SuperMap Blog

GIS データ活用の最終目標は、専門家だけが使うツールから、組織内の誰もが必要な情報にアクセスできるプラットフォームへと進化させることです。それを実現する鍵が、デスクトップGIS、データベース、そしてWeb GISサーバーの連携です。 今回は、 PostGIS を一元的なデータベースとして、 SuperMap iDesktopX で編集したデータを、 SuperMap iServer & iPortalを通じてWebサービスとして公開するまでのワークフローをご紹介します。 「信頼できる唯一の情報源（Single Source of Truth）」の重要性 組織内でデータのコピーがいくつも作られ、「どれが最新の正しいデータか分からない」という経験はありませんか？部署ごとに同じようなデータを別々に管理していると、更新の漏れや矛盾が生じ、業務効率の低下や意思決定の誤りを招きます。 この問題を解決するコンセプトが「 信頼できる唯一の情報源（Single Source of Truth） 」です。組織の基幹となるデータをPostGISのような中央データベースに一元化し、デスクトップ、Web、モバイルなど、あらゆるアプリケーションがその単一のデータベースを参照するアーキテクチャを構築するのです。 デスクトップからWeb公開までのシームレスな連携 SuperMapプラットフォームでは、この理想的なワークフローが非常にスムーズに実現できます。 ① データ準備 (iDesktopX) : まず、デスクトップGISであるSuperMap iDesktopXを使い、PostGISデータベース上のデータを参照するマップや3Dシーンを作成し、「ワークスペース」として保存します。 ② リソース登録 (iPortal) : 次に、組織のGISリソースのカタログ（目録）の役割を果たす SuperMap iPortal に、作成したワークスペースを登録します。これにより、どのようなデータやマップが利用可能かが組織全体で共有されます。 ③ サービス公開 (iServer) : 最後に、GISサービス実行エンジンであるSuperMap iServerが、iPortalに登録されたワークスペースを読み込み、 WMS や WFS といった標準化されたWebサービスとして公開します。 このアーキテク...

「PostGISを導入すると、データ分析が高速化するらしいけど、使いこなすには専門的なSQLの知識が必要なんでしょ？」と思っていませんか？実は、SuperMap iDesktopXを使えば、データベースの専門家でなくても、PostGISのパワーを最大限に引き出したデータ活用が可能です。 この記事では、SuperMap iDesktopXがいかにシームレスにPostGISを扱えるか、具体的な操作に沿ってご紹介します。 データ移行もGUIで簡単操作 まずは既存のデータをPostGISに格納するところから始めます。SuperMap iDesktopXには、直感的なインポート機能が備わっています。 ① Shapefileなどのファイルデータ : 「データインポート」機能を使えば、インポート先のPostGISデータソースを指定し、空間インデックスの作成などのオプションにチェックを入れるだけで、簡単にデータを移行できます。 ② ArcGIS SDEなどのエンタープライズDB : より複雑な環境からの移行も、専用の「データ移行」モジュールが強力にサポート。既存のGIS資産をスムーズにPostGIS環境へ移すことができます。 まるでファイル感覚！データベース上のデータを直接編集 PostGISへの接続を確立すると、iDesktopXのワークスペースマネージャにデータソースが表示され、ファイルベースのデータと全く同じように扱うことができます。地図上にデータを表示し、図形の追加や削除、頂点の編集といったあらゆる編集作業を、データベース上のデータに対して直接行えるのです。データは一元管理されているため、複数人での共同作業も効率的に進められます。 SQL不要！GUIで高度なデータ検索と分析 PostGISの真価が発揮されるのが、高度なクエリと空間解析です。SuperMap iDesktopXなら、これもGUIで完結します。 「SQLクエリ」ダイアログを使えば、フィールドや演算子をクリックで選ぶだけで、複雑な検索条件を視覚的に組み立てることができます。バックエンドがPostGISであることをiDesktopXが自動で認識し、最適なSQL構文を生成してくれるので、ユーザーはデータベースの違いを意識する必要がありません。 さらに強力なのが空間解析です。バッファやオーバーレイ分析ツールをGUIで実...

「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...

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...

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。

大規模な水害や地震の後、被災者が生活を再建するためには、公的支援を受けるための「罹災証明書」が不可欠です。しかし、その発行には自治体職員による一件一件の家屋被害調査が必要で、膨大な時間と労力がかかり、支援の遅れにつながるという課題がありました。 この「ボトルネック」を解消する切り札として、ドローンやスマートフォンの最新技術を活用した、被害調査の自動化・迅速化が期待されています。 3D技術が調査を効率化する仕組み データ取得: ドローン: 広範囲の被災地の上空から、高精細な写真やレーザー測量データを取得。人の立ち入りが困難な場所でも、安全かつ迅速に調査が可能です。 スマートフォンLiDAR: 最新のスマートフォンに搭載されているLiDARセンサーを使えば、誰でも手軽に建物や室内の3Dデータを取得できます。 3Dモデル生成: 撮影された無数の画像や点群データを専用のソフトウェアで処理し、被災地の状況を精密に再現した3Dモデルを生成します。 AIによる自動解析: 生成された3DモデルをAIが解析。例えば、建物のどの部分がどの程度の高さまで浸水したのか（浸水深）を自動で計測。屋根瓦のズレや壁の亀裂といった損傷度合いを客観的な指標で判定します。 迅速化がもたらす大きなメリット このプロセスにより、調査にかかる時間が劇的に短縮され、罹災証明書の早期発行が可能になります。それは、被災者が義援金や融資といった支援をより早く受けられることを意味し、生活再建への大きな一歩につながります。 さらに、蓄積された3D地理空間データは、復旧・復興計画の策定や、将来の防災対策を考える上での貴重な資産となります。テクノロジーが、被災者に寄り添い、一日も早い日常を取り戻すための力強い支えとなるのです。

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。 

災害時、私たちが本当に必要とする情報は、今いる場所のスケール（階層）によって大きく異なります。例えば、高層ビルの中にいれば「このフロアのどこが危険か」というミクロな情報が、屋外へ避難する際には「どの道が安全か」というマクロな情報が必要になります。 これからの都市防災システムは、こうした複数のスケールにまたがるデータを統合し、シームレスに連携させる「多階層データエコシステム」を管理する必要があります。 3つのデータスケール 建物スケール（ミクロ） ビル内の地震計から送られてくるリアルタイムの振動データや、建物の構造データ（BIM/CIM）。これにより、個々の建物のどの部分に損傷があるかを詳細に把握できます。 滞在者スケール（メゾ） スマートフォンの位置情報などを活用した人流データ分析技術。施設内のどこが混雑しているか、人々がどのように移動しているかを把握し、避難誘導やパニック防止に役立てます。 都市スケール（マクロ） 監視カメラの画像認識、携帯電話の基地局データ、SNS情報などを活用し、都市全体の被害状況を把握します。どのエリアで火災が発生しているか、どの道路が渋滞しているか、どの避難所が開設されたかといった広域の情報です。 「インドア・アウトドア シームレス」への挑戦 従来のGIS（地理情報システム）は屋外の地図情報を扱うのが得意でしたが、建物内部の詳細な情報（インドア）との連携は得意ではありませんでした。しかし、技術は進化しています。 ビルの中で被災状況を報告すると、そのミクロな情報が即座に都市全体の被害状況マップ（マクロ）に反映され、最適な避難ルートが再計算される――。そんな「インドア・アウトドア シームレス」な情報提供こそが、複雑な都市災害から人々を守る鍵となります。この技術的挑戦が、私たちの安全を次のレベルへと引き上げるのです。 

もし、あなたが仕事中に巨大地震に遭遇したら。交通機関は完全にストップし、周囲の状況も分かりません。首都直下地震では、400万から500万人もの人々が帰宅困難者になると想定されています。むやみに移動を開始すれば、火災や建物倒壊などの二次災害に巻き込まれる危険もあります。 このような事態に備え、都市部の高層・超高層ビルには、今まったく新しい形の総合的な災害サポートシステムが求められています。その目的は、発災直後から安全が確認されるまで、ビル内にいる人々をシームレスに支援することです。 求められる3段階の支援 発災直後：建物の安全性評価 ビルに設置された地震計のデータをリアルタイムで解析し、建物の構造的な安全性を即座に評価。中に留まるべきか、避難すべきかの科学的な判断材料を提供します。 待機支援：情報提供とリソース管理 安全が確認され、ビル内で待機する場合、正確な情報提供が不可欠です。周辺の被害状況、復旧見込み、ビル内の備蓄（食料、水、トイレ）の状況などを提供し、人々の不安を和らげます。また、人流データを活用して施設内の混雑状況を把握し、パニックを防ぎます。 退避支援：安全な屋外への誘導 周辺の安全が確認され、屋外への退避が可能になった際には、安全な避難経路や開設されている避難所の情報をリアルタイムで提供。混乱なく、人々を安全な場所へと誘導します。 この一連のサポートを実現するには、建物内のセンサーデータ、滞在者の人流データ、そして都市全体の被害状況データなどを統合管理する高度なシステムが不可欠です。ただ頑丈なだけでなく、中にいる人々を最後まで守り抜く「しなやかさ」。それが、これからの都市ビルに求められる真のレジリエンスです。

 これまでの防災は、川の水位が上昇したり、浸水が始まったりと、現象が起きてから行動する「事後対応型」が中心でした。しかし、それでは手遅れになるケースも少なくありません。今、GIS（地理情報システム）と高度なシミュレーション技術を組み合わせることで、災害対応を「事前行動型」へと質的に転換させる動きが加速しています。 鍵は「カップリング解析」 その最前線にあるのが、異なる種類の予測モデルを連携させる「カップリング解析」という手法です。 例えば水害には、川の水が堤防を越えて溢れ出す「外水氾濫」と、下水道の排水能力を超えて市街地にあふれ出す「内水氾濫」があります。これらは元々、別々のモデルで解析されていました。この2つの専門的なモデルを連携（カップリング）させることで、より精度の高い、統合的な浸水予測が可能になるのです。 「予測」が行動の「トリガー」になる この解析の画期的な点は、単に「危険」を知らせるだけでなく、具体的な行動開始の「トリガー」を科学的根拠に基づいて設定できることです。 ある地域での分析では、このカップリング解析によって、「 累積雨量80mmの予報が出た時点 で、下水道が危険な状態になる前に行動を開始すべきだ」ということが判明しました。これは、実際に下水道の水位上昇を待つよりも、はるかに早い段階でのアクションを可能にします。 単にセンサーの観測データを地図に表示するだけでなく、高度なシミュレーションが生み出す「未来の予測データ（例：3時間後の浸水深分布）」をGISに取り込み、分析・可視化する。この技術的革新が、被害を未然に防ぐ「予測防災」を現実のものにするのです。