Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
都市をデータで見るってこういうこと PLATEAU属性情報入門
Search
nokonoko1203
June 24, 2025
Programming
1
760
都市をデータで見るってこういうこと PLATEAU属性情報入門
nokonoko1203
June 24, 2025
Tweet
Share
More Decks by nokonoko1203
See All by nokonoko1203
GISエンジニアから見たLINKSデータ
nokonoko1203
0
210
釣り地図SNSにおける有料機能の実装
nokonoko1203
0
270
EMがLLMで仕様書駆動開発したらすごい捗った
nokonoko1203
1
91
日本全国・都市3D化プロジェクト「PLATEAU」とデータ変換OSS「PLATEAU GIS Converter」の公開
nokonoko1203
4
6.8k
Hono・Prisma・AWSでGeoなAPI開発
nokonoko1203
5
1.2k
日本全国の都市3D化プロジェクト「PLATEAU」の紹介
nokonoko1203
0
170
PLATEAU Hands-on 11 PLATEAUデータの高さや位置合わせについて理解する
nokonoko1203
0
830
20240626_PLATEAU_AWARD説明会
nokonoko1203
0
460
Rustで「プリズモイダル法」を利用して「土量計算」をガチでやる
nokonoko1203
1
980
Other Decks in Programming
See All in Programming
メタプログラミングで実現する「コードを仕様にする」仕組み/nikkei-tech-talk43
nikkei_engineer_recruiting
0
200
GoのDB アクセスにおける 「型安全」と「柔軟性」の両立 - Bob という選択肢
tak848
0
230
Everything Claude Code OSS詳細 — 5層構造の中身と導入方法
targe
0
140
20260315 AWSなんもわからん🥲
chiilog
2
160
守る「だけ」の優しいEMを抜けて、 事業とチームを両方見る視点を身につけた話
maroon8021
3
1.1k
AIに任せる範囲を安全に広げるためにやっていること
fukucheee
0
150
Goの型安全性で実現する複数プロダクトの権限管理
ishikawa_pro
2
480
DevinとClaude Code、SREの現場で使い倒してみた件
karia
1
1.1k
SourceGeneratorのマーカー属性問題について
htkym
0
200
Go Conference mini in Sendai 2026 : Goに新機能を提案し実装されるまでのフロー徹底解説
yamatoya
0
610
ベクトル検索のフィルタを用いた機械学習モデルとの統合 / python-meetup-fukuoka-06-vector-attr
monochromegane
2
480
コーディングルールの鮮度を保ちたい / keep-fresh-go-internal-conventions
handlename
0
220
Featured
See All Featured
The Language of Interfaces
destraynor
162
26k
How STYLIGHT went responsive
nonsquared
100
6k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
12
1.1k
ラッコキーワード サービス紹介資料
rakko
1
2.7M
Agile Actions for Facilitating Distributed Teams - ADO2019
mkilby
0
150
State of Search Keynote: SEO is Dead Long Live SEO
ryanjones
0
160
The Spectacular Lies of Maps
axbom
PRO
1
630
RailsConf 2023
tenderlove
30
1.4k
Introduction to Domain-Driven Design and Collaborative software design
baasie
1
640
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
82
6.2k
DevOps and Value Stream Thinking: Enabling flow, efficiency and business value
helenjbeal
1
150
JavaScript: Past, Present, and Future - NDC Porto 2020
reverentgeek
52
5.9k
Transcript
都市を”データで見る”って こういうこと PLATEAU属性情報入門 株式会社MIERUNE 西尾 悟(@nokonoko_1203)
西尾 悟(@nokonoko_1203) 2児の父をやりながら株式会社MIERUNEで GIS(地理空間情報)とWeb開発を行う、 Engineering Managerです! Python / Rust /
GIS / 点群 / 3D Tiles / AWS / WebGL / PLATEAU ADVOCATE / Cesium Certified Developer
None
PLATEAU ADVOCATEとして、PLATEAUの社会実装に貢献
Cesiumに関連する優れた開発スキルを証明し、Cesium Certified Developerに認定
Interface 2025年5月号への寄稿
None
PLATEAUデータは綺麗でカッコいい https://www.mlit.go.jp/plateau/file/libraries/doc/plateau_doc_0000_ver05.pdf
でもカッコいいだけじゃない! https://plateauview.mlit.go.jp/
ただの3Dデータではなく、現実世界の情報を反映させた「地理空間情報」 https://plateauview.mlit.go.jp/
PLATEAUデータの有用性
3D都市モデルを活用した延焼シミュレーターの高度化事業 ・シミュレーションの高度化: PLATEAUの地形(標高)や建物の高さ・構造種別・建築年と いった詳細な属性情報を活用し、従来の延焼シミュレーション の精度が向上した。 ・現実的な延焼予測の実現: 市街地と中山間地をシームレスにつなぎ、これまで困難だった 傾斜地なども考慮した、より現実的な延焼予測を可能になっ た。 ・具体的な検証と成果:
標高データや「地面」を模した地物の有無による影響を検証 し、傾斜地での延焼速度が変化することを確認するなど、より 現実に近い挙動を再現できることを実証された。 https://www.mlit.go.jp/plateau/use-case/uc23-26/
太陽光発電のポテンシャル推計及び反射シミュレーション v3.0 ・発電ポテンシャル推計・適地判定 月毎の日照時間や屋根面積・1パネルあたりの発電量などをイン プットとして閾値によって色分けする機能や、災害リスク・景 観保全区域・建築構造・洪水浸水深・大切加重などの情報をイ ンプットとしてリスク度合いを建物ごとに付与する機能が実装 された。 ・ポテンシャル推計の精度検証: NEDOの日射量データベースや実際の発電量との比較検証が実
施された。その結果、推計値は実測値と近似しており、行政の 施策検討に利用できる精度が実証された。 ・実用性と新たな活用可能性: 自治体職員による試用で、住民説明などの合意形成に有用であ ることが確認された。さらに、災害時の非常用電源の配置検討 にも有効であるなど、当初の想定を超えた活用可能性が示され た。 https://www.mlit.go.jp/plateau/use-case/uc24-15/
ユースケースは大量にある https://www.mlit.go.jp/plateau/use-case/
PLATEAU VIEWで属性情報に詳しくなる https://plateauview.mlit.go.jp/
都市の情報に詳しくなる https://plateauview.mlit.go.jp/
ダウンロードはとても簡単 https://plateauview.mlit.go.jp/
指定した箇所のデータのみが取得できる
今回のメインはこのファイルの話
地域メッシュ(1次メッシュ) https://mesh-jp.mierune.dev/
地域メッシュ(3次メッシュ・メッシュコード: 53394611) https://mesh-jp.mierune.dev/?code=53394611
53394611_bldg_6697_op.gml?なんだか難しそう…しかも2,765,000行…
None
よくみるとそんなに難しくない!(めんどくさいだけ) https://www.mlit.go.jp/plateaudocument01-04/
データの意味は全て「標準製品仕様書」に書いている https://www.mlit.go.jp/plateaudocument
だんだん読めるようになってくる…はず… ・データ作成日:2024-03-15 ・延べ面積換算係数:1.00 ・都市計画の地区名:日本橋・東京駅前地区 ・建築物の種類を表すコード:3001 ・建築物の用途を表すコード:413 ・計測された建物の高さ:8m ・地上の階数:2階 ・地下の階数:0階 ・緯度、経度、高さの座標:
35.68238801376454 139.77169191520449 0 ...
が、読む必要はない(PLATEAU GIS Converter) https://github.com/MIERUNE/plateau-gis-converter
チュートリアルもある https://www.mlit.go.jp/plateau/learning/tpc30/ https://www.mlit.go.jp/plateau/learning/tpc31/
QGISで属性を見る・仕様書と見比べる
どれを選べば良い?
とりあえず「NoGeometry」ではないやつでOK! 建物本体 河川災害のリスク情報
PLATEAUデータは入れ子構造 id: bldg_b5b4d7d4-a078-4ca9-8ec3-87e5bdc63cde 名称: "グラントウキョウ ノースタワー" ・「隅田川・新河岸川流域」の災害リスクは「0.5m未満」 ・「神田川流域」での災害リスクも「0.5m未満」 「建物情報」 id
建物名 利用区分 面積 ... 「河川Aでの災害リスク」 建物id 浸水深 浸水ランク 規模 ... 「河川Bでの災害リスク」 建物id 浸水深 浸水ランク 規模 ...
ただ、表形式では表現できない
建物IDで「関連付け」を行う 「建物情報」 id 建物名 利用区分 面積 ... 「河川Aでの災害リスク」 建物id 浸水深
浸水ランク 規模 ... 「河川Bでの災害リスク」 建物id 浸水深 浸水ランク 規模 ...
「LOD」が高いと複雑 「窓・屋根・扉・煙突…」ごとの「名称・材質・形状…」など…
「建物」の「属性」 https://www.mlit.go.jp/plateaudocument/toc4/toc4_02/toc4_02_03/toc4_02_03_01/_bldgbuilding/
「コードリスト」 https://www.mlit.go.jp/plateaudocument/toc4/toc4_02/toc4_02_04/toc4_02_04_01/_building_usage_xml/
PLATEAU GIS Converterでは「コードリスト」は自動で日本語に変換される
「属性情報」で困ったら「標準製品仕様書」を調べて、「QGIS」で見てみよう!
都市をデータで見ていこう!