SuperMap Blog

ここ東京でも、DX（デジタル・トランスフォーメーション）の波が社会のあらゆる分野に及ぶ中、GIS（地理情報システム）とAI（人工知知能）の融合は、もはや特別なものではなくなりました。 GISのグローバルベンダーであるSuperMapは、この「地理空間AI」（一般にGeoAIとも呼ばれます）の可能性にいち早く着目し、10年以上にわたって研究開発への投資を続けてきました。 今回は、SuperMapが築き上げてきた地理空間AIの技術体系と、それが私たちの直面する社会課題の解決に、どのように貢献するのかを考えてみます。 SuperMapの10年：一貫した地理空間インテリジェンスへの道 SuperMapのAI GISへの取り組みは、近年のAIブームに乗ったものではなく、長期的なビジョンに基づいています。 ① 2014年：構想期 AIという言葉がまだ一般的でなかった頃から、SuperMapは「GI（Geospatial Intelligence）」という概念を提唱し、技術の探求を開始しました。これは、単に地図上に情報を表示するだけでなく、地理空間情報から「地理空間インテリジェンス」を引き出すという、現在の思想の原点です。 ② 2018年〜2019年：実装期 AI技術をGISのコア製品に本格的に統合。空間解析、画像解析といった分野にAIを導入し、インテリジェントなソリューションの提供を始めました。 ③ 2024年：基盤構築期 これまでに開発したAI関連の機能を「SuperMap AIF（AI Foundation）」という技術基盤に集約。これにより、全てのSuperMap製品が、共通の強力なAI能力を享受できるようになりました。 ④ 2025年：新時代への飛躍 そして今年、自然言語でGISを操作できる「空間智能体（Spatial Agent）」という、全く新しいパラダイムを「SuperMap AgentX Server」としてリリース。専門家でなくても、誰もが地理空間インテリジェンスを引き出せる時代の扉を開きました。 この一貫した流れは、SuperMapが「地理空間情報とAIの融合こそが、GISの未来である」という確固たる信念を持って、長期的な投資を続けてきたことを示しています。 日本の課題解決に貢献する地理空間AI SuperMapが磨き上げてきた地理空...

GIS専門家が日々直面する課題は、ますます複雑になっています。2Dの地図データ、ドローンが計測した3D点群、リアルタイムのセンサー情報、そしてAIによる高度な分析…。これらの膨大な情報を前に、「一体どのツールを使えばいいんだ？」と途方に暮れることもあるかもしれません。 SuperMapのプロフェッショナル向けデスクトップGIS「SuperMap iDesktopX」は、こうした現代の課題に対する一つの答えを提示しています。それは、単なる「高機能なGISソフト」という枠を超え、データに関わる全ての人を、より高度な地理空間の世界へいざなう「招待状」とも言えるでしょう。 今回は、iDesktopXができることを、３つの「顔」から考えてみます。 (1) あらゆるデータの「統合ハブ」としての顔 現代のGISプロジェクトは、単一のデータだけで完結することは稀です。iDesktopXの第一の顔は、こうした多種多様なデータ形式の壁を取り払う、強力な「統合ハブ」としての役割です。 できること： 100種類以上のデータ形式をサポート ：ShapefileやGeoJSONといった基本的なベクトルデータ、GeoTIFFなどのラスターデータはもちろんのこと、 BIM/CIM、点群（LAS）、写真測量 といった、デジタルツインに不可欠な多様な3Dデータを、同じ環境でネイティブに扱うことができます。 データ処理・加工 ：フォーマットの変換、座標系の定義、データのクリーンアップといった、分析の前段階で必要となる地道な作業を、豊富なツール群で効率的に実行します。 データベース連携 ：PostgreSQLやOracleといったエンタープライズレベルのデータベースに直接接続し、大規模なデータを組織全体で共有・管理するための入り口となります。 iDesktopXは、まず「どんなデータでも、ここに来れば扱える」という安心感を提供します。これが、全ての高度な分析の出発点となります。 (2) 専門家のための「自動化・AIエンジン」としての顔 データを統合したら、次はそのデータから価値ある知見を引き出す番です。iDesktopXの第二の顔は、専門家の知的生産性を最大化するための、強力な「自動化・AIエンジン」です。 できること： 600種類以上の空間解析ツール ：バッファやオーバーレイといった基本的なものから、ネ...

同じ夜に異なる局で描かれた「地理的プロファイリング」 2025年7月30日、ちょっと面白い偶然がありました。 テレビ朝日系列の『大追跡：警視庁SSBC強行犯係』（第4話、21時～）と、フジテレビ系列の『最後の鑑定人』（第4話、22時～）。 なんと、この2つのドラマで同じ捜査手法「地理的プロファイリング」が使われていたんです。 別々の局なのに時間差で同じテーマ。これは驚きですよね。視聴者としては「また出てきた！」と思った方も多いのではないでしょうか。 ルーツはアメリカのドラマ『NUMB3RS』 この「地理的プロファイリング」、実はアメリカのドラマで有名になった手法なんです。 2005年から2010年にかけて放送された『NUMB3RS：天才数学者の事件ファイル』。その第1話で、すでに登場していました。 犯人は「近すぎる場所（自宅近辺）」ではリスクを避ける傾向があり、 逆に「遠すぎる場所」でも犯行は難しい。 こうした人間の行動パターンを数式化し、事件発生地点を地図上にプロットして犯人の行動範囲を推定するのが「地理的プロファイリング」です。 「数学で犯人を追い詰める」というコンセプトは衝撃的で、当時の視聴者に強烈なインパクトを残しました。地理的プロファイリングもその象徴的な例のひとつです。 NUMB3RSは、天才数学者の弟とFBI捜査官の兄がタッグを組み、統計学・確率論・数理モデルを駆使して難事件を解決していく物語。単なるフィクションの枠を超え、現実の捜査手法に基づいたエピソードが数多く取り入れられていました。 書籍で知る『数学で犯罪を解決する』 ドラマをきっかけに、「実際にどんな数学が使われているの？」をわかりやすく解説した本があります。 それが『数学で犯罪を解決する』（2008年、ダイヤモンド社／キース・デブリン、ゲーリー・ローデン著／山形浩生、守岡桜訳）。 この本では、NUMB3RSに出てきたシーンをベースに、地理的プロファイリングを含むさまざまな数理手法が、ドラマのあらすじとともにわかりやすく紹介されています。数学に苦手意識のある人でも理解できるよう工夫されていて、「数学ってここまで現実の捜査と結びつくのか！」という驚きを与えてくれます。 そして今はAIの時代 そんな犯罪捜査技術、今ではさらに進化しています。 原著の刊行が2007年の『数...

  「AI」という言葉は、私たちの日常にすっかり溶け込みました。GISの世界も例外ではなく、「Geospatial AI（地理空間AI）」は、もはや珍しい言葉ではありません。 SuperMapでも、AIを搭載した製品やソリューションの発表が続いています。しかし、ここで一度立ち止まり、改めて問い直してみたいと思います。SuperMapが目指す地理空間AIとは、単なる「便利な機能」なのでしょうか？ 様々な技術発表の裏側にある思想を読み解くと、そこには 「作業の自動化」から「未来の予測」、そして「人間の知性の拡張」へと至る、壮大な三段階の進化 が見えてきます。 第1段階：「作業の自動化」― 人間の“目”を超える 地理空間AIの第一歩は、人間にとって tedious（退屈）で、時間のかかる作業を肩代わりすることでした。これは、AIが人間の “目” の役割を、より速く、より正確に担う段階です。 衛星画像からの地物抽出 広大な衛星画像の中から、建物、道路、太陽光パネルなどをAIが自動で識別し、データ化します。 映像からのリアルタイム解析 ドローンや監視カメラの映像から、交通量、人流、インフラの損傷箇所などをAIがリアルタイムで検出し、地図上にマッピングします。 これらの「AI for GIS」アプローチは、専門家を単純作業から解放し、より創造的で高度な分析に集中させてくれます。これは地理空間AIの基礎であり、業務効率を劇的に向上させる、非常に重要なステップです。 第2段階：「未来の予測」― 人間の“経験”を超える 次の段階は、蓄積されたデータからパターンを学習し、未来に起こりうる事象を予測することです。これは、AIが人間の “経験と勘” が担ってきた領域に、科学的な根拠をもたらす段階です。 交通渋滞の予測 過去の交通流データとリアルタイムの状況を組み合わせ、AIが「30分後に渋滞が発生する可能性が高いエリア」を予測します。 都市成長のシミュレーション 人口動態や開発計画を基に、AIが将来の都市の姿や、インフラが不足するエリアを予測します。 この予測能力は、問題が起きてから対応する「リアクティブな管理」から、問題が起きる前に対策を打つ「プロアクティブな管理」への移行を可能にします。 第3段階：「知性の拡張」― 人間の“思考”を超える そして、SuperMapが今まさに足を...