空間分析の最初の例の1つは、1854年にイギリスのJohn Snow医師がロンドンのコレラ発生場所やその他の地理データを地図にしたことです。Snow医師は、コレラの症例が井戸の近くで発生していることを発見しました¹ 。

しかし、GISの分野が進歩を遂げたのは、1960年代にコンピューターと計算地理学が登場してからでした。この間に、GISソフトウェア開発で業界をリードするEsriも設立されました。Esriはその後、ArcGISなど、今日使われているGISの手法やテクノロジーの多くを開発しました。

1970年代には、より速く、より安価で、より高度なコンピューターがGISソフトウェアの商用化を可能にしました。これは、人工衛星やリモート・センシング技術の台頭と相まって、政府、企業、教育機関にGISの導入を促しました。

今日のGISは至る所に普及しています。米国地質調査所（USGS）やその他の機関が提供するオープンソースのGISデータ、GISアプリケーション（QGISなど）とそのチュートリアルに簡単にアクセスできます。政府や教育機関以外でも、GISは荷物の追跡、旅行のルート検索、ライドシェアの配車などに使用されています。

地理空間データは、地球の表面上またはその近くの場所にある物体、事象、またはその他の地理的特徴を記述する情報です。地理空間データは、位置データ（座標など）と属性データ（オブジェクト、イベント、またはその他の地理的特徴の特性）を時間データ（位置と属性が存在する時間または寿命）と組み合わせたものです。

地理空間データには、国勢調査や人口統計データ、衛星画像（リモート・センシング・データを含む)、不動産データ、気象データ、携帯電話データ、描画画像、ソーシャル・メディア・データなど、さまざまな情報源からの大規模なデータセットが含まれています。

GISアプリは、地図ファイル、スプレッドシート、画像など、さまざまな種類のデータ形式を取り込むことができます。GISツールはこのデータを任意に組み合わせて重ね合わせ、視覚化して、デジタル・マップを作成します。これらの地理空間データ・レイヤーは、紙の地図や従来の地図作成の能力をはるかに超えた洞察を提供します。

地理空間データを発見、共有、分析し、従来のビジネス・データと組み合わせて利用することができれば、組織は地理空間データを最も有用なものと感じるでしょう。地理空間データを適切に活用すれば、組織に対して、変化の到来を事前に警告したり、分析ソリューションをより深く理解したり、業務全体の効率を高めたりすることができます。これらは未来の職場を構築するための鍵となります。これらは未来の職場を構築するための鍵となります。

リモート・センシングは、地理空間データを収集し、上空から地球の表面を測定します。このプロセスでは、衛星、気球、ドローン、飛行機に搭載されたリモート・センサーを使用し、反射または放出されたエネルギーを感知して記録します。このリモート・センシング情報をGISプログラムと統合することで、ユーザーは地球に関するデータに基づく意思決定をグローバルな視点で行うことができます。

リモート・センシングには、アクティブとパッシブの2種類があります。

アクティブ・リモート・センシングでは、自身のエネルギーまたは光源を放出し、反射された放射線を検出するセンサーを使用します。その一例が、レーザー光線を使用して距離と動きをリアルタイムで測定するLiDAR（Light Detection and Ranging：光検出と測距）です。

LiDARは、地形図の作成だけでなく、自律走行車を誘導する精密な3Dモデルの作成にも使用されます。アクティブ・リモート・センシングは、溶岩流、地滑り、洪水などの自然災害の評価にも使用されます。

パッシブ・リモート・センシングは、自らエネルギーを放出することはありません。むしろ、自然に放出および反射された放射線、つまり太陽からの放射線を集めます。パッシブ・リモート・センサーの一般的な例としては、放射計（電磁放射を測定）や加速度計（加速度を測定）があります。

リモート・センシングのデータ量は、主に人工衛星の増加やセンシング技術の向上により、近年大幅に増加しています。このため、リモート・センシング・データの管理もますます難しくなっています。増え続けるリモート・センシング・データの分析を支援するために、AI基盤モデルが導入されています。これにより、組織や政府機関が分析を実行し、特定の質問に答えるのが容易になっています。

地理空間分析は、地理空間データを使用してパターンを特定し、予測を行います。組織は、GIS ハードウェアおよびソフトウェアを使用して、空間的関係、すなわち異なる地理空間要素が互いにどのように関連しているかを視覚的に示すことで、地理空間分析を利用できます。視覚化の例として、地図、グラフ、統計、カートグラムなどがあります。

GISテクノロジーとGIS分析がなければ、大規模な地理空間データセットとそこに含まれる洞察は、その複雑さのゆえに見落とされがちです。前述のGIS視覚化では、このデータを認識可能なパターンのわかりやすい形式で表示します。

地理空間分析のわかりやすい付加的な情報は、ビジネスに新たな視点をもたらし、情報に基づく意思決定を促進します。例えば、ある公益事業会社は、地理空間分析を使用して、何十万マイルもの送電線の性能を分析することができます。これにより、異常気象によるサービスの中断を予測し、最も危険にさらされている地域を確認して、保守スケジュールを最適化することができます。

地理空間分析は、変化する状況の形状とエネルギーを効果的に伝えることができます。また、組織があるシナリオに関するより多くの空間データを収集するにつれて、ニュアンスの違いを発見し、それに基づいてより適切な意思決定を行うことがさらに容易になります。