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。    ...

この度、学会誌『GIS理論と応用』（第33巻第3号）の企画特集号が、国内最大級の電子ジャーナルプラットフォーム「J-STAGE」にて公開されました。 今回の特集テーマは、近年急速に注目を集めている「GeoAI（地理空間AI）」です。 公開ページ（J-STAGE）： https://www.jstage.jst.go.jp/browse/thagis/33/0/_contents/-char/ja 🌍 本特集号のここがすごい 本号は、GeoAIをはじめとする地理情報科学の最新トピックを網羅した野心的な特集号です。これほど多岐にわたる新領域の論考を一挙に掲載することは本誌にとっても初の試みであり、学術界のみならず、広く社会にインパクトを与える充実した内容となっています。 🏗️ 注目の掲載論文：SuperMap 地理空間AIの実践 本特集の中で、特にGeoAIの実践的な応用例として注目したいのが、SuperMapの技術を活用した以下の論文です。 論文名： 地理空間AIを活用した地盤評価予測システムの開発と実践 著者： 小尾 英彰, 林 秋博 PDFダウンロード： こちらをクリック 【論文要旨】 都市開発や防災計画において、「地盤情報」は極めて重要ですが、すべての地点で調査を行うことは不可能です。 本稿では、 SuperMapのGeoAI機能 を活用し、限られたボーリング調査データ（点データ）から深層学習を用いて、未計測地点の地盤リスク（N値や土質区分など）を高精度に予測・可視化するシステムについて論じています。 建設・土木分野における情報の空白をAIで埋める、非常に先進的な開発・実践事例です。 📚 J-STAGEについて J-STAGEは、国立研究開発法人科学技術振興機構 (JST) が運営する電子ジャーナルプラットフォームです。日本の主要な学術論文を検索・閲覧できるデータベースとして、世界中の研究者に利用されています。 ぜひリンク先よりPDFをご覧いただき、GISの最前線に触れてみてください！

  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...

  日本の農業は今、かつてない転換点を迎えています。高齢化に伴う担い手不足は深刻化し、それに比例して「誰が持っているのか」「今は何に使われているのか」が不明確な耕作放棄地が増加しています。 多くの自治体や農業委員会、そして大規模化を目指す農業法人にとって、農地の管理は、紙の台帳と個人の記憶に頼る「重い負担」となっていました。 この課題に対し、 SuperMap はこの度、 GIS （地理情報システム）を基盤とした先進的な「農業総合ソリューション」を発表しました。 今回は、 GIS 、 AI 、そして衛星解析技術を融合し、農地管理を「アナログな台帳管理」から「データ駆動型のスマート農業」へと変革する、本ソリューションの全貌をご紹介します。 1. 「農地の一生」を地図上で可視化する 本ソリューションの第一歩は、土地のライフサイクル全体 ―― 「権利（誰のものか）」「現状（どうなっているか）」「計画（どう使うか）」「利用（誰が使っているか）」 ―― を、デジタル地図上で一元管理することです。 これまでバラバラに保管されていた台帳データと地図データを統合し、 ** 「農地情報のワンストップ可視化」 ** を実現。これにより、農業委員会の担当者や法人の管理者は、膨大な資料をひっくり返すことなく、 PC 画面上で瞬時に農地の詳細なステータスを把握できるようになります。 2. AI とドローンで「耕作放棄」や「不正転用」を自動監視 広大な農地をパトロールし、利用状況を一筆ごとに確認するのは、多大な労力と時間を要します。本ソリューションは、 SuperMap の強力な 地理空間 AI （ GeoAI ）技術 を活用し、この業務を劇的に効率化します。 衛星・ドローン画像の自動解析 最新の衛星画像やドローン映像を AI が解析し、農地の変化を自動で検出します。 異常の早期発見とアラート 「農地であるはずの場所に資材置き場ができている（不正転用）」「長期間、草が刈られた形跡がない（耕作放棄の兆候）」といったリスクをリアルタイムで検知・警告します。 これにより、農地法遵守の確認や、耕作放棄地の早期発見・対策立案を、少人数でも効率的に行うことが可能になります。 3. NDVI （正規化植生指数）で実現する「精密農業」...

近年、農業分野では「スマート農業」という言葉を耳にする機会が増えました。テクノロジーを活用して生産性向上や効率化を図る取り組みですが、その中でも特に注目されているのが、衛星画像と NDVI （正規化植生指数）の組み合わせです。 今回は、この強力な組み合わせがどのようにスマート農業を変革し、そして GIS ソフトウェア「 SuperMap iDesktopX 」を使って、 ラスターデータ や ベクターデータ を駆使した 空間解析 をどのように活用できるのかをご紹介します。 🌱 NDVI って何？ スマート農業の救世主！ NDVI （ Normalized Difference Vegetation Index ）は、植生の健康状態や生育状況を示す指標です。衛星が観測する「近赤外バンド」と「赤色バンド」の反射率データを使って計算されます。 簡単に言えば、 ●        NDVI 値が高い → 植生が密で、健康に生育している！ ●        NDVI 値が低い → 植生の密度が低く、生育が思わしくない可能性がある … ということを教えてくれます。 この NDVI 、スマート農業ではまさに救世主のような存在です。 ●        作物の生育モニタリング： 圃場全体の生育ムラを「見える化」できます。 ●        精密な施肥・灌漑： 生育状況に合わせて肥料や水を調整する「可変管理」が可能に。 ●        病害虫やストレスの早期発見： 異常をいち早く察知し、対策を打てます。 ●        収量予測： 生育期間中の NDVI データから、収穫量を高い精度で予測できるようになります。 🛰️ SuperMap iDesktopX で NDVI を活用しよう！ それでは、実際に SuperMap iDesktopX を使って衛星画像を処...

多様なデータを集め、地図上に重ね合わせるだけでは十分ではありません。SuperMap GISは、収集・統合されたデータに高度な空間解析機能と地理空間AI（GeoAI）技術を適用することで、単なる可視化を超えた「深い洞察」へと昇華させます。 SuperMapが提供する高度な解析機能の一部をご紹介します。 3D空間解析: Project PLATEAUの3D都市モデルなどを活用し、新規建築物の眺望解析、日照・風環境シミュレーション、さらには豪雨時の浸水シミュレーションなどを実行できます。これにより、現実世界に極めて近い状況での高度な意思決定が可能になります。 地理空間AI (GeoAI): 空間的な特徴量を考慮した機械学習やディープラーニングのツール群を統合しています。例えば、過去の気象データと地形データから土砂災害の危険度を予測したり、衛星画像をAIで解析して土地被覆の変化を自動検出したりといった応用が可能です。 SuperMapの将来展望は、リアルタイムデータとの連携にあります。IoTセンサーや気象レーダー、プローブデータ（モビリティデータ）などから得られるストリーミングデータのリアルタイム処理にも対応しています。 BIM/CIM、点群、リアルタイムIoT、そして基盤となるGISレイヤーを統合した究極の形が、都市やインフラの「デジタルツイン」です。SuperMapは、リアルタイムデータの活用、AIによる解析の自動化、そしてデジタルツインの実現という次世代の要求に既に対応しており、未来のシステム構築を強力に支援します。

気候変動への適応や防災が社会的な重要課題となる中、宇宙からの観測技術や環境関連データの戦略的価値が飛躍的に高まっています。広域性や定時性といった独自の強みを持つこれらのデータは、地理空間情報の活用に新たな次元をもたらします。 日本で活用できる主要な環境・観測データには以下のようなものがあります。 JAXA（宇宙航空研究開発機構）: 陸域観測技術衛星「だいち（ALOS）」シリーズのデータが有名です。天候や昼夜を問わず地表を観測できるレーダを搭載し、広範囲の災害状況把握や、地殻変動・インフラ変位の監視に不可欠なデータを提供します。 気象庁（JMA）: 全国の気象観測網「アメダス（AMeDAS）」の気温や降水量、そして「レーダーデータ」は、オープンデータとして提供されています。これらは防災計画から小売業の需要予測まで、極めて広範な分野で活用されます。 GOSAT（いぶき）: 気候変動問題への対応として、環境省やJAXAなどが推進する温室効果ガス観測技術衛星「いぶき（GOSAT）」シリーズは、宇宙から地球全体のCO2濃度を観測します。 これらの科学データは、NetCDFやHDF5といった専門的なフォーマットで提供されることも多いですが、SuperMap GISはこれらの形式にも対応しており、高度な環境解析を可能にします。 SuperMapは、公的データ（地形）や業務データ（インフラ）の上に、これらの「動的な自然環境」を示すデータを重ね合わせることで、より的確な防災・減災計画や、再生可能エネルギーの適地選定といった意思決定を支援します。

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。

日本の地理空間情報基盤は、国や地方公共団体が整備・公開する、世界でも有数の高品質な公的データによって支えられています。これらは、国家規模の解析を行う上でのまさに「基盤」となるデータです。 GIS活用において特に重要な公的データをいくつかご紹介します。 地図の骨格（国土地理院）: 国土地理院（GSI）が提供する「基盤地図情報」や、Web地図の背景として広く使われる「地理院タイル」は、地図の骨格を形成する最も信頼性の高いデータです。 社会経済（総務省統計局）: 総務省統計局の「e-Stat」で公開される国勢調査などの統計データは、人口分布や経済状況の分析に不可欠です。 都市・災害（国土交通省）: 国土交通省の「国土数値情報」は土地利用や災害リスクなど多種多様な情報を提供します。近年では、3D都市モデル整備プロジェクト「Project PLATEAU」や、全国の用途地域などを統一フォーマットで提供する「都市計画決定GISデータ」も注目されています。 さらに、これらのデータを横断的に結びつける「マスターキー」として、デジタル庁が推進する「ベース・レジストリ」（特に住所マスターや不動産ID）の整備も進んでいます。 SuperMap GISは、国際標準規格（OGC）に準拠しており、地理院タイルを背景にe-Statの統計データや国土数値情報のリスクデータを重ね合わせるなど、多様な公的データを活用した高度なマッシュアップを容易に実現します。

現代の日本には、国や自治体が提供する高品質なオープンデータ、民間企業による高精度な商用データ、さらには気象・衛星観測データまで、膨大な地理空間データが存在します。しかし、これらのデータは形式や提供元がバラバラなため、横断的に活用するには専門知識が必要で、多くの組織がその潜在価値を引き出せずにいます。 この「分断されたデータ」という課題に対し、SuperMap GISは強力な解決策を提示します。その核心は、特定のデータ形式やベンダーにユーザーを固定しない「徹底した相互運用性」にあります。SuperMapは、あらゆるデータを円滑に統合・活用するための「ユニバーサル・トランスレータ（万能翻訳機）」として機能するのです。 特に注目すべきは、オープンソース（SpatiaLite）を基盤とするネイティブフォーマット「UDBX」の採用です。これによりデータの透明性が確保され、GIS業界で長年の課題であった「ベンダーロックイン」のリスクを根本から解消します。また、国土交通省のProject PLATEAUなどで整備が進む3D都市モデルの活用に最適な、オープンスタンダード「S3M」にも対応しています。 SuperMapは、組織内外に散在する多様なデータを一つのプラットフォーム上でシームレスに連携させ、日本の豊富なデータ資産を最大限に活用し、デジタルツインの構築や持続可能な社会の実現に貢献する中心的なプラットフォームとなることが期待されます。

次世代のスマートシティ構築において、SuperMapデジタルツインプラットフォームが果たす役割は極めて重要です。その実用価値は、独自に構築された強力な基盤機能によって支えられています。ここでは、プラットフォームの中核となる5つの機能に焦点を当てて解説します。 ワンストップガバナンス（データの一元管理） 様々な種類の都市データの課題に対応するため、「データの収集・整理・管理・統合・保存」という全プロセスをカバーするデータ管理ソリューションを提供します。測量データ、BIM（建設情報管理）データ、点群データといった空間データをスムーズに連携させ、データの標準化、品質向上、セキュリティ管理を実現し、データがバラバラになる問題を解消します。 正確なマッピング（現実世界の精密な再現） 2D/3Dの地理的データ、DEM/DSM（デジタル標高モデル）、写真測量モデル、BIM（建設情報管理）などの地理的な状況を示すデータと、IoTセンサーからのデータやインターネット上のデータを統合します。これにより、現実世界を様々な形式でデジタル化し、あらゆる要素を網羅したグローバルなデジタル情報モデルを構築します。 効率的なレンダリング（リアルタイムな3D表示） GISとWebGLやUnreal Engine（UE）などのゲームエンジン技術を統合することで、大規模な3Dシーンでも、非常にリアルで滑らかに、そしてリアルタイムで描画を実現します。雨、雪、日光といった特殊効果も組み合わせることで、より没入感のある視覚体験を提供します。 「AI+」インテリジェンス（AIによる賢い分析と予測） 地理空間AI（GeoAI）技術を核として、AIによる建設現場の監視、ビデオ認識、賢い分析・推論、AIを使った計画立案といったビジネスモデルを構築します。これにより、時空間ビッグデータの深い分析と活用を可能にし、未来の予測シミュレーションや意思決定支援の能力を大幅に向上させます。 クラウドネイティブ＋マイクロサービスアーキテクチャ（柔軟で拡張性の高いシステム） コンテナ技術とマイクロサービスアーキテクチャを採用することで、プラットフォームは高い柔軟性、拡張性、セキュリティを実現します。サービスの組み合わせや、柔軟なアプリケーション開発を可能にし、「一つのクラウドで複数のデバイスに対応する」プラットフォーム構築...

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。

「普段SuperMapでGISデータを使っているけど、データは全部ファイル（UDB/UDBX）で管理している」という方も多いのではないでしょうか。手軽で便利なファイル管理ですが、扱うデータが大規模になったり、複数人で同時に作業したりする場面で、不便さを感じたことはありませんか？ 今回は、なぜ今、オープンソースの空間データベース「PostGIS」との連携が、SuperMapの能力を最大限に引き出す最強の選択肢なのか、その理由を解説します。 ファイル管理の限界とエンタープライズDBの力 SuperMap独自のUDB/UDBX形式は、単一ファイルで手軽に扱え、小規模なプロジェクトや個人での作業には非常に効率的です。しかし、組織のGIS活用が本格化すると、いくつかの課題に直面します。 ① 拡張性 : ギガバイト級を超え、テラバイト級のデータを扱うにはファイルベースでは限界があります。 ② 同時編集 : 複数人が同じファイルを同時に編集しようとすると、ファイルがロックされ、データの競合や破損のリスクが高まります。 ③ セキュリティ : ファイル単位のアクセス権限は設定できますが、「この部署にはこのデータ範囲だけ見せる」といった、きめ細かなアクセス制御は困難です。 こうした課題を解決するのが、PostgreSQL/PostGISのようなエンタープライズデータベースです。PostGISは、多数のユーザーによる同時アクセスに対応し、堅牢なセキュリティとトランザクション管理機能で、組織の重要なデータ資産を安全に一元管理します。 SuperMapとPostGISを繋ぐ「SDX+ for PostGIS」エンジン 「でも、データベースって専門的で難しそう…」と感じるかもしれません。しかし、SuperMapには「 SDX+ for PostGIS 」という強力なエンジンが内蔵されており、このエンジンがPostGISとの連携を驚くほどスムーズにしてくれます。 SDX+エンジンは、SuperMapの使いやすいインターフェースと、PostGISのパワフルなデータ管理能力の「良いとこ取り」を実現する架け橋です。ユーザーはPostGISの複雑さを意識することなく、まるでファイルを開くのと同じような感覚でデータベースに接続し、高度な機能の恩恵を受けることができます。これにより、特定のベンダーに縛られな...