地理空間データは、地球の表面上の特定の場所に関連する時間ベースのデータです。変数間の関係に関するインサイトを引き出し、パターンと傾向を知ることができます。
地理空間データは、地表上または地表近くの場所にあるオブジェクト、イベント、またはその他の特徴を記述する情報です。地理空間データは通常、位置情報（通常、地球上の座標）と属性情報（関係する物体、事象、現象の特徴）に時間情報（位置と属性が存在する時間または寿命）を組み合わせたものです。
提供される場所は、短期的に見て静的なもの（例えば、機器の位置、地震イベント、貧困にあえぐ子どもたち）の場合もあれば、動的なもの（例えば、移動する車両や歩行者、感染症の広がり）の場合もあります。
地理空間データは一般的に、さまざまなフォーマットの多様なソースから得られた大規模な空間データ・セットを含み、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・データなどの情報を含むことができます。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発見、共有、分析、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位置を追加し、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地図、グラフ、統計、カートグラムが含まれます。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得られます。巨大なスプレッドシートでは見落とされがちな洞察が、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、簡単に、そしてより正確になります。
地理空間情報システム（GIS）は、特に視覚的表現内のデータの物理的マッピングに関連します。例えば、ハリケーン・マップ（位置と時刻を示す）に、落雷の可能性があるエリアを示す別のレイヤーを重ねると、GISが動作していることがわかります。
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地理空間データの種類
地理空間データは、何らかの地理的指標と組み合わせて記録される情報です。地理空間データには、主にベクトル・データとラスター・データという2つの形式があります。
ベクトル・データは、不動産、都市、道路、山、水域などの地物を点、線、多角形で表すデータです。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、多角形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または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は次のとおりです。
- ベクトルと属性：点、線、多角形など、場所に関する記述的な情報。
- 点群：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上の点の集合。
- ラスター画像と衛星画像：上空から撮影した、世界の高解像度画像。
- 国勢調査データ：地域社会の動向を調査するために、特定の地域に関連付けられた国勢調査データ。
- 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。
- 描画された画像：建物やその他の構造物のCAD画像で、地理情報や建築データを提供する。
- 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。
地理空間技術
地理空間技術とは、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。地球の地理的マッピングと分析を可能にした衛星技術も含まれます。地理空間技術は、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。
地理空間技術とPython
一般的なプログラミング言語であるPythonは、地理空間データの操作に適しており、地理空間データを一般的に表現する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。ベクトル・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操作できます。
大規模な地理空間データセットを扱うには、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ことに苦労しています。
まず、膨大な量の地理空間データがあります。例えば、100 TBの気象関連データが毎日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に重大な問題が生じます。地理空間データはさまざまなファイルにまたがって保存されるため、特定の問題を解決するために必要なデータが含まれるファイルを見つけることが困難になります。
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。データを比較、結合、またはマッピングするには、最初に大量のデータのスクラブと再フォーマットが必要になります。
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位置合わせなど、必要なタスクを実行するための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熟練し、経験を積んでいない限り、データから価値を得ることができず、組織のビジネス目標に向かって前進することもできません。
地理空間データの収集
企業が日常的に必要とする地理空間データは膨大な量に及ぶため、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することを検討しています。
地理空間データをどこから入手するかに関係なく、データ品質は常に維持される必要があります。データが不十分な場合、モデルの使用はほとんど、または限定的になります。（「悪いデータは入ってくるが、悪い洞察は出てくる」という注意喚起のフレーズは、残酷なまでに真実であることが証明されています。）データを管理およびチェックするソリューションを導入することで、組織が大きな利益を得られることは自明のことです。これにより、あらゆる「ゴミ」データが適切に考慮されます。
地理空間データ管理
現在、膨大なデータが存在するため、その管理が極めて重要になっています。多くの組織は、データが溢れかえっ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・アクティビティーに費やされていると推定されています。そのため、データサイエンティストがデータの傾向を分析し、その洞察を活用してビジネス・ポリシーを策定するのに使える時間は、勤務時間のわずか10%にしかなりません。
企業がデータの収集と管理をIBM Environmental Intelligence Suiteのようなソリューションに委ねると、データ収集とデータ管理の両方の活動をより効率的に実行できます。このソリューションはスケーラブルでクラウドベースであり、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厳選されたデータベースを使用することで、データサイエンティストは、分析洞察をどのように活用し、組織の進歩やビジネスへの影響に変換するかに集中する時間を増やすことができます。
GISによって強化された地理空間解析は、もともと地質学、生態学、疫学などの生命科学に関連して使用されていましたが、その後、その使用はほとんどの業界で明らかになりました。その応用は現在、防衛や社会科学などのさまざまな産業に応用されています。そして、地理空間分析が生み出す洞察は、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するのに役立ち、数百、さらには数千のイベントを監視し、そこから関連データを収集します。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いたビジネス上の意思決定を行う機会が提供されます。
- 公益事業者は、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。
- 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。
- 風力および太陽光発電施設は、地域の資産を正確に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）の相対的な爆発的な増加により、大量のデータを分析する取り組みは近年ますます困難になっています。現在、あらゆるタイプや目的のオブジェクトやデバイスが、そのデバイスのパフォーマンスやプロトコルに関連するデータを送信できるように設計されています。これは、貴重な洞察を収集するために大量のデータを必要とする地理空間分析にとって朗報です。
地理空間分析
地理空間分析とは、地理空間分析によって達成されるデータの収集と、時間と空間に応じてデータを整理することによってデータのインパクトを最大化する高度な視覚的アプローチを組み合わせたものです。
このような視覚的データにより、研究者は、影響を及ぼしている可能性のある傾向についての兆候を導き出すことが容易になります。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。そして、そのシナリオに関して収集されるデータの量が増えるにつれて、その状況内の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。
地理空間分析市場は現在、かなりの着実な成長を遂げています。実際、市場規模は 2025年までに963億米ドルにまで拡大し、調査対象の5年間で年間売上高が12.9%増加すると予想されています。¹
業界別の地理空間アプリケーション
さまざまな業界が地理空間分析をどのように使用しているかを次に示します。
- 政府は、健康、病気、天候に関する洞察を取得し、自然災害が発生したり、緊急の健康事象が発生したときに国民に適切なアドバイスを提供するために利用できます。
- 電力会社はデータを使用して、サービス中断の可能性を予測し、メンテナンスと作業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、より正確にリスクを予測し、近いうちに直面する可能性のある潜在的な問題について保険契約者に警告することができます。
- 農業金融業者は、信用リスク・スコアを評価し、不良融資を減らすために使用する方法を改善できます。
地理空間分析では、ユーザー定義関数（UDF）を通じて、植生管理に携わる人々が水と湿気のレベルを評価することができます。
ユーザー定義関数は、気象学者が受信データを処理して、ある地域を通過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。
衛星画像、国勢調査データ、風予測などの関連データを1つのプラットフォームに保存することで、事件指揮官は山火事の成長と動きをグラフ化できます。
ほとんどの専門家は、地理空間技術がますます洗練され、特にその技術が機械学習やAIと密接に関わるようになると予想しています。
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、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る、サービスとしてのマッピングの到来を予測しています。
また、地理空間技術に大きく依存する新しいタイプの車両も開発中です。荷物を運んで空を飛んだり（ドローン）、道路を自ら運転したり（自動運転車）するなど、それらはより頻繁に使用されるようになるでしょう。航空マッピング目的でのドローンの使用など、これらの技術の新しい用途も見つかるでしょう。
膨大なカテゴリーを表す6 PB以上のデータ・セットを備えた、地理時空間データ用に設計されたプラットフォームをご紹介します。
サービス地域内のすべての植生の管理に強力な分析を適用するとどうなるかをご覧ください。
空間データ用に最適化されたストレージを利用しながら、位置ベースのアプリを強化し、高度な地理空間クエリを適切に処理します。
気候や天候に関する洞察を得ることで、混乱をもたらす環境状況を予測し、リスクに事前に備え、より持続可能な運用体制を構築します。
出典
¹ Geospatial Analytics Market （ibm.com以外へのリンク）、Markets and Markets、2020年8月