SuperMap Blog

  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、...

この横浜市をはじめ、日本の多くの自治体は、激甚化する災害、インフラの老朽化、人口減少に伴う社会構造の変化といった、複雑で多岐にわたる課題に直面しています。限られた人員と予算の中で、これらの課題に的確に対応していくためには、現状を広域的かつ客観的に把握する「新しい目」が必要です。 その「新しい目」として、今まさに注目されているのが 「衛星データ」 です。宇宙から地球を観測する衛星は、私たちの街の姿を定期的に記録し続ける、いわば「空飛ぶカルテ」。しかし、そのデータは専門性が高く、多くの自治体にとってはまだ「活用しきれていない宝の山」となっているのが実情ではないでしょうか。 今回は、この宝の山をいかにして掘り起こし、日々の業務に活かしていくか。その鍵となる SuperMapリモートセンシングGISプラットフォーム の役割について考えてみます。 なぜ今、自治体業務に「衛星データ」なのか？ 衛星データは、人の目が届かない広大な範囲を一度に、かつ定期的に観測できるという他にない強みを持っています。これにより、これまで多大な労力をかけていた現地調査などを、劇的に効率化・高度化できる可能性があります。 防災・減災 豪雨や地震の発生後、広範囲にわたる浸水エリアや土砂崩れの箇所を迅速に把握し、救助計画や復旧作業の優先順位付けに活用。 まちづくり・インフラ管理 都市の拡大状況や土地利用の変化を定期的にモニタリング。空き家の実態把握や、公園・道路といった公共資産の維持管理、不法建築の監視などに役立てる。 農林業・環境保全 農作物の生育状況を広域で評価し、収穫量を予測。森林の保全管理や、河川・湖沼の水質汚染、不法投棄の監視など、環境の変化を捉える。 宝の山を阻む「3つの壁」 これほど大きな可能性を秘めながら、なぜ多くの自治体で衛星データの活用が進んでいないのでしょうか。そこには、主に3つの高い壁が存在します。 専門知識の壁 ：衛星データを解析するには、リモートセンシングに関する高度な専門知識が必要で、対応できる職員が限られている。 データ処理の壁 ：生の衛星データはノイズ除去や補正といった複雑な前処理が必要で、すぐに使える状態にするまでが大変。 コストと時間の壁 ：高分解能な衛星データは高価であり、解析を外部に委託すると時間も費用もかかる。 SuperMapリモセンGISが果たす「3つの役割...