ビッグデータ時代の時空間ソリューションと SuperMap GIS開発者ネットワーク
林 秋博
日本スーパーマップ株式会社
業界専門紙「GIS NEXT」創刊15周年記念号
A-AI
B-ビッグデータ C-Cloud
SuperMap GISでは
A-
開発・製品化段階B-9D
製品化昨今、様々な新技術・新コンセプトが生まれている
IoT
Big Data
AI
Block Chain Cloud
Computing
……
IoT、ビッグデータ、AIの相互関係
IoT
AI
インテリジェント アルゴリズム
ビッグ
GISとのかかわり
{ IoT、ビッグデータ、AI } と GIS
{IoT、ビッグデータ、AI}
は
GIS
を次元アップ
GISは
{IoT、ビッグデータ、AI}
を次元アップ
IoT、ビッグデータ、AIはGISを次元アップ
GISはイノベーションを求められている
ICT新技術を吸収し、GISを進化させる
IoTとビッグデータはGISの新たなデータソースとなる
AIはGISの解析能力を次元アップ
GISはIoT、ビッグデータ、AIを次元アップ
IoTは位置情報を持っている
ビッグデータの多くは位置空間情報を持っている
AIアルゴリズムの多くは空間要素を考慮している
IoTはリアルタイムデータを提供
GISにとっては
チャンスではあるが、同時に挑戦でもある
リアルタイムデータの利用シーン
• 人流/車両/船舶/航空機の監視
• その他のIoTセンシング 利用シーン
• 高性能のデータ処理
• 高性能の可視化 処理能力への挑戦
処理内容
ジオフェンス
高性能可視化
GPU加速により
2次元高性能動的目標物レンダリング(50万動く目標物)
5千 5万
50万
GPU加速により
3次元高性能動的目標物レンダリング(10万動く目標物)
高性能ストレージ
Elasticsearchにより10億のポイントデータを保存
10億規模の軌跡デー
タを使ってリアルにクラ スタ分析図を生成1.8億 ポイント
リアルタイムデータのアーカイブは何に使えるの？
位 置 履 歴
検 索
軌 跡 履 歴
生 成
データマイニ ン グ ・ 解 析
ビッグデータストレージ技術
RDBでは、ビッグデータは管理できない
従来の空間データエンジンでは、
空間ビッグデータは管理できない
分散コンピューティング技術により 空間ビッグデータエンジンを開発
SuperMap空間データエンジン
UDB Oracle SQL Server
Googleマップ
オープンストリートマップ
地理院地図
HDFS MongoDB
Elasticsearch SuperMapクラウド
既存データエンジン
Webデータエンジン
空間ビッグデータエンジンHDFSベースのデータ保存技術
テキストの読書に適する
CSV
JSON
ファイルフォルダをサポート
ビッグデータ空間解析
モデル分析 データ要約
属性結合 フィーチャー結合
エリア結合
SuperMap GIS 9D ビッグデータ空間解析
軌跡再生
クラスタ分析
ホットスポット解析 密度解析
OD解析
• ポイントフィーチャーに対する統計学的計算
• ホットスポットとコールドスポットを探し出す 説明
• ポイント
ビッグデータタイプを入力
空間データ関連
ビッグデータ空間解析-ホットスポット解析
航空便軌跡を使ったホットスポット解析
• フィーチャーの空間分布密度を計算
• 計算対象域内はもとより周辺の影響も考慮 説明
• ポイント
ビッグデータタイプを入力
空間データ関連
ビッグデータ空間解析-密度解析
ビッグデータ空間解析-OD解析
• 各起点と終点間の通行量を計算
• 属性集計を行う
説明
• 旅行記録または時間を持った携帯位置情報
ビッグデータタイプを入力 空間データ関連
全球航空便OD解析
ビッグデータの静的可視化技術
【分布状況表現】ビッグデータ可視化技術
空間解析
エリア要約 クラスタ分析
ホットスポット解析
密度解析
空間可視化技術
ヒートマップ
矩形グリッド分布図
六角形グリッド分布図
ポリゴン分布図
ヒー トマ ップ
六角 形グ リッ ド分 布図
矩形 グリ ッド
ポリ ゴン 分布
【接続関係表現】ビッグデータ可視化技術
空間解析
軌跡再生
OD解析
空間可視化技術 2次元軌跡図
直線ODマップ
アークODマップ 3次元軌跡図
軌跡 図
３次 元軌 跡図
直線
OD
マッ
アー ク
OD
マビッグデータの動的可視化技術
応用事例
携帯信号に基づいた人流解析（柳州）
立地分析—マルチレイヤ―ホットスポット解析
ホテル分布
人流分布
ホットスポットを重ねて
データの分布と差異を検証
人流・混雑状況管理
•
人流傾向分析•
人流をリアルに把握•
イベント参加者の誘導•
警備・治安人員の配置動画解析
フェース識別 テキスト解析 感情分析 GIS空間解析
犯罪予防—リアル監視
•
状況分析•
ワンクリックアップロード•
容疑者リアル追跡犯罪偵察—追跡
監視カメラ
自動車通行量 区間別通行密度
渋滞指標 交通ネットワーク安定性指数
ビッグデータ解析
マスタプラン 編成・改修
都市・地方間 都市空間
境界画定 と利用
都市公共 空間識別
都市交通 運航監視
都市 ビッグデータ解析
ビッグデータ解析
地域境界識別 用地合理化 都市空間構造 用地と人口分布
ビッグデータ解析
ショッピング 飲食 イベント
ビッグデータ解析
フローティン グカー位置
ナビ地図 利用者 POI
レビュー
eナンバー プレート
車載イン ターネット
携帯信号 携帯信号
SNS
フローティン グカー位置
都市マスタプラン編成・改修におけるビッグデータ
ビッグデータ×SuperMapクラウド
演算リソース 保管リソース ネットワークリソース GPUリソース
イン フラ
空間ビッグデータ ポータル サー
ビス 层 ア プ リ
空間ビッグデータ
分析 リアルタイムデータ処理
SuperMap iObjects for Spark 空間ビッグデータ
サービス ビッグデータカタログ 分散型分析 リアルタイムデータ
SuperMap iServer
分析 作図 データ管理
SuperMap iPortal
iDesktop iClient iMobile Online
測量データ 主題データ 業務データ 政策データ 3Dモデル リアルタイム
データ 非構造化 データ SuperMap SDX+ Big Data
デー タ
File Share HDFS PostgreSQL MongoDB Elasticsearch
リソース管理共有 オンライン作図 データの洞察 APP構築
クラ ウド コン ピュ ーテ ィン グに 基 ビッ グデ ータGIS
フレ ーム ワー
空間ビッグデータ
運用・維持管理 iManager for Servers iManager for Big Data iManager for Cloud SuperMap iManager
AIと機械学習/ディープラーニングの関係
(人工知能)
AI
機械学習
ディープ・
ラーニング
ビッグデータ+AI 価値向上
ビッグデータはAIの燃料である
AIはビッグデータマイニング能力を向上
ビッグデータ＋機械学習のGISツール
追跡 マッチング 関連付け 画像
識別 アラート 予測
ディープ・ラーニング 「識別」の例
画像と機械学習に基づいた目標識別
機械学習に基づいた
写真モデルDSMデータから建築物ポリゴンを抽出
ビッグデータ時代の時空間ソリューション展望
• より多くのIoTプラットフォームやプロトコルとの接続
IoT
• より多くの時空間ビッグデータ空間解析アルゴリズムの開発
• ラスタデータの分散保管と演算
ビッグデータ
• より多くのAIアルゴリズムの探索
AI
SuperMapグループ概要
• 創業チームは中国科学アカデミー出身者
SuperMapソフトウェア、1997に設立。日本スーパーマップは2000年に設立
• 3700人（2017年末）
連結従業員数
• 中国大陸でトップシェアの31.6%を占める
• ユーザーは世界150以上の国・地域に分布 GISプラットフォームマーケット
SuperMap開発者ネットワーク
SuperMapGISは世界有数の大規模GISプラット フォームソフトウェア開発会社の一つとして、現在中 国大陸をはじめ、日本、韓国、マレーシア、インドネ シア、トルコ、サウジラビアなどに開発者ネットワークや 販売代理店を構築している。
日本では、「地方にやさしいSuperMap」としてこれ までに従来のGIS利用を目的に地方の中堅測量・
建設コンサルタントを中心に展開してきた。また、開 発パートナーに価格面、サポート面で様々な優遇 策をとってきた。
ビッグデータ時代のSuperMap開発者ネットワーク
昨今のビッグデータ時代を迎えて時空間ソリューションのニーズが拡大しつ つある。
時代のニーズに応えるべく、SuperMap GISはイノベーションを断行しつ つ、皆様とともに共同企画し、よりよい時空間ソリューションを展開するために 開発者ネットワークを拡大していこうと考えている。
本日より無償で少人数の開発者講座を開設します。特にNF研メンバー には業務受注まで最長1年間、開発ライセンスをサポート付きで無償提供
