For Digital Agency

「官民データ活用推進基本法」により、日本の国および地方公共団体にはオープンデータの推進義務が課されています。オープンデータ政策の政府全体での統括・調整はデジタル庁が担っています。

これを契機として、当社でも独自のCKAN環境の設計・導入に着手し、山口県などの自治体との連携・活用に向けた実証的な協力も進めています。

熊谷市は、副市長主導のDX推進本部の支援でFIWARE Orion基盤のオープンデータカタログを構築したが、原課からのデータ収集が最大の課題である。業務担当は効果を実感しづらく動機が弱いほか、デジタル推進課はCSV/Excelの手作業や個人情報の匿名化に負担がある。利活用促進も不十分で、APIは市民には扱いづらく、現状は「公開可能なデータをとりあえず公開する」段階にある。

私たちは、MLITやPLATEAUの3D都市モデルなどのデータソースを統合した、カタログベースのCKANデータプラットフォームを構築しました。カスタム収集（ハーベスティング）プラグイン、3D Webマップ表示、Playwrightによる自動テスト、OpenAIベースのインテリジェントアシスタント機能を備え、すぐに利用可能な形でデプロイできます。

私たちは、MLITやPLATEAUの3D都市モデルなどのデータソースを統合した、カタログベースのCKANデータプラットフォームを構築しました。カスタムハーベスティングプラグイン、3D Webマップ表示、Playwrightによる自動テスト、OpenAIベースのインテリジェントアシスタント機能を備え、すぐに利用できる形でデプロイ可能です。

CKANでは、FileStoreが元ファイルの保存とダウンロード提供を行い、DataStoreが構造化データをPostgreSQLに格納してAPI検索を可能にし、DatapusherがCSV/XLSを自動取り込みします。運用上は、小容量（<50MB）はDataStoreで検索可能にし、大容量（>50MB）はS3でダウンロード専用にする構成が推奨されます。

CKANには主に、Action API（CRUDやユーザー管理）、Harvest API（外部カタログの自動取得・同期）、DataStore API（DataStore取り込みデータの検索）があり、これらを組み合わせて移行・同期・検索を実現できる。また、Resource APIやckanext-dcatなども利用可能である。

本プラットフォームは複数の可視化に対応しており、Map Viewでは緯度経度付きCSVを地図上に表示し、3D Cesium Viewerではtileset.jsonを指定するだけでCityGML/3D Tilesを3D表示できます。Data Graphでは表形式データをX/Y軸設定やグループ別で可視化し、Timelineでは外部ツール不要で時系列折れ線グラフを生成できます。

点群データは、LiDARやドローンで取得したX・Y・Z座標とRGB・反射強度などの属性を持つ高精度な3次元空間データであり、日本の防災分野ではLAS点群から地表点抽出→DEM生成→水文解析により法定の浸水想定区域図や避難経路図を作成し、DTM・DSM・傾斜図などの派生データを用いて土砂災害リスク評価も行われます。

当社はSTAC標準に基づくクラウドネイティブな地理空間基盤を提供しており、AWS Lambda上のFastAPIによるSTAC API、S3上のCOPC/COG保存とRange Request対応、EPSG:6676/6677対応、S3更新に応じたParquetインデックス自動再生成を備えています。さらにPotree／STAC Browserによる可視化とpystac-client／stackstacとの互換を実現し、精密測量・洪水シミュレーション・地震リスク評価などで実証されています。

STAC（SpatioTemporal Asset Catalog）は、衛星画像やLiDAR点群などの時空間データを統一的なJSONで記述し、探索と相互運用を容易にする地理空間メタデータ標準である。「コア＋拡張」でItem／Collection／Catalogを扱い、AWS上のSTAC APIとSTAC BrowserでCOPC点群やCOG画像を公開する形が一般的で、名古屋市や山梨県などのGIS案件でも利用されている。

COPC（Cloud Optimized Point Cloud）はLAZを基にしたクラウド向け点群形式で、内部に八分木インデックスを持ち、HTTP Range Requestで必要部分のみを読み込めるため、全量ダウンロードが不要です。S3やCloudFront上の点群をPotreeなどへストリーミング表示でき、ブラウザで高速な3D閲覧が可能です。またSTAC仕様とも組み合わせやすく、点群の発見・管理・共有を効率化し、測量・建設・インフラ分野で利用されています。

春日井町の洪水シミュレーションをPython（rasterio/numpy）で実施しました。春日井駅周辺500×500 mの0.5 m DEM（EPSG:6676）をSTAC API経由で取得し、+1/+2/+3/+5/+10 mの5シナリオを評価。+3 mで13.98 ha（約284万m³）、+10 mで16.62 ha（約393万m³）となり、結果は二画面画像「kasugai_flood_simulation.png」として出力しました。

同時に、COPC向けSTACカタログを扱うRESTful APIをAWS Lambda上で提供しており、3コレクション・計25件の点群タイルとDEMを管理しています。STAC API / OGC API Features標準に対応し、STAC Browser・QGIS STAC Plugin・PDALから直接利用可能です。またJGD2011（Zone 8/9）のメートル単位bbox検索に対応し、S3のSTAC JSON更新を自動検知してParquetインデックスを再構築、APIは60秒TTLキャッシュで高速応答します。