GIS（地理情報システム）とは

GISを使用すると、ユーザーはインタラクティブなクエリーの作成、空間情報の分析、データの編集、マップの統合、およびこれらのタスクの結果の表示を行うことができます。GISは地理情報科学の一部であり、ハードウェアとソフトウェア、プログラミング言語、地理空間データ、およびそれらがどのように連携して機能するかなど、GISのあらゆる側面に関係する包括的な分野です。

GISは、しばしば異質のデータセットと見なされるものを関連付け、重ね合わせることで、人々、企業、政府が世界に対する理解を深め、これまで利用されていなかったパターンや関係を特定できるように支援します。GISマッピングと分析を通じて、組織は資源管理、資産管理、環境影響評価、マーケティング、サプライチェーン管理、その他多くの活動の意思決定と最適化を改善することができます。

GISや位置情報を活用することで、気候変動や自然災害などの差し迫った課題の多くを解決することができます。例えば、GISを使用すると、施設管理者は自然災害が発生した場合に施設資産への影響を簡単に評価することができます。また、GISマップは、水域や湿地帯に関連して汚染現場の正確な地理的位置を把握し、リスクのある水源を特定するのに役立ちます。

GISテクノロジーの実際の使用には、次の機関による用途が含まれます。

• 米国海洋大気庁（NOAA）はGISを使用して、石油流出の拡散を地図に示し、海面変動の理解を深め、ハリケーンの進路を描画しています。

• 米国疾病予防管理センター（CDC）は、位置が疾病に及ぼす影響の分析など、公衆衛生上の問題に対処するためにGISテクノロジーを使用しています。

• NASAと、国際宇宙ステーション（ISS）に搭載されたメリーランド大学のGlobal Ecosystem Dynamics Investigation（GEDI）宇宙搭載LiDAR機器は、地球の森林と地形をより良く理解するための取り組みを支援しています。

これらのユースケースは、GISの持つ能力の氷山の一角に過ぎません。地理空間分析、GISプロジェクト、そして現在も開発中のGISツールは、天気予測から都市計画に至るまで、世界中の人々、企業、政府機関がより良い意思決定を行うのに役立っています。

空間分析は、1854年にイギリスの医師John Snow氏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から始まりました。そのデータから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たのです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社も設立されました。Esri社はその後、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。

地理空間データとは、地球の表面、またはその近くの場所にある物体、事象、その他の地理的特徴が記述された情報です。また位置データ（座標など）と属性データ（オブジェクト、イベント、その他地理的特徴の特性）を時間データ（位置と属性が存在する時間または寿命）と組み合わせます。

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ることで、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。

GISは、主にラスター・データとベクター・データという2つの地理空間データ・ファイル形式を使用します。

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、以下の2種類があります。

• アクティブ・リモート・センシング
• パッシブ・リモート・センシング

アクティブ・リモート・センシング

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。またアクティブ・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

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、電磁放射を測定する放射計や、加速度を測定する加速度計があります。

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きました。

地理空間分析とは、地理空間データを使用してパターンを特定し、予測を行うことです。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。視覚化とは例えば、地図、グラフ、統計、カートグラムなどです。

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。