SuperMap Blog

　GIS（地理情報システム）とAIの融合がかつてないほど深まった2025年。 　空間インテリジェンス・ソフトウェアは、単なる「ツール」の枠を超え、自律的に思考しユーザーを支援する「エージェント（主体）」へとパラダイムシフトを果たしました。 　空間インテリジェンスによって駆動されるデジタルな未来が、今まさに加速しています。私たちSuperMapグループは、2025年も技術開発に注力し、「SuperMap GIS 2025」を通じて製品機能を深化させてきました。これらの技術はすでに多くの産業で実装され、真のDX（デジタルトランスフォーメーション）を支える基盤となっています。 　2025年の1年間の技術イノベーションとアプリケーションの進化を振り返る「技術集大成」をお届けします。私たちと共に技術の軌跡をたどり、業界の無限の可能性を探求しましょう。 01. 地理空間AI (GeoAI)：ツールから「パートナー」へ 　2025年、地理空間AIは「2つの新規実装と1つの基盤強化」により飛躍的な進化を遂げました。 　最大のトピックは、空間インテリジェンス・エージェント（SuperMap AgentX Server）とAIアシスタント機能の登場、そしてAI技術基盤のアップグレードです。 　特に新製品である「SuperMap AgentX Server」は、GISソフトウェアのあり方を根本から変えました。ChatGPT、Geminiなどの大規模言語モデル（LLM）と連携することで、従来の複雑な操作パネルを介さずとも、対話形式で意図した分析や処理が可能になります。 　防災、スマートシティ、河川治水、鉄道・道路設計、行政効率化など、多岐にわたる分野で、従来の「管理」からAIによる「智理（スマート・マネジメント）」への変革を実現しています。      ハイライト： 生成AIによる対話型操作、業務プロセスの自動化、ChatGPT・Gemini連携。 02. 次世代3D GIS：デジタルツインのリアリティを極める 　現実世界をデジタル空間に再現する3D GIS技術も、核心的なブレイクスルーを果たしました。         LOD2.1レベルの自動生成: 高精細な建物モデルを迅速に構築。    ...

  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、...

日本の DX を加速させる新たなプラットフォームの誕生 デジタル田園都市国家構想やスマートシティの推進など、日本の社会基盤がデジタル化へと大きく舵を切る中、地理空間情報（ GIS ）の役割はかつてないほど重要性を増しています。本日ご紹介するのは、こうした時代の要請に応える最新プラットフォーム「 SuperMap GIS 2025 」です。 本記事では、最新のホワイトペーパーに基づき、 SuperMap GIS 2025 がどのように日本の社会課題を解決し、デジタルツインの構築を加速させるのか、その核心に迫ります。 1. SuperMap GIS 2025 とは？：クラウド・エッジ・エンドの完全統合 SuperMap GIS 2025 は、単なる地図ソフトではありません。クラウド、エッジ、エンド（デスクトップ、 Web 、モバイル）をシームレスに統合する包括的な地理空間情報プラットフォームです。 その技術的基盤となるのが、「 BRT-IDC 」と呼ばれる 6 つのコア技術体系です。 ●        Big Data GIS （ B ）： 分散ストレージによる大規模データの高速処理 ●        New AI Remote Sensing （ R ）： AI による衛星・ドローン画像の自動解析 ●        New 3D GIS （ T ）： 2D/3D の統合と高度なシミュレーション ●        Geospatial AI （ I ）： 機械学習・深層学習を組み込んだインテリジェンス ●        Distributed GIS （ D ）： クラウドネイティブな分散処理 ●        Cross Platform GIS （ C ）： Windows/Linux/ARM など多様な環境への対応 これらが有機的に連携することで、デ...

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。

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...

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。 

地図や位置情報の技術が、私たちの暮らしやビジネスを大きく変えようとしています。 私たちSuperMapは、来る10月にドイツで開催される地理空間情報の世界的イベント「INTERGEO 2025」に出展し、AIと3D技術を駆使した最先端のソリューションをお披露目することになりました！ 今年のテーマは「 AIで、未来を予測。3Dで、世界を動かす。 」です。 データや業界の壁を打ち破り、AIの力でより賢く、つながりのある社会を創り出す私たちの技術を、ぜひ会場で体感してください。 場所： ドイツ・メッセフランクフルト、ホール12、ブース番号 1D.081 ここがすごい！SuperMapの最新技術 ブースでは、まるでSF映画のような未来の技術を分かりやすくご紹介します。 平面（2D）と立体（3D）がひとつに！地図の表現力が格段にアップ 普段使っている平面地図と、まるで本物のようなリアルな3Dモデルがシームレスに融合。これにより、これまで以上に状況を直感的に把握でき、より的確な判断を下すお手伝いをします。 AIが全自動で街を創る？現実そっくりの仮想空間「デジタルツイン」 AIが建物や街並み、さらには室内まで自動で3Dモデル化する様子は必見です。この技術で作られる「デジタルツイン（現実世界そっくりの仮想空間）」が、未来の都市計画や防災、施設管理をどう変えるのか、その可能性をご覧ください。 空からの目で、地球の変化を見抜くAI 衛星やドローンが撮影した膨大な画像。AIがその中から必要な情報（例えば、建物の変化や土地の利用状況など）を自動で見つけ出します。大量の画像データが、ビジネスに役立つ「宝の山」に変わる瞬間です。 どんな環境でもサクサク動く、柔軟なシステム WindowsやLinuxなど、様々なコンピューター環境でスムーズに動作。また、機能を小さな部品のように組み合わせる「クラウドネイティブ」という考え方で設計されているため、システムの規模変更にも柔軟に対応でき、障害にも強いのが特長です。 ビッグデータを瞬時に分析し、「見える化」 街中のセンサーから集まる情報や、人々の移動データといった膨大な情報をリアルタイムで分析。その結果を地図上に分かりやすく表示することで、交通渋滞の予測や災害時の迅速な状況把握を可能にします。 技術で暮らしを豊かに。様々な分野での活用事例 私たちの技術...

もし、あなたが「こんな分析がしたい」とコンピューターに話しかけるだけで、AIがその意図を汲み取り、必要なGISモデルを自動で組み立ててくれたら——。 かつてSF映画で描かれたそんな未来が、SuperMapのGPAによって、今、現実のものとなりました。連載最終回となる今回は、AI大規模言語モデル（LLM）と深く融合し、単なる「ツール」から、あなたの 「知的なパートナー」 へと生まれ変わったGPAの最新機能をご紹介します。 GPAインテリジェントモデリングアシスタント、誕生 最新のGPAには、対話を通じてユーザーの思考をサポートする、強力なAIアシスタントが組み込まれました。これにより、GISの専門家でなくとも、誰もが専門家のように高度な分析を、しかも驚くほど直感的に行えるようになります。 機能1：もう迷わない！隣にいる専属アドバイザー「インテリジェントQ&A」 「このツールのパラメータ設定、どうすればいい？」 「こういう場合、どのツールを使うのが最適？」 モデル構築中に浮かぶ様々な疑問に、AIがチャット形式で即座に、そして的確に答えてくれます。もう分厚いマニュアルをめくったり、ウェブ検索で時間を浪費したりする必要はありません。あなたの隣に、24時間365日働く専属アドバイザーがいるようなものです。 機能2：話すだけで完成！アイデアを即座に形にする「インテリジェントモデリング」 これこそが、GPAが起こす最大の革命です。 あなたが、「市内全域の建物データから、主要駅から半径500m以内にあるものを抽出し、その総面積を計算して」といったように、やりたいことを自然な言葉で指示するだけ。 するとAIが、 あなたの言葉の意図を理解し、タスクを論理的なステップに分解。 膨大なツール群の中から、各ステップに最適なものを自動で選択。 それらを正しく連結し、完璧なデータ処理フローを自動で構築。 最終的に、完成したモデルが目の前の画面に魔法のように描き出されます。これは、思考のスピードでアイデアを形にできる、全く新しいGIS体験です。 機能3：あらゆるAIと連携する架け橋「MCPツール」 GPAのインテリジェンスは、それ単体で完結しません。外部のAIエージェントや業務システムと連携するための標準インターフェース「MCPツール」を備えています。これにより、例えば社内AIアシスタント...

「農業」と聞くと、どのような光景を思い浮かべますか？のどかな田園風景を想像する方も多いかもしれませんが、その世界は今、テクノロジーによって劇的な進化の時を迎えています。 少子高齢化に伴う担い手不足や、気候変動による生産の不安定化。日本の農業が直面するこれらの課題を解決する切り札として、「デジタル農業」への期待がかつてなく高まっています。 そんな中、地理情報システム（GIS）のリーディングカンパニーであるSuperMap社と、衛星ビッグデータの専門企業である珠海オービット社がタッグを組み、農業の未来を塗り替える画期的なソリューションを発表しました。 今回は、宇宙からの視点「リモートセンシング」と「AI」を融合させたこの最新技術が、私たちの食と農にどのような革新をもたらすのか、その全貌に迫ります。 天・空・地の連携が生む「三位一体」の農業革命 このソリューションの核心は、人工衛星、ドローン、そして地上のIoTセンサーを有機的に連携させた、まったく新しい監視ネットワークにあります。  天から見る（衛星）    「珠海1号」衛星群が、宇宙から広大な農地を定期的に観測。作物の生育状況や土壌の水分量といったデータを、人の目では捉えきれないマクロな視点で収集します。  空から調べる（ドローン）    衛星が検知した異常箇所や、より詳細な分析が必要なエリアにはドローンが急行。高解像度の画像から、病害虫の発生状況などをピンポイントで特定します。  地上で管理する（IoT）    圃場（ほじょう）に設置されたセンサーが、土壌の温度や湿度、栄養状態を24時間リアルタイムで計測。現場のミクロな変化を逃しません。 これら膨大なデータをAIが瞬時に解析することで、これまで熟練農家の経験と勘に頼っていた作業を「見える化」します。これにより、水や肥料を最適なタイミングで最適な量だけ供給する「精密農業（プレシジョン・アグリカルチャー）」が実現し、収量増加とコスト削減の両立が可能になるのです。 散在するデータを統合。農業の「デジタルツイン」を構築 農業の現場には、気象、土壌、過去の作付記録、農機具の稼働状況など、多種多様なデータが存在します。しかし、これらは個別に管理されることが多く、データ...

  はじめに 「SuperMap」「海図」「陸海空一体化」──先日、これらのキーワードで未来の国土情報の姿を思い描く機会がありました。さらに、毎年恒例となっている日本の国際協力の柱「JICA海外公務員研修」を重ね合わせると、テクノロジーと人、そして国づくりが交差する壮大な物語が浮かび上がってきます。 2025年の今、地理空間情報をめぐる世界ではどんな潮流が生まれているのか。その可能性をたどりながら、「技術」と「人」の協奏が生み出す未来を探ってみたいと思います。 AIとGISが描く「陸海空一体化」の未来 かつて、地図は「陸」、海図は「海」、それぞれ独立した世界でした。しかし現代のGIS技術──特にSuperMapのような先進的なプラットフォームは、その境界を軽々と越えています。 3D都市モデルで陸の姿を描き、ドローンが撮影した高精細オルソ画像で空から俯瞰し、さらに国際標準の電子海図（S-57/S-100）で海の情報を重ね合わせる。こうした「陸・海・空」の情報を一つのデジタル空間に統合し、リアルタイムに解析できる時代が到来しました。 さらにここにAIが加わることで可能性は大きく広がります。衛星データからインフラの変化を自動検出する。過去の気象・海象データと地形データを組み合わせてリアルタイムに浸水リスクを予測する「AI Geo-relationalモデル」が現実となり、国土規模のデジタルツインが実現しつつあるのです。 災害時の被害把握、インフラの効果的な配置、洋上風力発電の立地選定など、応用分野は無限に広がっています。これはまさに「陸海空一体化」の深化にほかなりません。 JICA研修が築く“知のインフラ” ただし、どれほど高度な技術であっても、それを活かすのは「人」です。特に防災やインフラ整備が急務の開発途上国では、技術の導入と同時に、それを担う人材育成が不可欠です。 ここで重要な役割を果たしているのが、JICAの「知識共創プログラム」としての公務員研修「JICA集団研修（水路測量技術者養成の国際認定コース）」です。各国から集まった行政官や技術者たちは、日本の国土地理院や海上保安庁海洋情報部で、測量、地図作成、水路測量といったノウハウを学びます。 単なる技術操作を学ぶだけでなく、国家空間データ基盤（NSDI）をどう構築し、運用していくかという思想や哲学に触れるこ...

　 「この高標高エリアに、勾配2%未満の鉄道路線案を3案作成してほしい」。  　設計者が自然言語で指示を出すと、システムは自動で地理空間データを解析し、地質状況や過去の災害事例を考慮しながら、複数の高品質な路線候補をわずか数時間で生成する。 　かつて数週間を要したこの路線選定作業が、今、劇的に変わろうとしています。これを実現するのが、SuperMap AgentX Serverを基盤とする「空間インテリジェントエージェント」です。この革新的な技術は、すでに中国の大手設計コンサルタントである中鉄設計(ARCHINA)などで実用化が始まっています。 　今回は、このAIエージェントが、専門的なエンジニアリングの世界にどのような革新をもたらすのかを考察します。 1. 設計の「頭脳」を構築する ― 空間インテリジェントエージェントの仕組み 　このAIエージェントは、単一のAIモデルではありません。SuperMap iDesktopXのようなデスクトップGISの空間エンジンを基盤に、複数の知性が協調して動作する、いわば「デジタル設計チーム」として機能します。 AIは「デジタル設計チーム」へ 鉄道設計者が自然言語で指示を出すと、 AIエージェントがGISデータや知識グラフを解析し、最適な路線案を自動生成する仕組みを表現しています。 成長し続ける「鉄道ナレッジグラフ」 　衛星画像や地質レーダーといった多様な地理空間データと、長年蓄積されてきた工学的な知識や過去の設計事例を融合させ、自ら進化する知識データベースを構築します。これにより、エンジニアの豊富な経験が、再利用可能なデジタル資産へと変わります。 専門家チームのような「マルチエージェント協調」 　システム内部では、専門分野ごとに役割分担されたAIエージェントがチームとして協調します。感知エージェントが地理環境を解析し、計画エージェントがタスクを分解、実行エージェントが地質調査データを基にリアルタイムで3DのBIMモデルを生成し、工学的な干渉がないかを自動でチェックします。 自己進化するプラットフォーム 　新しいプロジェクトで得られた設計の判断や処理経験は、再びデータとして知識グラフに蓄積されます。これにより、システムは単なる補助ツールから、「専門家レベル」の意思決定支援能力を持つプラットフォームへと、自ら成長していきます...