第7回「地理空間情報に関するベースレジストリ利活用研究会」レポート

2024/01/24

2023年12月25日（月）、第7回「地理空間情報に関するベースレジストリ利活用研究会」をオンラインにて開催し、約60名の委員が参加しました。今回は、「不動産IDとPLATEAUとの連携事業」および「オンライン電子納品における道路関連施設IDへのマッチング」、「オープンデータを用いた道路ID等のベースレジストリの研究開発」について進捗を報告するとともに、法政大学の今井教授とDRM協会の鎌田理事長、国土交通省の御器谷課長補佐による話題提供も行われました。

AIGIDの角田氏が、不動産IDとPLATEAUを連携させる取り組み「不動産IDマッチングシステム」の進捗状況について発表しました。不動産IDマッチングシステムは、CityGML形式の3D都市モデルデータに建物および土地の不動産IDを属性として追加するWebシステムです。同システムは、不動産登記データと登記所備付地図（14条地図）を所在地で結合・編集した不動産ID空間データと、3D都市モデル建築物のデータ空間属性と主題属性によりマッチングを行い、不動産IDを付与します。

マッチングフローは、まず不動産登記データを14条地図に結合・編集した筆ポリゴンと、建物の図形の重なりを判定し、その結果、建物の80％以上が筆ポリゴンと重なった場合は不動産IDを付与します。80％未満の場合は不一致として付与しません。不動産IDを付与する際は、建物の階数や床面積を不動産登記データと比較してマッチングスコアを算出します。ひとつの筆の中に複数の建物がある場合は、その中で最も高いスコアの建物に不動産IDを付与し、他に僅差のスコアの建物がある場合は建築年や構造、用途などを判定して特定します。

今回の実証エリアは、不動産IDが整備されており、かつPLATEAUの3D都市モデルデータが整備されている全国49都市（66市区町）となります。マッチング性能については、あらかじめ登記簿データをもとに作成した正解データと、マッチングシステムの付与結果を比較して、適合率（マッチングシステムで付与した不動産IDが正しかった割合）および再現率（正しい不動産IDのうちマッチングシステムで不動産IDを付与できた割合）で評価をします。

広島県府中市、大分県日田市、香川県高松市で検証したところ、適合率は閾値（スコア）が60点前後から高くなり、95点で府中市では100％、日田市では97％、高松市では87％の適合率となりました。一方、再現率については、府中市では70点、高松市では65点、日田市では60点でスコアが減少し始めていることが確認されました。これらを考慮した結果、閾値（スコア）は50点にすることが適当と判断し、マッチングスコアが50点未満については不動産IDの付与対象外としました。

14条地図の整備状況については現在、日田市はほぼ100％、高松市は約70～80％、府中市は約40％で、14条地図が整備されており、かつ登記簿データが整備されている地域では、3D都市モデルデータにほぼ100％、不動産IDを付与することができました。また、現時点（約38万レコード）のマッチングスコアの平均は91点で、適合率から判断すると85％以上は正しい不動産IDが付与されていることがわかりました。マッチングには3D都市モデルデータの属性を仕様しているため、属性が充実しているほどマッチングの確度は高くなります。

建設技術研究所の藤津氏が、AIGIDで取り組んでいる自治体向けのオンライン電子納品サービス「My City Construction（MCC）」の開発状況を報告しました。現在取り組んでいるのは、MCCに蓄積された自治体の発注工事や業務の成果品について、「施設」の観点で網羅的かつ正確に検索できるようにすることで、例えば「富士川橋」に関する業務や工事を検索したい場合、今の段階でもフリーワード検索を行えますが、業務名に橋の名称が入っていない場合は検索に引っかからないという課題があるため、あらかじめ施設IDと工事や業務の成果を紐付けて、成果品情報を管理することを目指しています。

今回は道路データプラットフォーム「xROAD（クロスロード）」を施設台帳として採用し、施設IDの紐付けを行いました。手動で行った試行では、2023年9月7日時点でMCCに登録されていた静岡県の業務・工事2838件のうち道路に関する業務・工事は1261件で、このうち橋梁、トンネル、横断歩道橋、門型標識等、大型カルバート、シェッド関連の成果品は739件（59％）でxRoadデータと紐付けられることが確認できました。xRoadで紐付けられなかったのは残りの522件（41％）で、これらはDRM（日本デジタル道路地図協会）データのリンクに紐付けて管理することを提案しています。

xRoadデータと紐付けられることが確認できた739件については、施設名称と位置の整合度合の両方から関連付けられるものを「ランクA」、位置だけが整合するものを「ランクB」に分類しました。ランクBについては前回は対象を1km圏内に限定していましたが、今回は10km圏内および10km圏外も対象に加えることで、さらに13％の紐付けが可能となり、これによりランクAとランクBの合計で89％まで紐付けることができました。残りの11％は登録市町村外も対象にすれば紐付けが可能です。

なお、複数橋梁を対象としている工事・業務において、基本情報に該当する橋梁名称が全て記載されている場合は、それぞれの橋梁ごとに評価できますが、橋梁名がない場合は工事・業務が何橋梁を対象としているか判断できないため、近傍のひとつのみに紐付けを行います。

一方、xRoadで紐付けられなかった522件については、DRMの道路リンクのデータを使って紐付けを行いました。DRMデータを使うと、その道路のリンクごとに属性があり、管理者や道路の種別、道路番号などが登録されているので、それを紐付けられるとデータを付与できます。試行はQGISを使用し、MCCの工事・業務案件の位置情報からGIS上で幾何的に最寄りのDRMの道路ノードデータを探索し、最も近いノードデータが持つ道路の情報をMCCの工事・業務に紐付けるという手順で行いました。

その結果、距離が100m未満で紐付いたものは17％、1km未満で紐付いたのは65.3％で、1km未満のDRMデータに紐付いたのは合計で約83％という結果となりました。10km以上離れているものはMCCの位置情報が海上に登録されているなど、基本情報に登録された位置情報に疑義があるものが多く、全体的には良好な紐付き方をしたと考えられます。

今後の展望としては、xRoadデータとDRMデータを組み合わせて補強することを検討しており、xRoadで施設名が紐付けられ、さらにDRMデータによって道路管理者や道路種別、道路番号などが紐付けられることで、より多くの情報がわかるようになります。

情報試作室開発室の相良室長が、道路関連の研究に利用できるデジタル地図データの研究開発について発表しました。道路情報を含むデジタル地図データは多数存在しますが、道路の表現が地図によって異なるため対応付けが困難であるという課題があります。たとえば「地図Aの交差点x」に対応する「地図Bの交差点y」が分からないという問題があり、そもそも一意に交差点が対応しないというケースもあります。

そこで、以下の3点を踏まえて、道路に関する研究の際に利用できる共通基盤データ「道路ベースレジストリ（仮）」の開発を目指しています。
・全国を網羅している必要があるが、位置精度は低くても良い
・無償で成果を公開することが可能で、ウェブサービスにも利用可能
・同一条件で比較実験を行えるように任意の時点の地図を再現可能にする

道路ベースレジストリ（仮）は、道路地図間をつなぐ情報交換の基盤として使えることを目指しており、交差点に識別子を作って、その識別子を指定することで交差点を一意に指定できるようにします。交差点間をつなぐ道路リンクの識別子や、交差点と道路リンクの粗いジオメトリ情報も作成し、日本全国をカバーする経路探索も可能な道路ネットワークの作成を目指しています。

DRMと比較してジオメトリを粗くすることで整備コストを抑えて、データ容量も小さくして、オープンにしてもメンテナンスできるようにしたいと考えています。

データの内容は、都道府県道以上の道路を「骨格道路」、市区町村道以下の道路は「詳細道路」として、骨格道路はDRMデータと同様にノードとリンクで構成され、ノードにもリンクにもIDを付与します。ネットワークはOpenStreetMap（OSM）から都道府県道以上のタグを持つ道路セグメントを抽出して作成し、地理院地図Vectorとマッチングして検証します。継続的に更新して時系列管理を行えるように設計します。

一方、詳細道路については、自治体が公開する詳細道路データベースを使用したマッチングを検討しています。都道につながる市道など、骨格道路と詳細道路がリンクする部分については、骨格道路にはノードを作らずに、詳細道路のみにリンクを作ることで骨格道路のメンテナンスコストを下げる方針です。詳細道路についてもOSMから生活道路のネットワークを作成し、認定網図とマッチングできるかを検証し、こちらについても継続的に更新できるかを確認します。

目指しているのは、研究用途で使いやすい全国道路ネットワークデータで、これに自治体の認定道路を重ねて、自治体が作成するデータと全国の道路が接続できるかを確認します。今後はこのデータを使って「ネットワーク分析に使えるか」「地図間の紐付けに使えるか」「持続的に維持・管理できるか」といった課題について研究していく予定です。

法政大学の今井教授が、インフラ分野における点群データを中心としたデジタルツインの構築に向けた取り組みについて発表しました。点群データは国土空間を丸ごと写像できるデータであり、都市空間のデジタルツインの基盤となるデータと言えます。閲覧もウェブブラウザ上で簡単に行えるし、形状の断面や体積を算出する場合もダウンロードしたソフトウェアを使って容易に行えます。

今井教授は、この点群データを使ってコンピュータに地物を認識させる取り組みを行っています。地図や図面データを下敷きにして、それぞれの地物を領域として抽出することによって、車道や樹木、電柱や標識などの柱状物体などを抽出し、これらをAIでモデルを作成し、学習させることで、点群データを入力することで地物が抽出されるようになります。そして、抽出された地物を再び学習させることで成長型のAIを作り、点群データを取得したら地物を抽出できる仕組みを開発しています。

点群データを地物単位で扱えるようになることで、たとえばBIM・CIMで作られた3次元のモデルと重ね合わせることも可能となります。さらに、3次元モデルがないところについては、点群データの領域そのものに対して属性を付与することにより、台帳としての取り扱いもできるようになります。また、自治体と共同で法面の防災点検やブロック塀の点検、わだち掘れの算出などに活用する取り組みなども進めています。

さらに、橋梁の点検の際に取得した点群データを活用して3次元モデルを生成する技術も開発中で、生成した3次元モデルは補習・補強設定に活用できます。また、インフラ点検や災害対応において空間IDを使って時空間（構造物）を管理し、自律型ドローンの飛行に活用する取り組みも進めています。災害対応の分野では、土砂災害などの差分抽出に点群データを活用することが可能で、5Gなどの高速通信環境が整うと、よりリアルタイムな実行が可能になります。

このように点群データを含めた地上データや衛星データなど、様々なセンシングデータがリアルタイムに流通するようになると、データの原本性と追跡可能性を確保する必要性が生じるため、点群データについては現在、ブロックチェーン等を用いた原本性・追跡可能性の確保に関する検討も進めています。

このほか、点群データやPLATEAUの3D都市モデルを活用しながら、データサイエンティストの育成や測量実習、CAD実習、大学周辺の空間ID環境の構築など、後進の育成にもチャレンジしています。

DRM協会の鎌田理事長が、同協会が提供するナビゲーション用の道路地図「DRM（Digital Road Map）-DB」を紹介するとともに、デジタル道路地図の課題などについて発表しました。DRM-DBは、道路網をノード（交差点）とリンク（交差点から次の交差点までを結ぶ道路区間）で表現したデータで、オープンデータではなく有償で一般公開しています。

メンテナンスについては道路管理者から開通前に工事完成図面を取得して編集するなどして年4回の頻度で更新を行っています。県道以上の道路については国費も投入されており、著作権は国道管理者と共有しています。車が通れない道路は取得していないため、徒歩道などは原則的に含まれません。

網羅性や完全性、位置精度、時間精度などについてベースレジストリの要件をある程度は満たしており、これまで30年以上にわたってカーナビで利用されてきたという実績もありますが、法的な位置付けがないという課題もあります。

同協会は、「道路に紐づく」とは「道路と相対位置が整合する」という意味であると捉えて、橋梁やトンネル、道路標識、歩道橋などのデータについて、道路との相対位置が整合していれば問題ないと考えています。絶対位置で管理しようとするとコストが高くなってしまう可能性が大きいので、相対位置で管理すれば測量技術を持っていなくても大まかな位置はわかるという考え方です。

道路に関するデジタルツイン構築の取り組みについては、サイバー空間内で道路を再現し、センサーを通じて現況を取り込んで外部要素が与える影響を推定し、将来を予測して関係者で状況を共有可能にすることを目指しており、従来よりも少ないリソースで行うことでDX（デジタルトランスフォーメーション）につながると考えています。

道路デジタルツイン（DRM-PF）のレベルについては、道路網を再現し、すべての道路構造物の位置を縦断方向＋横断方向で管理するものを「レベル1」、斜線レベルの道路情報まで完全再現し、すべての道路構造物の位置を縦断方向＋横断方向＋路面高および経度緯度＋標高を状況に応じて使い分ける「レベル2」の2つに分けて考えた場合、DRM協会としては、コストがかかるレベル2ではなくレベル1の完成を目指しており、APIの開発や点群データの活用、国土地理院との協力により道路変化への追随速度の向上などに取り組んでいます。

DRM-PFの開発については、時間変化に耐えられるユニークキーとして、すべてのノードとリンクに10桁のユニークな整数を割り振る「パーマネントID」の実装を行っています。一般公開については、DRM-DBの使用権に課金する形を取っており、現在はできるだけ低コストに提供可能なライセンスを鋭意検討中です。

DRM-PFの道路管理での利用方法については、道路関連施設データベースとの紐付けなどが可能で、DRM協会としてはこれによってこれによってバックヤードを標準化することでマネジメントコストを下げたいと考えています。道路関連施設だけでなく交通関連施設や工事図面、点群データなども紐付けが可能で、いずれはダイナミックマップの紐付けも目指したいと考えています。

国土交通省の御器谷氏が、人の移動に関する実態調査「パーソントリップ調査（PT調査）の利活用について発表しました。PT調査は、アンケートで収集した都市における移動の情報で、この調査結果は道路交通計画や公共交通計画などの都市交通計画の策定に利用されています。PT調査の種類は、全国的に調査を行う「全国都市交通特性調査」、三大都市圏で調査する「三大都市圏パーソントリップ調査」、三大都市圏以外で調査を行う「都市圏パーソントリップ調査」の3種類で、現在、都市圏PT調査の調査回数が減ってきていることが課題となっています。

現在、新たな都市交通調査体系のあり方に関して検討を行っており、そのテーマとしてコスト削減とデータの利活用が挙げられています。中間報告では、デジタル社会の進展により人々の活動状況に変化が起きていることが指摘されています。従来は移動と活動は紐付いていたのに対して、最近は新型コロナの影響などによってオンライン化が進み、外出や移動をしなくても活動のニーズを満たすことが可能になりました。よって移動と活動の両方を把握しないと人の行動を把握した上で今後のまちづくりを検討する必要があるとしています。

今後は、より低コストで調査できるようにWeb調査システムやスマートフォンアプリなどを自動で作成できる仕組みを開発中で、これを自治体へ提供することにより、調査を低コストかつ効率的に行えると考えています。また、基本的な調査項目はすべての自治体で共通にして、その上で自治体ごとにカスタマイズできるようにすることを考えており、その手引きを今年度末までに作成することを目指しています。

活動の調査項目案については、生活に必要なものと余分な時間を使って行うものに分けることで、どのような生活スタイルかを把握します。スマートフォンアプリは位置情報を取得できるようにして個人のGPSデータを取得し、個人が回答するトリップ情報の約8割が自動入力されるようにして回答者の負担軽減を図る方針です。

現在、色々な都市圏のデータがそれぞれ個別に公表され、その内容も統一されていないため、この状態を解決するために都市交通調査プラットフォームを立ち上げて、様々なデータが可視化・分析できるようにしています。同プラットフォームで提供している機能は、各都市圏が取得したPT調査の集計データをブラウザで可視化できる「可視化・簡易分析ツール」、「集計データダウンロードツール」、過去の調査の事例などを紹介する「調査・活用事例・Tips」の3種類で、都市交通調査の標準的な手法のガイダンスや標準仕様などをまとめた「調査支援ツール」も開発中です。

話題提供に続いて、副座長を務める駒澤大学文学部地理学科の瀬戸寿一准教授（東京大学CSIS特任准教授）が進行役となり、質疑応答および議論が行われました。このときの議論では、参加者からは以下のような質問や意見が寄せられました。

「不動産IDと地番・家屋番号のデータベースは貴重な、今までになかった基礎情報だと思う」
「（本日発表された色々なデータは）どれも歴史が長いものなので、これから皆で使っていくためにベースレジストリ的な観点で広めていくにはどうしたらいいのか、という点については別の組織を作ったほうがいいのか、それとも組織改革を行うほうがいいのか、そのあたりは別に話ができるといいと思う」
「DRMのライセンスについてはよくある話だが、その上に色々な公的なデータを載せていくのであれば、マスターデータからライセンスがネックになるというのは、端から見てちぐはぐな状況だと思うので、ぜひ、国に『買い取りたい』と思ってもらえるような合意形成ができると皆がハッピーになると思う」
「PT調査は有用なツールなので、色々な人が見て考えられるようにすることが大事だと思う」
「物流問題に対応するため、どこの道にどういう規格のトラックが走れるかは非常に重要になり、市町村道などのデータの整備が進むと非常にありがたいと思う」
「PT調査やDRMなど昔から整備されていた伝統的なデータは、データを作るのに手間がかかる分、人間の目を通してきれいに整ったデータなので、非常に扱いやすくて解釈もしやすいので、ライセンスも含めて自治体の職員などがこのようなデータを扱えるようになると良いと思った。自動的に作れるけどコンピュータのパワーが必要で解釈が難しいビッグデータと、PT調査など人間の手がかかるけど扱いやすいデータと、両方が大事だと思う」