GIS（地理空間情報システム）とは～基本とできること、活用事例、GISデータ、ソフト～
GIS(地理空間システム)について、できることや活用事例、ソフトウェアなど、使う際に必要な基本事項をまとめました。
(１)GIS（地理情報システム）とは
GISはGeographic Information Systemの略で、日本語では地理情報システムと呼ばれます。
地理空間情報の基本と活用という書籍の中では、「コンピュータ上で空間データを収集・取得し、それらをデータベースとして構築し、管理し、検索し、分析し、統合し、表示し、伝達する一連のシステムである」とされています。
平たく言えば、位置情報の付いたデータを見たり、解析したりすることができるシステムといったところでしょうか。
私たちが良く知っているものだと、GoogleマップもGISの一種です。地図上でレストランの位置や営業時間を知り、そこまでの経路を検索したり、道路の混雑情報を調べたりすることができます。
GISの歴史
GISの起源「CGIS」と「GISの父」トムリンソン
GISの起源は、1960年代にカナダのトムリンソン（R. Thomlinson）によって開発されたCGIS（Canada Geographic Information）と言われています。
CGISは、カナダと土地資源を管理するシステムとして開発され、コンピュータ上で大量の土地利用データを格納し、農地復興や開発適地の探索を支援するものです。
CGISで開発された概念や技術が現代のGISの基礎をなしていることから、トムリンソンは「GISの父」と呼ばれているそうです。
GISはシステムからサイエンス（学問）へ
初期のGISは、CGISなどに代表されるように、主に行政などの実務レベルで開発が進みましたが、1980年代に入るとGISが学術的な研究対象として認知され始めます。
1987年にはGISに関する国際学術誌”International Journal of Geographic Information Systems”が発刊、米国では1988年にカリフォルニア大学サンタバーバラ校が中心となって、 国立地理情報分析センターNCGIA（National Center for Geographic Information and Analytics）が設立され、システムとしてのGISからサイエンスへと進化しました。
日本におけるGISの発展は阪神淡路大震災が契機
日本におけるGISの発展の契機は1995年の阪神淡路大震災の時と言われています。
震災当時、大学の研究所や学会などがボランティア活動として建物崩壊などの被災状況を調査し、それらをGIS上の空間データベースとして整備提供しました。
国土地理院においても、電子基準点による観測網の拡充、緊急空中写真撮影、被害状況図の作成等が行われました。
(２)GISでできること～可視化、重ね合わせ、分析～
GISでできることは基本的に、地図上に情報を表示する（可視化）し、複数の情報を重ね合わせることです。発展的には、可視化し重ね合わせることで、様々な分析を行うことができます。
①地図上に情報を表示する(可視化する)
まず、シンプルにGISでできることは地図上に情報を表示することです。
情報は羅列されているだけでは読み解くことが難しい場合もありますが、地図上で可視化することで、地理的な要素を合わせて見ることができるのです。
例えば、コンビニの場所を調べたい場合、住所だけを見てもどのあたりにあるのか、すぐに理解することは難しいです。GIS上に表示することで、場所を理解することが容易になります。
また、温度や標高など地表面を面的に覆っているデータはその傾向を掴みやすくなります。
例えば海面水温の場合、位置情報と温度データだけでは、その点の温度しか分かりませんが、GIS上で面的に表示すると周辺の温度分布を把握でき、そこから海流や魚群の推測などが行えます。
②地図上に複数の情報を重ね合わせる
GISでは、位置情報という軸で複数のデータを重ねて行くことができ、これを重畳（ちょうじょう）と呼びます。
関係のない複数の情報を、地図上で組み合わせることで、より深い考察を得ることができます。
例えば、コンビニの位置情報と人口情報を掛け合わせることで、人口あたりのコンビニ数が可視化でき 、新しい出店計画に役立つかもしれません。
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https://sorabatake.jp/6015/
③地図上の情報を分析する
ここまででご説明したように、データを地図上に表示していくことで様々な知見を得ることができます。
可視化するだけでも得られる知見は色々とありますが、よく用いられる分析手法をいくつかご紹介します。
線や面の要素から区域を作成する「バッファ」
道路などの線の位置情報や公園などの面の情報からの区域の作成には「バッファ解析」という手法を使います。
GISではある対象物から同じ距離内にある領域のことを「バッファ」と呼びます。
例えば、道路の騒音のエリアを解析する場合、道路からの距離に応じて区域を作成していきます。
https://club.informatix.co.jp/?p=1171
点の要素からの地域の分割「ボロノイ分割」
距離に影響を受ける現象を分析する手法です。
自治体では小学校や避難所の配置など、民間ではコンビニやスーパーなどの出店計画に役立てることができるかもしれません。
分割方法はシンプルで、複数の施設同士を直線で結び、その垂直二等分線で地域を分割していきます。
実際の分析では施設に収容人数などキャパシティに違いがあり、重みをつけて解析が行われることもあります。
https://www.mlit.go.jp/kokudoseisaku/gis/gis/webguide/giswg_solsht/319/#sol-fld-title%201269
事象が発生しやすい地域を可視化する「カーネル密度推定」
ある事象が発生した点を地図上にプロットし、地域別の同じ事象が発生する可能性を推定する際に用いられるのが「カーネル密度推定（KDE：Kernel Density Estimation）」です。
例えば、上図のように犯罪発生地点を地図上に表示し、「カーネル密度推定」を行うと、どのエリアで犯罪がよく発生するのかを推定することができます。
他にも疫学分野では、感染症の患者分布に基づく疾病の感染分布図の作成などが行われています。
「カーネル密度推定」は、統計学的な手法の一つで、限られた標本（サンプル。上図で言えば「犯罪発生地点」）から全体の分布を推定するものです。
より詳細に理解したい方は、統計学の本をひも解いてみてください。
https://www.mlit.go.jp/kokudoseisaku/gis/gis/webguide/giswg_solsht/319/#sol-fld-title%201272
https://club.informatix.co.jp/?p=1176
最短経路や最適な巡回ルートなどを求める「ネットワーク解析」
「ネットワーク解析」は、カーナビやGoogleマップの経路探索などで、私たちの生活の中でもなじみ深い解析です。
この解析は、「グラフ理論」が用いられます。「グラフ理論」とはノード（点）とリンク（点同士をつなぐ線）で構成されるシステムを分析する数学の一分野です。
GISでは、道路の交差点がノード、その間の区間（道）がリンクとなり、区間には距離や混雑状況に応じた値が付加されることで、最短経路検索などを行うことができます。
https://www.mlit.go.jp/kokudoseisaku/gis/gis/webguide/giswg_solsht/319/#sol-fld-title%201272
https://www.esrij.com/gis-guide/spatial/network-analysis/
景色を再現する「3次元表示」
標高の情報やその場所にある地物の情報（森林、畑、居住地域など）を組み合わせて、ある地点からある方向をみた時の景色を再現します。
たとえば、大型の宅地開発などを行う際に、周辺からどのように見えるかを検討する際に利用されています。
Google Earthでは、3次元の街の様子を見ることができます。
(３)GISデータ（地理空間情報）
ここまで、GISで何ができるかを紹介してきました。これらのことを行うためにはGIS上に取り込むGISデータ（地理空間情報）が必要です。
GISデータ（地理空間データ）とは
国土地理院によると、地理空間データ（地理空間情報）は以下のように定義されています。
地理空間情報とは、空間上の特定の地点又は区域の位置を示す情報（位置情報）とそれに関連付けられた様々な事象に関する情報、もしくは位置情報のみからなる情報をいう。
難しい言葉が使われていますが、要するに位置情報のついたデータのことです。
詳しくは宙畑の以下の記事で紹介していますので、ご覧ください。
地理空間データを扱う前に知っておきたい地理空間データの心得
https://sorabatake.jp/15589/
GISデータ紹介
位置情報が付いている情報がGISデータですので、GISデータは世の中にたくさんあります。
本記事では、代表的なGISデータをご紹介します。
◆国土交通省GISホームページ（国土数値情報）
名前の通り、国土交通省が公開しているGISデータのサイトです。
河川や標高など国土に関する情報や、学校や世界文化遺産などの地域に関する情報、鉄道やバスの停留所など交通に関する情報など、基本的な情報は本サイトから手に入れることができます。
◆地域経済分析システムRESAS
地域経済分析システム（RESAS：リーサス）は、地方創生の様々な取り組みを情報面から支援するために、経済産業省と内閣官房（まち・ひと・しごと創生本部事務局）が提供しています。
RESAS自体がGISでもありますが、その中で取り扱っているデータをAPIで公開しています。「地域経済分析」とある通り、地域ごとの経済・産業に関するデータが数多く公開されています。
◆統計GIS
地図で見る統計（jSTAT MAP）は、誰でも使えるWebサイトの地理情報システムです。
都道府県、市区町村、小地域、地域メッシュ統計の結果を地図に表示することができます。
また、地域の分析が可能となるように、以下の機能を提供します。
・利用者の保有するデータを取り込んで分析する機能
・任意に指定したエリアにおける統計算出機能
・地域分析レポート作成機能
◆G空間情報センター
地理空間情報（＝G空間情報）の有効活用と流通促進を図ること、また社会課題を解決するアクターの後方支援を行うためのデータ流通支援プラットフォームです。
無料データに留まらず、流動人口データや道路の交通量データなど民間企業が販売している有料のGISデータも掲載されています。
◆衛星データプラットフォームTellus（テルース）
宙畑が公式メディアを勤めるTellus（テルース）が公開している「衛星データ」もGISデータのうちの一つです。
Tellusでは、JAXAや経済産業省が保有する衛星データを無料で公開しています。
(４)GIS活用ビジネス活用事例
GISのビジネスへの活用事例はすでにたくさんあります。
業界別では、esriジャパンさんの活用事例サイトが詳しいのでぜひご覧いただければと思います。
本記事では第2章でお伝えした分析の方法毎にビジネスで利用されている事例をご紹介していきます。
見える化
単純に地図上で数値を表現するだけでも、理解が深まることは数多くあります。テレビや新聞などメディアでは可視化の手法としてよく用いられています。
新型コロナウイルス感染状況
2020年、全世界が大きな影響を受けている新型コロナウイルスですが、その感染状況を学術機関や報道各社が地図を使って表現しています。
地図を使って表現することで、どの地域で感染が拡大しているのか、一目で分かるようになっていますね。
商圏分析
複数のデータを組み合わせて、自社のプロダクトやサービスが売れる場所を探すこともよく行われています。
AIタクシー
宙畑で以前インタビューさせていただいたNTTドコモが開発する「AIタクシー」は、天候や人の量、イベントなどに合わせて、タクシーの需要が増えそうなところを予測して、配車を行うサービスです。
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適地選定
複数の条件にあった土地を探す分析もビジネスシーンでよく見られます。
果物の適地選定「天地人」
果物や野菜を育てる場所として適切な条件として、温度や日照時間、土壌成分などが考えられます。
これらを現地に行く前に事前に地図上で重ね合わせて候補地を絞り込むことで、畑の候補地選定の工数を減らすことができる取り組みです。
儲かる土地が分かる!? 宇宙の目×人のノウハウでポテンシャル名産地を発見！
https://sorabatake.jp/6223/
風力発電の要地
適地選定は、近年注目が集まる自然エネルギーの発電場所の選択にも利用されています。
発生予測
感染症のポテンシャルマップ
ビジネス事例としては少し外れるかもしれませんが、マラリアの感染予測マップを作成した事例です。
目的地までのルート検索
カーナビやGoogleマップでもおなじみのルート検索ですが、最近では街の中だけではないルートの分析も行われているようです。
「YAMAP」
山道のルート検索や登山計画を立てられるようにしたのが、「YAMAP」というアプリです。
これまでの登山者の登山情報を用いて、どのルートでどれくらいの時間がかかっているかを分析しています。
ヤマップ流！ ユーザーの心をつかむデータを使った新機能リリースのコツ
https://sorabatake.jp/16439/
3次元表示
近年では、VR・AR技術の発展に伴って、街の様子を3次元で再現することの活用用途が広がり始めています。
ドローンの飛行経路設定
標高データや送電線などの地物情報から3次元マップを作成し、ドローンの飛行経路設定に活かす事例です。
(５)GISを始めてみる（ソフト、オープンソース紹介）
前章でご紹介した通り、様々な業界・場面で活用が進むGIS。皆さんの業界・業種でもお役に立つ場面があるのではないでしょうか。
本章では、GISが始められるツールをご紹介していきます。
アプリケーションソフトウェア（GUIツール）
まず、ご紹介するのはマウスの操作でGISを動かせるツールです。
有料のものも無料のものもあります。
ArcGIS
URL：https://www.esrij.com/products/arcgis/
有料のGISツールとしてもっとも有名なソフトはArcGISでしょう。
ここまでのご紹介の中でも何度か登場したesri社が開発するソフトです。
元々は利用者のPCにインストールして使うソフトウェアでしたが、昨今のクラウド化の流れに合わせたクラウドベースのサービスになっています。
また、最近では、アメリカの宇宙ベンチャーで、超小型衛星で撮影した衛星データを提供するPlanet Labs社と提携して、ArcGIS上でアクセスを可能にするなど、衛星データの利用促進施策も進めています。
QGIS（フリー）
フリーのGISソフトとして、もっともよく使われているのはQGISです。
オープンソースソフトウェアで、世界中の人がアドインツールを作成し、様々な解析が行えるようになっています。
Google Earth Pro（フリー）
Googleが提供するGISツールです。
世界中のあらゆる場所の様子を、高解像度の衛星データを含む画像や3次元マップで見ることができる点が魅力です。
また、GISデータを取り込み表示させることも可能です。
Google Earth Proはどちらかというと、GISデータの取り込みや表示に注力しており、あまり解析には重きを置いていない印象を受けます。
Googleの場合、解析はGoogle Earth EngineのCode Editorで行う方針のようです。
Tellus（フリー）
日本発の衛星データプラットフォームTellusも、ブラウザベースでGISデータを閲覧する機能「Tellus OS」を備えています。
日本を中心とする衛星画像が見られるのに加えて、人の流れが分かる人流データなども搭載しています。
Tellus OSはGoogle Earth Proと同じく、どちらかというと閲覧に特化したツールになっていますが、Tellusでは別途開発環境を提供しており、PythonやRでGISの解析を行うことができます。
プログラミング言語・ライブラリ
エンジニアの方であれば、マウスでの操作よりもコードでの解析を希望される方が多いかもしれません。こちらもオープンソースでGISのライブラリが充実しているものがいくつか存在します。
R
統計計算が得意なプログラミング言語としておなじみのRは、GIS解析のためのパッケージも数多くあります。
ここでは一例をご紹介します。ご自身で実施されたい解析に合わせてパッケージを選択して下さい。
| パッケージ名 | 説明 |
| GIS Tools | 空間データの操作、マッピング用のパッケージ。 |
| sf | ベクターデータを操作するパッケージ |
| raster | ラスターデータを操作するパッケージ |
| spatstat | 空間統計を行うためのパッケージ |
書籍や参考サイトなども多くあるので、そういったものを手掛かりに進めて見るのも良いかもしれません。
・Rによる空間データの統計分析
http://www.asakura.co.jp/books/isbn/978-4-254-12815-4/
・Rによる地理空間データ解析入門、共立出版
https://www.kyoritsu-pub.co.jp/bookdetail/9784320124394
・RでGIS
http://www.okadajp.org/RWiki/?%EF%BC%B2%E3%81%A7%EF%BC%A7%EF%BC%A9%EF%BC%B3
python
機械学習などを行うプログラミング言語として昨今登場するPythonでもGISのライブラリが色々と用意されています。
こちらも一例をご紹介します。
| パッケージ名 | 説明 |
| GDAL | 基本的なGIS系の操作 |
| GeoPandas | Pandasの拡張版で地理空間データの操作を可能にしたもの |
| rasterio | 地理空間データの操作。GeoTIFFなどを扱うことが可能 |
| shaply | ベクターデータの操作 |
・GIS初中級者のためのPython入門
https://gis-oer.github.io/gitbook/book/materials/python/
・PythonでGISデータを扱う際に便利なライブラリのまとめ
https://www.gis-py.com/entry/2018/12/26/170327
ベースとなる地図
Open Street Map（OSM）
OpenStreetMap(OSM)は、誰でも自由に地図を使えるよう、みんなでオープンデータの地理情報を作るプロジェクトです。
プロジェクトには、誰でも自由に参加して、誰でも自由に地図を編集して、誰でも自由に地図を利用することが出来ます。
OSMを使った地図をウェブサイトに埋め込んだり、QGISなどのデスクトップGISソフトウェアで表示させたりすることも可能です。
ウェブサイトで表示を行うには、一般的に LeafletやOpenLayersなどのJavaScriptライブラリが利用されます。
Leaflet
LeafletはWeb地図サービスで広く使われる、インタラクティブなマップを実現するためオープンソースのJavaScriptライブラリです。全体のファイルサイズが軽いことと様々な地図表現が特徴です。
シンプルなインターフェース、豊富なドキュメントや巨大なコミュニティがあり、開発するための助けとなるものが数多くあります。
一方で、開発が長い間滞っているという課題もあるようです。
OpenLayers
OpenLayersは、簡単にダイナミックなWEB地図を作ることができるオープンソースのJavaScriptライブラリです。Leafletと同様に、地図操作やベクトルレイヤ、タイルの読み込みなど様々な地図表現が可能です。
GISユーザーと親和性が高く、単に描画を超えて、地理空間データを解析することもできます。初心者にはやや使いづらい点があるが、使いこなせばかなり有用な開発ライブラリとなります。
MapTiler
MapTilerはスイスのKlokan Technologies社が提供するグローバル向け地図配信サービスです。
OSMの地図をベースに日本では株式会社MIERUNE社が、さまざまなオープンデータを組み合わせて日本向けにローカライズを行っています。
表現を自由に変えられるベクタ形式でも配信している点も特徴です。
Mapbox
MapboxはアメリカのMapbox社が提供する、同じくグローバル向け地図配信サービスです。2019年に日本市場向けにビジネスを開始しており、ゼンリンとパートナーシップを結んだことを発表しています。
参考：
Map libraries popularity: Leaflet vs Mapbox GL vs OpenLayers
（６）まとめ
今回の記事では、衛星データ解析と切っても切れないGISについてまとめました。
DXが加速する中で、私たちが生活する地理空間とデジタルの紐づけは不可避であり、今後ますますGISのビジネス利用が進むと考えられます。
ぜひ、フリーで触れるソフトや言語でGISに触れてみてはいかがでしょうか。
「Tellus」で衛星データを触ってみよう！
日本発のオープン＆フリーなデータプラットフォーム「Tellus」で、まずは衛星データを見て、触ってみませんか？
★Tellusの利用登録はこちらから
・参考にさせていただいたサイト・書籍
・GIS実習オープン教材
https://gis-oer.github.io/gitbook/book/
・地方公共団体向け地理空間情報に関するWebガイドブック（国土交通省国土政策局国土情報課）
https://www.mlit.go.jp/kokudoseisaku/gis/gis/webguide/giswg_solsht/319/
・GISをはじめよう（Esriジャパン）
https://www.esrij.com/getting-started/what-is-gis/
・空間情報クラブ
https://club.informatix.co.jp/
