浜松市の地番図がオープンデータに――PMTiles・PostGIS・MCPで変わるGIS実務

令和8年浜松市地番図オープンデータをPMTiles・PostGIS・MCPで活用するGIS実務のイメージ AIの応用
浜松市の地番図オープンデータをPMTilesでWeb地図化し、PostGISで空間解析、MCPで生成AIと連携する活用イメージ。

浜松市が令和8年度の地番図（筆ポリゴン）をオープンデータとして公開した。GeoJSON形式、座標系はEPSG:2450（JGD2000 平面直角第VIII系）。市域全体の筆界データが、誰でも無償でダウンロードできる。

これが何を変えるか。

森林管理でも不動産調査でも「この区画に、どの地番がかかっているか」は基本中の基本だ。だが従来、地番図は法務局の公図か自治体の内部データしか選択肢がなく、GIS上で空間結合するにはスキャン→デジタイズか、GISベンダーからの高額な購入が前提だった。

それが、ダウンロードしてPostGISに投入し、ST_Intersectsを1本書けば済む世界になった。

PMTilesでWeb地図に載せる

まずはWeb地図での可視化から。GeoJSON → FlatGeobuf → tippecanoe → PMTilesという変換パイプラインは、このブログでも何度か取り上げた定型作業だ。

# GeoJSON → FlatGeobuf
ogr2ogr -f FlatGeobuf chiban.fgb chiban.geojson

# FlatGeobuf → PMTiles（zoom 15-18）
tippecanoe -o chiban.pmtiles \
  -l chiban -z18 -Z15 \
  --drop-densest-as-needed \
  chiban.fgb

生成した.pmtilesファイルをサーバーに置き、MapLibre GL JSで読み込む。minzoomを15程度に設定しておけば、広域表示では地番が出ず、拡大したときだけ筆界がオーバーレイ表示される。筆数が数万〜数十万の規模でも、PMTilesのタイル分割で描画負荷は問題にならない。

筆ポリゴンをクリックすれば、大字名・地番・面積がポップアップで出る。航空写真や森林計画図と重ねれば「この林班にどの筆がかかっているか」がその場でわかる。従来なら公図のコピーを取り寄せ、トレペで重ね合わせていた作業だ。それがブラウザだけで完結する。

PostGISで空間結合：任意のポリゴン × 地番

Web地図での目視確認は直感的だが、数十・数百の区画を扱うには限界がある。本丸はPostGISでの空間結合だ。

任意のポリゴン（森林の小班、農地の区画、開発区域など）と地番図ポリゴンをST_Intersectsで結合し、ST_IntersectionとST_Areaで交差面積を算出する。「区画Aは、地番X（被覆率72%）と地番Y（28%）で構成されている」という情報がSQL一発で出る。

SELECT
    b.ooazak     AS 大字,
    b.chiban     AS 地番,
    ROUND(ST_Area(
        ST_Intersection(
            ST_Transform(a.geom, 2450), b.geom)
    )::numeric, 2)           AS 交差面積_m2,
    ROUND((ST_Area(
        ST_Intersection(
            ST_Transform(a.geom, 2450), b.geom))
        / NULLIF(b.menseki, 0) * 100
    )::numeric, 1)           AS 被覆率
FROM target_polygon a
JOIN chiban_polygon b
  ON ST_Intersects(
      ST_Transform(a.geom, 2450), b.geom)
ORDER BY 交差面積_m2 DESC;

ここで注意点が1つ。対象データと地番図でSRIDが異なる場合、ST_Transformでどちらかを変換してから結合する必要がある。SRIDが不一致のままST_Intersectsを実行すると、PostGISはエラーを返す。同じ第VIII系でもJGD2011（EPSG:6676）とJGD2000（EPSG:2450）は別のSRIDとして扱われる。実務上の測位誤差は無視できるレベルだが、DB上では明示的な変換が必須だ。

結果をStreamlit等のダッシュボードに流せば、実務で使えるワークフローになる。サイドバーで対象区画を選ぶ → 該当する筆の一覧がテーブル表示される → 行を選択するとWeb地図にジャンプ、という一気通貫の動線だ。交差面積と被覆率が数値で出るので、「この筆は区画に74.9%含まれている」のような定量的な判断ができる。CSVエクスポートを付ければ、そのまま所有者調査の台帳にもなる。

MCPで「自然言語 → 空間クエリ」

ここにMCP（Model Context Protocol）サーバーを噛ませると、もう一段変わる。PostgreSQL/PostGISに接続するMCPサーバーを立てておけば、ClaudeやChatGPT等の生成AIから「この区画に含まれる地番を教えて」と聞くだけで、内部的にSQLが生成・実行され結果が返ってくる。

2026年6月、インフォマティクスが「空間情報MCPサーバー」の開発をプレスリリースした。自治体向けGIS「GC Navi」と生成AIを接続するプロダクトで、GISと生成AIをつなぐ流れへの注目は業界全体で高まっている。

ただ、PostGISとMCPサーバーの組み合わせなら、特別なパッケージを待たずともすでに手元で動く。postgres-mcp-server系のOSSを入れて、接続先DBを指定するだけだ。Claude DesktopやCline等のMCP対応クライアントからそのまま使える。商用ソリューションが提供するのは「整備されたUI」と「サポート」であって、空間クエリの実行基盤そのものはオープンソースで十分に成立する。

従来との比較

項目従来のワークフローオープンデータ＋PostGIS＋MCP
地番図の入手法務局で公図取得、またはベンダーから購入自治体サイトから無償DL
空間結合デスクトップGISで手動、または外注SQL 1本（ST_Intersects）
結果の確認GISソフト上で目視Web地図＋ダッシュボード連携
AIからのアクセス不可MCP経由で自然言語クエリ
コストデータ購入費＋ライセンス＋外注費VPS月額1,000円程度

地番図オープン化の意味

地番図公開のインパクトは「GIS専門家の作業効率が上がる」だけにとどまらない。

これまで地番の特定は、専門家がデスクトップGISと紙の公図を突き合わせ、時間をかけて照合する仕事だった。それがPostGISのSQL一発＋Web地図のクリック確認に変わる。さらにMCPを介せば、AIアシスタントに「この区域の地番構成を出して」と頼むだけで済む。専門的なSQLの知識がなくても、空間結合の結果にアクセスできるようになる。

もちろん、すべての自治体が地番図を公開しているわけではない。だが、登記所備付地図データの公開（法務省 G空間情報センター）が2023年に始まり、各自治体が独自に地番図をオープン化する動きも加速している。浜松市は令和6年度版に続いて令和8年度版も公開した。この流れは今後も広がるだろう。

自治体がデータを公開し、オープンソースの空間DBとAIプロトコルでつなぐ。高額なGISパッケージも、SIベンダーへの外注も要らない。この組み合わせが実用段階に入ったことを、浜松市の地番図公開が証明している。

#GIS #PostGIS #PMTiles #MapLibre #MCP #オープンデータ #地番図 #浜松市 #空間結合

コメント

タイトルとURLをコピーしました