この違いわかる? 税金は「地番」で決まる？〜地番図から読み解く固定資産税の仕組み〜
固定資産税は住所ではなく「地番」を基準に算定されます。本記事では地番図を手がかりに、課税の仕組みや土地評価の考え方をGIS視点でわかりやすく解説します。
地番図
この違いわかる? 
AIの応用 【奈良市オープンデータ活用】AIによる地目分類の教師データ作成とモデル登録までの道のり
地目分類というと、従来は現地調査や紙図面による手作業が中心でした。しかし、近年ではAIとGIS技術の進化により、地目の自動分類が現実のものとなりつつあります。本記事では、奈良市が公開しているオープンデータを活用し、地目分類AIを構築する過程を紹介します。特に焦点を当てたのは、AIモデルの核となる「教師データ」の作成プロセスと、それをAIに学習させて運用可能な分類器として登録するまでの工程です。教師データとは、AIに「これは何か」を教えるための正解付きデータです。本プロジェクトでは、空中写真や地番図といった奈良市のオープンデータを組み合わせ、手動による精密なアノテーションを行い、高精度な教師データを作成しました。これにより、田・畑・宅地・山林・雑種地といった主要な地目をAIが高い精度で識別可能になります。AIモデルの学習にはPyTorchを利用し、空中写真と地番ポリゴンの対応関係をもとにCNN（畳み込みニューラルネットワーク）を構築。最終的にはGeoJSON形式で分類結果を出力する仕組みを整備しました。これにより、地目分類結果をQGISなどのGISソフトで可視化・検証できるようになっています。この記事では、教師データ作成・AI学習・分類結果の出力までを、因果・対比・同等という3つの論理構造で整理。従来の手作業との比較、教師データの質と精度の因果関係、そして人とAIの役割分担の同等性についても掘り下げています。また、プロジェクトで用いたコードやモデルはGitHubで公開されており、他自治体や研究機関が自由に応用できるよう設計されています。都市計画、農地管理、災害対策など、幅広い応用が期待される地目分類AI。その第一歩として、本記事が実務と技術の架け橋となることを目指しています。#奈良市 #オープンデータ #教師データ #AI活用 #地目分類 #QGIS #PyTorch #都市管理 #地図AI #GitHub公開
AIの応用 奈良市オープンデータで地目分類AIを作ってみた
奈良市が公開している地籍・地目情報のオープンデータを活用し、AIによる土地分類（地目判別）を自動化するための教師データを作成・学習するプロジェクトです。本プロジェクトでは、地図や航空写真と地目ラベル（例：宅地、公衆道路、原野、学校用地など）を組み合わせて、小さなパッチ画像（例：100m四方）を作成し、それを元にPyTorchを用いた深層学習モデルで土地の種類を識別できるように学習を行います。地目分類は不動産評価、都市計画、防災対策など幅広い分野で必要とされている一方、従来は目視や手作業に依存する場面が多く、効率化が求められていました。本プロジェクトでは「auto-geomoku-classifier」で用いていた手法を奈良市に適用し、地域特化型のAIモデルを再構築することを目的としています。データの整備にはQGISを使用し、地目ポリゴンとオルソ画像を視覚的に確認しながらパッチ画像を生成。教師データ生成用スクリプト（create_patches_count_fixed_CSV_ONLY.py）と学習用スクリプト（train_land_classifier_ADD.py）を用いて、オープンデータから実用的な学習セットを構築しました。さらにGitHubを使ってプロジェクト全体をバージョン管理し、再現性やチーム共有も可能としています。このプロジェクトは、他自治体や他地域への展開を見据えたテンプレート構成となっており、奈良市以外の地目データに差し替えることで柔軟に応用が可能です。教師データ構築・地目分類AIモデルの学習・評価・公開という一連の工程を通じて、オープンデータ利活用とAI技術の融合による地域課題の解決を目指します。
この違いわかる? 市区町村情報とEPSGコードを簡単取得！【サンプルツールのご紹介】
GIS（地理情報システム）を活用する際に便利な市区町村情報取得ツールをご紹介します。このツールでは、都道府県コード、市区町村の公式ホームページ、座標系のEPSGコードなど、GISプロジェクトやデータ分析に欠かせない情報を簡単かつ迅速に取得できます。さらに、2024年までに公開されたPLATEAUの建物データを基にした3Dモデル表示や用途地域、14条地図、農地ポリゴンなどの追加情報も確認可能です。特定の市区町村をクリックするだけで、JCODE（市区町村コード）や公式HPのリンク、WGS84（EPSG:4326）やTokyoBL（EPSG:4301）などの座標系コードが取得できるため、直感的で使いやすい設計です。広島市を例にすれば、JCODE「34100」、広島市公式ホームページのリンク、対応するEPSGコードをすべて一覧で取得できます。また、このツールで利用しているデータは、ESRIジャパンが提供する全国市区町村界データを基にしており、信頼性と正確性が確保されています。データはGIS初心者にも扱いやすい形式で提供されており、リンクから簡単にダウンロード可能です。GISプロジェクトの効率化にこのツールを活用し、地図データの管理や解析をよりスムーズに行いましょう。さらに詳細情報や使用例については、市区町村情報取得ツールを今すぐチェックしてみてください！
この違いわかる? 太陽で最強クラスのフレアが発生
今週、太陽から発生した最強水準のXクラスフレアとコロナ質量放出（CME）が、地球の通信、送電網、衛星に影響を与える可能性が警告されています。通信障害やGPS誤差など、磁気嵐によるリスクに注意が必要です。
この違いわかる? 航空写真の特徴と位置ズレ
オルソ画像と正射投影の仕組み航空写真の特徴と位置ズレ航空カメラで撮影された空中写真は、通常中心投影と呼ばれる手法で撮影されます。これは、レンズの中心に光束が集まり、対象物までの距離によって写真に写る像に位置ズレが生じる現象です。特に、写真に写る対象物が地面から高ければ高いほど、また写真の中心から離れた周辺部になるほど、ズレが大きくなります。例えば、高層ビルや山のような背の高い対象物は、中心から外側に向かって傾いた形で写ることがあります。このため、空中写真は現実の対象物の位置や形状を正確に表していない場合があります。オルソ画像とは？オルソ画像は、これらの位置ズレを修正して、写真上の対象物を正しい位置と大きさで表示する画像です。これを実現するために、正射投影という手法が使用されます。正射投影は、写真をあたかも真上から見たように変換し、対象物が傾かず、正しい形状と位置で表示されるようにします。オルソ画像の利点と利用分野オルソ画像は、正確な地形情報を提供するため、地理情報システム（GIS）などで広く利用されています。位置、面積、距離などを正確に測定することができ、地図データと重ね合わせて分析することも可能です。このため、都市計画や環境モニタリング、災害対策など、さまざまな分野で活用されています。さらに、オルソ画像は高精度であるため、航空写真やドローンによる撮影データを元にした詳細な地図作成に非常に有用です。土地の形状や建物の配置を正確に把握できるため、地理的な分析に役立ちます。
地理情報 2023年版・全国で最も危険な交差点ランキング
2023年版・全国で最も危険な交差点ランキングサンプルマップリンクはこちら日本損害保険協会が2024年9月13日に発表した「全国交通事故多発交差点マップ」によると、2023年に全国で人身事故が多発した交差点が明らかになりました。この記事では、その中からワースト5の交差点を取り上げ、交通事故が多発する原因について簡単に説明します。2023年・危ない交差点ワースト5池袋六ッ又交差点（東京都）長居交差点（大阪府）谷町9丁目交差点（大阪府）谷町4丁目交差点（大阪府）神宮前交差点（東京都）、赤羽橋交差点（東京都）、笹島交差点（愛知県）、折戸交差点（愛知県）、上本町6丁目交差点（大阪府）、梅新東交差点（大阪府）、瓜破交差点（大阪府）ランクインした交差点の特徴今回ランクインした11の交差点のうち、3か所が東京都、2か所が愛知県、6か所が大阪府にあります。いずれも交通量が非常に多い場所であり、交通の流れや信号の設計が複雑な点が共通しています。上位交差点の分析1位：池袋六ッ又交差点（東京都）池袋六ッ又交差点は、東京の繁華街にある複数の道路が交差する場所で、交通の流れが非常に複雑です。視界が悪い場所や、急な車線変更が必要な箇所が多いため、事故が発生しやすくなっています。1位（同率）：長居交差点（大阪府）長居交差点は、大阪市南部の交通量が多いエリアにあり、特に夕方のラッシュ時には信号無視や不注意が原因で事故が多発しています。3位：谷町9丁目交差点（大阪府）谷町9丁目交差点は、大阪の主要な交差点の一つで、車両や歩行者が多く、特に右折時に事故が発生しやすい場所です。まとめ2023年の事故多発交差点ランキングから、交通量の多い都市部では、交差点の設計や信号の配置が事故の原因になっていることがわかります。交通ルールを守り、事故を防ぐための対策が引き続き必要です。
この違いわかる? GoogleアプリとChromeアプリの違い
GoogleアプリとChromeアプリの違いGoogleアプリとChromeアプリの違いを簡単にまとめると：Googleアプリは、検索や日常の情報収集に特化しており、Google検索やアシスタントを利用して素早く情報を得るのに適しています。ホーム画面には、ニュース、天気、検索結果などが自動的に表示されます。Chromeアプリは、フル機能のウェブブラウザとして、あらゆるウェブサイトへのアクセスや、複数のタブ、シークレットモードなどの機能を使った深いブラウジングが可能です。概要現代のスマートフォンユーザーにとって、GoogleアプリとChromeアプリは馴染みのあるツールですが、役割が異なります。Googleアプリは、検索やGoogleアシスタントを通じて短時間で必要な情報を取得するのに便利です。ニュースフィードや天気など、個人に合わせたリアルタイム情報が簡単に表示されます。特に短い時間でサクッと情報を確認したいときに適しています。一方、Chromeアプリは、あらゆるウェブサイトへのアクセスが可能なウェブブラウザです。複数のタブを使いながらウェブページを同時に開いたり、シークレットモードを利用してプライバシーを守りながらのブラウジングができます。ウェブサイトを詳細に見たり、深い調査を行う際に向いています。主な違いのポイントGoogleアプリ: 検索、情報提供、Googleアシスタントの利用Chromeアプリ: 多機能ウェブブラウザ、シークレットモード、タブの管理まとめGoogleアプリは、素早く情報を得たい時や日常の情報収集に便利。一方、Chromeアプリは、深くウェブを探求したい時や複数のサイトを同時に閲覧したい場合に役立ちます。それぞれの目的に応じて使い分けましょう！
三次元都市計画 池袋六ッ又交差点の3D視覚化とその意義
池袋六ッ又交差点の3D視覚化とその意義3Dサンプル事例池袋六ッ又交差点は、「魔の交差点」として知られ、交通事故が頻発しています。この交差点は6方向に分岐し、平面図では道路の分岐や信号の配置は確認できますが、建物の高さや視界の悪さなどは把握しにくいのが現状です。3D視覚化の導入により、次の点が明確になります：視界の遮り具合：高層建物によって視界が悪くなるポイントを視覚的に把握可能。交通の流れ：複雑な交差点内の車両や歩行者の動線を立体的に解析。危険な箇所の特定：平面図では分かりにくいリスクエリアの特定ができる。これにより、今後の交通安全対策や自動運転技術の向上が期待されます。たとえば、信号や標識の配置を視覚的に再検証することで、ドライバーにとってより安全な環境を提供することができます。また、こうした技術は、交通教育や事故予防の訓練にも応用可能です。リアルな3D表示は、ドライバーや歩行者が危険を事前に察知するための重要なツールとなり得ます。今後、3D技術とAIを組み合わせた交通シミュレーションが進むことで、池袋六ッ又交差点のような複雑な場所でも、事故リスクを減らすための具体的な施策が導入されるでしょう。
地理情報 日本の刑場
日本の刑場：歴史と廃止の背景1. 刑場とは？刑場は江戸時代から明治初期にかけて、罪人や政治犯が処刑された場所です。各地に設置された刑場は、犯罪者や反体制者に厳しい罰を与える場所であり、公開処刑によって法の威厳を示す「見せしめ」の場でもありました。刑罰は火あぶりや磔など、極めて残酷な手段が取られていました。さらに、日本の刑場地図はこちらから確認できます（２３箇所）。2. 江戸時代の刑罰と刑場江戸時代の代表的な刑場として、「鈴ヶ森刑場」や「小塚原刑場」が挙げられます。鈴ヶ森刑場は、特に残酷な刑罰が行われたことで有名で、罪人だけでなく、幕府に反抗した者も処刑されました。また、小塚原刑場は、幕末の志士・吉田松陰が処刑された場所として広く知られています。3. 明治維新と刑場の廃止明治維新を経て、日本は西洋の影響を受けて急速に近代化を進めました。1871年、明治政府は「新律綱領」を制定し、公開処刑や残酷な刑罰を廃止しました。この廃止の背景には、近代国家を目指す動きと共に、欧米諸国からの国際的な批判や、人権意識の高まりがありました。刑場の廃止により、処刑は密室で行われるようになり、刑罰の公開性は終焉を迎えました。4. 刑場の象徴的な意味刑場は単なる処刑の場以上に、時代の権力構造や統治の象徴としての役割も果たしていました。また、時に反体制者や思想家が処刑されたことから、後にその場が歴史的に再評価されることもありました。吉田松陰が処刑された小塚原刑場などは、その後の日本の政治史や思想史においても特別な意味を持つ場所となっています。5. 刑場の廃止後刑場が廃止された後、跡地の多くは都市開発により消滅しましたが、鈴ヶ森刑場や小塚原刑場のように、現在でも歴史的遺産として保存されている場所もあります。これらの刑場跡は、今もなお歴史を学ぶ場として多くの人々が訪れる観光スポットとなっており、当時の出来事を今に伝えています。#鈴ヶ森刑場 #G空間 #地理空間 #人流データ #人口 #交通量 #都市モデル #オープンデータ #点群データ #データセット #14条 #公図 #地番図 #PLATEAU #3D #PMtiles #BDS