乗り越えたのか。その切り札である 「分散分析ソリューション」 と、実際のプロジェクトで達成された驚くべき成果をご紹介します。 課題解決の鍵「GPA分散分析」とは SuperMap iServerに搭載されたGPAの分散分析機能は、一つの重い処理タスクを複数のマシンに分割し、同時に処理させる技術です。これにより、一台のマシンでは何時間、何日とかかっていた処理を、劇的に短縮します。これまで手作業でデータを分割せざるを得なかった億単位のデータですら、一括で高速に処理する時代の到来です。 【事例1】複雑な分析業務を8割以上の時間短縮 ある省の自然資源部門では、複雑な法規制ルールの適合性分析に、従来は半日もの時間を費やしていました。この定型的で煩雑な作業をGPAの分散分析モデルで自動化したところ、 わずか1時間足らず で完了。担当者は単純な繰り返し作業から解放され、分析結果の解釈といった、より付加価値の高い業務に専念できるようになりました。 【事例2】「千万件 vs 千万件」の重ね合わせ、1日からわずか44分へ GIS分析の“ラスボス”とも言える、大規模なポリゴンデータ同士の重ね合わせ。ある省のプロジェクトでは、5,000万ポリゴンと6,000万ポリゴンの重ね合わせに、従来はデータを細かく分割しながら処理を進め、 丸1日以上 を要していました。 この処理をGPAの分散分析に切り替えた結果、全データを一括投入し、かかった時間は 信じられないことに、わずか44分 。データ分割の手間がなくなっただけでなく、効率はまさに異次元のレベルへと飛躍しました。 【事例3】億単位のデータ処理という未知の領域へ GPAの挑戦は留まるところを知りません。最近では、4.6億件と5.9億件という国家レベルの超巨大データの重ね合わせ分析にも成功。データ準備から分析、結果出力までの全工程を わ...

今日、職場の同僚と「『地図作成のベストプラクティスを共有します』って、英語でスマートに言えると格好良いよね」という話になりました。 その何気ない会話をきっかけに、「では、いつも使っているSuperMap iDesktopXの場合、地図作成のベストプラクティスとは具体的に何だろう？」と改めて考えてみることにしました。日々の業務で無意識に行っていることも含め、より効率的に、そしてより伝わる地図を作るための工夫はたくさんあります。 そこで今回は、私が普段から意識している、SuperMap iDesktopXで「良い地図」を効率的に作るためのポイントを整理してみました。 1. すべての基本。プロジェクトとデータの「お作法」 どんなに優れた地図も、しっかりとした土台の上に成り立っています。作業を始める前の準備が、実は最も重要です。 フォルダ構造を整える:   プロジェクトに着手する前に、データの保存場所を決めましょう。例えば、「01_RawData」「02_ProcessedData」「03_Styles」「04_Outputs」のようにフォルダを分けるルールを作っておくだけで、後からデータを探す手間が省け、誰が見ても分かりやすい状態を保てます。 一貫性のある命名規則:   データセット、レイヤー、マップ、レイアウトには、内容を簡潔に表す名前を付けましょう。日付、地域、主題などを組み合わせる（例: Tokyo_Buildings_2023_Polygon）ことで、ファイル名から中身が推測しやすくなります。 座標系を統一する: プロジェクトで使用する座標系は最初に決め、すべてのデータがそれに準拠するよう管理します。異なる座標系のデータを使う際は、必ず投影変換を行い、表示のズレ（ダイナミック投影はあるが）や解析エラーを防ぐことが大切です。 2. 「伝わる」地図の鍵。ビジュアライゼーションの工夫 データが持つ価値を最大限に引き出すには、効果的な「見せ方」が欠かせません。 直感的なシンボルと配色: 表現したい情報に応じて、誰もが直感的に理解できるシンボルと配色を選びましょう。例えば、交通網は重要度に応じて線の太さや色を変え、人口密度は色の濃淡で表現するなど、地図デザインのセオリーに沿うことで、格段に分かりやすくなります。 「透過性」をうまく使う: 複数のレイヤ...