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AIと共に乗りこなす 地理空間情報の世界

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February 22, 2026
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AIと共に乗りこなす 地理空間情報の世界

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sasaki MIERUNE

February 22, 2026
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  1. ©Project PLATEAU / MLIT Japan 私と生成AIと地理空間情報 私と生成AIとの関わり •生成AI、ソフトウェア業界に大きな影響を与えていますね...! ◦ 私がこの業界にきた時(2023年4月)、ちょうどOpen

    AI 社からGPT-4が登場したタイミングでした ◦ 当時はもちろん今ほどの性能はありませんでしたが、それ でも世間は大きな衝撃を受けていたことを今でも鮮明に 覚えています
  2. ©Project PLATEAU / MLIT Japan 私と生成AIと地理空間情報 最近の生成AI、半端じゃない •2025年6月あたりにWindsurfというAIチャットボット搭載の IDEが登場したタイミングで、コーディングスキルに関しては、私 は完全に追い抜かれました

    •最近はAI Agentという概念が登場してきました。ターミナルの 中に住む生成AIの登場により、新たなステージに入ったと言える でしょう •「ブラウザからコピペ」→「IDEで対話する」→「ターミナルに住 む」
  3. ©Project PLATEAU / MLIT Japan 私と生成AIと地理空間情報 地理空間情報との関わり •地理空間情報(≒ GIS)の世界においても、この話題は他人事で はありません。

    •公の機関からも推進されるフェーズへ https://www.mlit.go.jp/report/press/tochi_fudousan_kensetsugyo17_hh_000001_00075.html
  4. ©Project PLATEAU / MLIT Japan 私と生成AIと地理空間情報 地理空間情報の特徴 •大量のデータが存在しやすい ◦ クライアントサイドで全部処理しちゃえ!などやると容易に破綻する。サー

    バーサイドで前処理を行うなどの、効率の良いデータの配信方法を模索す る必要がある •地理空間をITを使って表現する都合上、数学との関わりが深い ◦ 地球を座標で表したり、最短経路問題について考えたり ◦ ニッチなジャンルということもあり、体系的にまとめられている書籍が少 ない(= 数学とGISの接続という意味で) •一人で学ぶには限界がある... ◦ 生成AIの進化によって学習が容易になった!
  5. ©Project PLATEAU / MLIT Japan 私と生成AIと地理空間情報 生成AIを使って地理空間情報を学ぶ •大量のデータを可視化する上で、どのような方法が最適な方法 なのだろうか? ◦

    最新の技術を調べさせ、その上で比較検討を行う •座標変換や、地理空間情報特有の計算がどうしてもわからない... ◦ 数式について理解できるまで質問できる ◦ 特に数学が苦手な人にとっては本当にありがたい...
  6. ©Project PLATEAU / MLIT Japan 地理空間情報を乗りこなす(個人開発を例として) 可視化の例 •KuniJiban ◦ ボーリングデータを公開し

    ている公の機関が運営し ているサイト ◦ 2次元的に可視化されて いる https://www.kunijiban.pwri.go.jp/viewer/
  7. ©Project PLATEAU / MLIT Japan 地理空間情報を乗りこなす(個人開発を例として) 可視化の例 •都市域の地質地盤図 ◦ 産業総合研究所によって

    公開されている ◦ ボーリングデータを元に、 地質を推定し、3次元で可 視化している https://gbank.gsj.jp/urbangeol/
  8. ©Project PLATEAU / MLIT Japan 地理空間情報を乗りこなす(個人開発を例として) ボーリングデータの解析 •仕様は公開されている ◦ しかし、XMLのスキーマが

    DTDとして公開されており、 型が存在していない ◦ 複数のバージョンが存在し ており、一元的に取り扱う ことができない https://qiita.com/groovyjovy/items/dc0c98fe3d9f098c6 232
  9. ©Project PLATEAU / MLIT Japan 地理空間情報を乗りこなす(個人開発を例として) ボーリングデータの解析 •土木の中でもさらにボーリングデータという非常にニッチな分野であ るため、OSSとしてパーサーが公開されているものは存在していなか った(はず)

    •複数バージョンあるし、仕様書の文章量も結構多い... ◦ 似たような表現が繰り返される仕様書をコードに落とし込む時間 がない...(パーサーあるある?) ◦ でも、生成AIがある今なら!
  10. ©Project PLATEAU / MLIT Japan 地理空間情報を乗りこなす(個人開発を例として) パーサーの概要 •Rustで実装 ◦ 地理空間情報関連のライブラリが多く存在する

    ◦ CLIツールとしての出来が良い ◦ よく触っていた •実装時間としては4日ほど ◦ 実装の部分はほぼ生成AIに任せ、仕様書の中身の理解に注力す ることができた
  11. ©Project PLATEAU / MLIT Japan 地理空間情報を乗りこなす(個人開発を例として) 気になる方向け •以下のページで3D Tilesを視覚的に理解することができます ◦

    https://sandcastle.cesium.com/?id=3d-tiles- inspector ◦ 3D Tilesには大きく分けて子タイルを「追加する」か「置換する」 かの2パターンがあります。上記は「追加する」例です
  12. ©Project PLATEAU / MLIT Japan 地理空間情報を乗りこなす(個人開発を例として) •と思ったが、そもそも3D Tilesの仕様自体が膨大 & 難解...

    ◦ OGC(Open Geospatial Consortium)が定めている ◦ https://docs.ogc.org/cs/22-025r4/22-025r4.html ◦ 労働でしなしなになっている社会人にはあまりにも厳しい •さらに、検討していくうちに一般的な実装では対応しづらいことが発覚 ◦ 日本全国を一つの3D Tilesで取り扱おうとすると、メタデータの サイズが大きくなりすぎる(= ブラウザで扱いづらい) ◦ py3dtilesという著名なライブラリがあるが、それを使うのは難し い いざ、実装
  13. ©Project PLATEAU / MLIT Japan 地理空間情報を乗りこなす(個人開発を例として) •既存ライブラリではどうしようもないので、Rustでボーリングデータを反映した 3D Tilesを生成するCLIツールをフルスクラッチで実装することにした •生成AIに仕様を投げ、議論し、プロトタイプの作成を繰り返し、方針を固めていく

    ◦ 全てを理解することはせず、コアドメインに絞った。今回の場合は地理空間 的な正確性(= 座標変換の正当性や、標高の取り扱い、地震による緯度経度 の補正など) ◦ 逆に属性の付与などの目で見てわかるものはあえて詳細を理解しなかった (ただし、仕様書を元にテストを書かせる) いざ、フルスクラッチ実装
  14. ©Project PLATEAU / MLIT Japan 地理空間情報を乗りこなす(個人開発を例として) •年末年始に家に引きこもり実装を開始 ◦ Claude Codeの$200

    Max Planが上限に達し続けていた •フロントエンドはReact + React Routerを持ちいてSPAとして実 装 ◦ メインの技術スタックはSvelte(Kit)だが、Cesiumのいい感じ のラッパーが存在しなかった •なんだかんだで1 〜 2週間ほどで実装は完了 いざ、フルスクラッチ実装
  15. ©Project PLATEAU / MLIT Japan 地理空間情報を乗りこなす(個人開発を例として) •https://qiita.com/groovyjovy/items/5a3c2bce778514 a2ef2a ◦ 3D

    Tilesを採用する前の初期構想の話 •https://qiita.com/groovyjovy/items/dc0c98fe3d9f09 8c6232 ◦ ボーリングデータのパーサーを作っている話 •https://zenn.dev/groovyjovy/articles/7abc8fdcebc7c 6 ◦ 今回と似たような話 技術記事の紹介
  16. ©Project PLATEAU / MLIT Japan まとめ •今までアイデアこそあったものの、時間が足りないこと、わ からなかったことが生成AIの登場によってどんどんできる ようになってきた •同時に、これほどまでに複雑でニッチなドメインに対しては、

    自動でコードを書いてくれる世界にはまだなっていないこ とがわかった(= 要求の言語化不足?) •生成AIは様々な課題を一緒に乗り越えてくれるパートナー である まとめ