地理空間データとは
地理空間データとは、地球の表面の特定の場所に関連する時間ベースのデータです。 変数間の関係についての洞察を提供し、パターンと傾向を明らかにすることができます
地理空間データが野生生物とビジネスをどう保護しているかをご覧ください
Space background. 3D render
地理空間データの定義

地理空間データは、地球の表面上またはその近くに位置するオブジェクト、イベント、またはその他の機能を説明する情報です。 地理空間データは通常、位置情報(通常は地球上の座標)と属性情報(関連するオブジェクト、イベント、または現象の特性)を時間情報(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。 提供される場所は、短期的には静的(例:機器の場所、地震イベント、貧困状態にある子供たち)または動的(例:移動中の車両または歩行者、感染症の蔓延)の場合があります。

地理空間データには通常、さまざまな形式でさまざまなソースから収集された大量の空間データが含まれ、国勢調査データ、衛星画像、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・データなどの情報が含まれる場合があります。 地理空間データは、従来のビジネス・データと組み合わせて検出、共有、分析、および使用できる場合に最も役立ちます。

地理空間分析は、従来のタイプのデータにタイミングと場所を追加し、データの視覚化を構築するために使用されます。 これらの視覚化には、過去の変化と現在の変化を示すマップ、グラフ、統計、およびカルトグラムを含めることができます。 この追加のコンテキストにより、イベントのより完全な全体像が可能になります。 大規模なスプレッドシートでは見落とされる可能性のある洞察が、認識しやすい視覚的なパターンと画像で明らかになります。 これにより、予測がより速く、より簡単に、より正確になります。

地理空間情報システム(GIS)は、視覚的表現内のデータの物理的マッピングに特に関係しています。 例えば、ハリケーン・マップ(場所と時刻を表示)が落雷の可能性のある領域を示す別のレイヤーでオーバーレイされている場合、GISが動作していることがわかります。


地理空間データの種類と例

地理空間データの種類
地理空間データは、ある種の地理的表示と組み合わせて記録された情報です。 地理空間データには、ベクター・データとラスター・データの2つの主要な形式があります。

ベクトル・データは、ポイント、ライン、ポリゴンがプロパティー、都市、道路、山、水域などの特徴を表すデータです。 例えば、ベクトル・データを使用した視覚的表現には、点で表される家、線で表される道路、ポリゴンで表される町全体が含まれる場合があります。

ラスター・データは、行と列に従って識別されるピクセル化かグリッド化されたセルです。 ラスター・データは、写真や衛星画像など、かなり複雑な画像を作成します。

 

地理空間データの例
地理空間データの例には次のようなものがあります。

  • ベクトルと属性: ポイント、ライン、ポリゴンなどの場所に関する説明情報
  • ポイント・クラウド: 3Dモデルとして再コンテキスト化できる同じ場所に配置されたチャート・ポイントのコレクション
  • ラスターと衛星画像: 上空から撮った私たちの世界の高解像度画像
  • 国勢調査データ:  コミュニティーの傾向を調査するために、特定の地理的領域に関連付けられた国勢調査データをリリースしました
  • 携帯電話データ:GPS位置座標に基づいて衛星によってルーティングされた通話
  • 描画画像:建物やその他の構造物のCAD画像で、地理情報と建築データを提供します
  • ソーシャル・メディア・データ: データサイエンティストが新たなトレンドを特定するために調査できるソーシャル・メディアの投稿
地理空間データのアプリケーションの例をもっと見る

地理空間テクノロジー
地理空間テクノロジーとは、地理情報の収集、保存、整理に必要なすべての技術を指します。 これには、地球の地理的マッピングと分析を可能にする衛星技術が含まれています。 地理空間テクノロジーは、地理情報システム(GIS)、全地球測位システム(GPS)、ジオフェンシング、リモート・センシングなど、いくつかの関連技術に見られます。

 

地理空間テクノロジーとPython
人気のプログラミング言語Pythonは、地理空間データの操作に非常に適しており、地理空間データが通常表される2つの方法であるベクトル・データとラスター・データの両方に対応できます。 ベクター・データは、FionaやGeoPandasなどのプログラムを使用して操作できます。 ラスター・データは、xarrayなどのプログラムを使用して処理できます。


地理空間ビッグデータの課題

大規模な地理空間データ・セットを処理するには、多くの課題があります。 このため、多くの組織は地理空間データを最大限に活用するのに苦労しています。

第一に、地理空間データの膨大な量があります。 例えば、毎日100TBの気象関連データが生成されると推定されています。 これだけでも、ほとんどの組織にとってストレージとアクセスの問題がかなり発生します。 地理空間データも多くの異なるファイルに保存されるため、特定の問題を解決するために必要なデータを含むファイルを見つけるのが困難です。

さらに、地理空間データはさまざまな形式で保存され、さまざまな標準によって調整されます。 最初にデータを比較、結合、またはマッピングするためには、大量のデータのスクラビングと再フォーマットが必要です。

最後に、生の地理空間データを操作するには、データ・レイヤーの地理空間アライメントなどの必要なタスクを実行するために、専門知識と高度な数学の適用が必要です。 アナリストがこの作業に精通し、経験を積んでいない限り、データから価値を得たり、組織のビジネス目標に向かって前進したりすることはできません。


地理空間データ収集とマネジメント

地理空間データ収集
企業が日常的に必要とする地理空間データの量は非常に多いため、多くの組織はサービスを使用して厳選された地理空間データを取得しようとしています。

地理空間データのソースに関係なく、データ品質は常に維持する必要があります。 データが不十分な場合、モデルの使用はまったく効かないが、あるいは限定的です。 (「悪いデータが入っている—悪い洞察が出ている」という警告句は残酷なまでに真実であることがわかります。) データをキュレートしてチェックするソリューションを導入することで、組織が大きなメリットを得ることができることは自明のようです。そのため、「ごみ」データはすべて適切に考慮されます。

 

地理空間データ管理
現在、非常に多くのデータが豊富にあるため、データの管理は非常に重要です。 多くの組織は、データが溢れていることに気づき、社内のデータサイエンティストにデータの管理を依頼しています。 データサイエンティストの費やす時間の90%は、データの整理、「クリーニング」、再フォーマットなどのデータ・キュレーション活動に費やされていると推定されています。 ということは、データサイエンティストたちは、データのトレンド分析や、それらの洞察を使用してビジネス・ポリシーを形成することには、勤務時間の10%しか専念できていません。

企業がデータ収集と管理をIBM Environmental Intelligence Suiteなどのソリューションに引き継ぐと、データ収集とデータ管理の両方のアクティビティーをより効率的に実行することができます。 このソリューションは拡張が容易でクラウド・ベースで、さまざまなファイル形式に対応できます。 最適化された情報の精選されたデータベースを使用すると、データサイエンティストは、分析的洞察を使用して組織の進捗状況とビジネスへの影響に変換する方法に集中する時間を増やすことができます。 


地理空間データを使用するメリット

事前の警告

データの異常を通じて、地理空間データは、企業に影響を与えるように設定された着信変更に関するヘッドアップを組織に提供できます。

より深い理解

地理空間データを使用すると、一部の分析ソリューションがうまく機能し、他のソリューションがうまく機能しない理由と状況についての証拠を組織に提供できます。

効率の向上

組織は、地理空間データによって提供される数値精度を使用して、企業運営の全体的な効率を向上させることができます。


地理空間分析とアナリティクス

GISによって強化された地理空間分析は、もともと地質学、生態学、疫学などのライフサイエンスに関連して使用されていましたが、その後、ほとんどの業界でその使用が当然のものとなりました。 その応用例は現在、防衛や社会科学などの多様な業界に影響を与えています。 そして、地理空間分析が生成する洞察は、天然資源管理や国家情報と同様に非常に重要な問題に影響を与えます。

地理空間分析は、一度に多くのことを研究し、数百、数千ものイベントを監視し、それらから関連データを収集するのに役立ちます。 これにより、あらゆる規模の企業がデータを活用して、より多くの情報に基づくビジネス上の意思決定を行う機会が得られます。

  • 公益事業者は、数十万マイルの電力線のパフォーマンスを分析できます。
  • レストランチェーンは、地理空間分析技術を使用して、食品プロバイダーからの入荷を追跡できます。
  • 風力および太陽光の設備は、地域の資産を特定することで環境条件を分析できます。

モノのインターネット(IoT)内での相対的な急増により、近年、大量のデータを分析する取り組みはより困難になっています。 現在、あらゆるタイプと目的のオブジェクトとデバイスが、そのデバイスのパフォーマンスまたはプロトコルに関連するデータを送信できるよう設計されています。 これは地理空間分析にとって朗報です。地理空間分析では、貴重な洞察を収集するために大量のデータが必要になります。

 

地理空間分析
地理空間分析によって達成されたデータの収集が、時間と空間に従ってデータを整理すして、データの影響を最大化する高度な視覚的アプローチと組み合わされれば、それが地理空間分析です。

このようにデータを視覚化すると、データを研究している人が、作業中の傾向についての指標を簡単に導き出すことができます。 地理空間分析は、変化する状況の形とエネルギーを効果的に伝えることができます。 さらに、そのシナリオについて収集されるデータの量が増えるにつれて、その状況内でさらに微妙なニュアンスを見つけることが容易になります。


地理空間分析市場と業界

地理空間分析市場は現在、かなりの着実な成長を遂げています。実際、市場の価値は2025年までに963億米ドルに成長すると予想されており、レビュー対象の5年間で年間売上高は12.9%増加します。¹

 

業界別の地理空間アプリケーション
さまざまな業界で地理空間分析が使われています。

  • 政府は、健康、病気、天気についての洞察を入手して、自然災害が発生した場合や緊急の健康イベントが発生した場合に、それらを使用して一般市民により良いアドバイスを与えることができます。
  • 電力会社は、データを使用して、サービスの中断の可能性を予測し、メンテナンスと乗務員のスケジュールを最適化することができます。
  • 保険会社は、リスクを予測し、保険契約者に間もなく直面する可能性のある潜在的な問題について警告するという、より正確な仕事をすることができます。
  • 農場および農業に対する貸し手は、信用リスクスコアを評価し、不良債権の配置を減らすために使用する方法論を改善することができます。
新型コロナウイルス感染症のマッピング

新型コロナウイルス感染症のマッピングは、地理空間分析モデルを使用して、人口データ、ライブ・ストリーミング・ビデオ、地図、天気に基づき実行されます。

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植生マネジメント

地理空間分析は、ユーザー定義関数(UDF)を通じて、植生管理に関係する人々が水と水蒸気のレベルを評価できるようにします。

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トルネードのトラッキング

ユーザー定義関数は、気象学者が受信データを操作して、エリア内を移動する可能性のある竜巻の経路をグラフ化するのにも役立ちます。

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山火事マッピング

衛星画像、国勢調査データ、風予報などの関連データを1つのプラットフォームに含めて、インシデント・コマンダーは山火事の成長と動きをグラフ化できます。

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地理空間データの将来

ほとんどの専門家は、地理空間テクノロジーがますます洗練されることを期待しています。特に、そのテクノロジーが機械学習やAIとより密接に接触するようになるにつれてです。 

実際、地理空間AIも独自のものになり、機械学習に地理的要素をもたらすことが期待されています。 専門家はまた、サービスとしてのマッピングの到来を予測しています。このサービスでは、消費者または産業のニーズに基づいて、非常に高解像度のカスタム・マップをレンタル用に作成できます。

また、地理空間テクノロジーに明確に依存する新しいタイプの車両も開発中です。 それらは、パッケージを運ぶ空を横断するか(ドローン)、通りを運転するか(自動運転車)、より頻繁に使用されます。 空中マッピングの目的でドローンを使用するなど、これらのテクノロジーの新しいアプリケーションも見つかります。


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出典

¹ 地理空間分析市場(リンクはibm.comの外部にあります)、Markets and Markets(2020年8月)