SuperMap Blog

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。

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...

これからの防災・減災を考える上で、単一の高性能なシステムを導入するだけでは不十分です。多様な組織が持つデータや技術を繋ぎ、社会全体で災害に立ち向かうための「統合プラットフォーム」が不可欠となります。では、その次世代防災プラットフォームに求められる条件とは何でしょうか。 1. オープン＆クロスプラットフォーム 防災には自治体、民間企業、研究機関など多くの主体が関わります。それぞれが使うシステムやIT環境は様々です。特定のベンダーに依存せず、誰もが連携できるオープンな設計と、様々な環境で動作するクロスプラットフォーム性が絶対条件となります。これにより、各組織が開発した技術やデータを容易に再利用でき、イノベーションが加速します。 2. リアルタイムデータ処理能力 災害の状況は刻一刻と変化します。IoTセンサー、GPS、SNSなどから絶え間なく流れ込んでくる大容量のデータ（ストリームデータ）をリアルタイムで処理・分析する能力が核心となります。これにより、リアルタイムハザードマップの生成や、最適な避難ルートの即時提示が可能になります。 3. 高度な3D/BIM/CIM統合機能 都市災害においては、建物内部（インドア）と外部（アウトドア）を一体的に扱う3D技術が不可欠です。建物の設計情報であるBIMや、都市全体の3DモデルであるCIMをGISプラットフォームに統合し、建物内の被害状況から都市全体の避難計画までを単一の基盤上で管理・分析する能力が求められます。 4. 地理空間AI（GeoAI）技術 監視カメラの映像から浸水域を自動検知したり、ドローン画像から建物の損壊度を自動分類したり。深層学習などのAIモデルをGISのワークフローに直接統合する「地理空間AI」は、膨大なデータから意味のある情報を抽出し、人間の判断を支援する上で欠かせない技術です。 これらの条件を満たす統合GISプラットフォームこそが、データのサイロ化を防ぎ、社会全体の防災力を最大化する鍵となります。それは、日本の防災パラダイムを事後対応型から事前予測・対応型へと転換させるための、強力なデジタル基盤となるでしょう。

「AIに自分たちのデータを預けて、本当に大丈夫だろうか？」 Geospatial AI（地理空間AI、GeoAI）の活用が急速に進む中、多くの企業や自治体の担当者が、このような不安を抱いているのではないでしょうか。AIがもたらす利便性の裏側で、データのプライバシーやセキュリティ、そしてAIの判断の公平性に対する懸念が高まっています。 このような時代の要請に応え、日本スーパーマップは、「AIセキュリティポリシー（試行）」を公開しました。これは、同社が開発・提供するAI製品・サービスにおける、データの取り扱いとセキュリティに関する、ユーザーへの固い「約束」です。 https://supermap.jp/company/ai-policy.html 今回は、このポリシーの内容を読み解き、SuperMapがどのような考えでAIと向き合っているのか、そしてそれが私たちユーザーにとって何を意味するのかを考えてみます。 ポリシーの核心：「人間中心」と「顧客データの尊重」 このポリシーの根幹をなすのは、日本政府が掲げる「人間中心のAI社会原則」に準拠するという、明確な姿勢です。技術のための技術ではなく、あくまで社会と人間のためにAIを活用するという意思が示されています。 その上で、ユーザーにとって最も重要な点が、顧客データの尊重という原則です。 ポリシーでは、AIモデルの学習に顧客データを利用する場合、必ず明確な事前同意（オプトイン）を得ることを原則とし、そのデータ所有権は常に顧客に帰属すると明記されています。これは、「私たちのデータが、知らないうちにAIの学習に使われるのではないか」というユーザーの不安に、正面から応えるものです。 信頼を支える3つの柱SuperMapは、この「信頼」を具体的な取り組みで支えるとしています。 　(1)堅牢なガバナンス体 　経営層を含む独立した「AI倫理・ガバナンス委員会」を設置し、AIのリスク評価やインシデント対応を監督する体制を構築しています。これにより、一部の部署の判断だけでなく、全社的な視点でAIの倫理と安全性を担保します。 　(2)AI特有の脅威への対策 　企画段階からセキュリティを組み込む「セキュア・バイ・デザイン」の考えに基づき、AIモデルを騙す「敵対的攻撃」や、学習データを汚染する「データポイズニング」といった、AI特有の脅威に対する...