グーグルが提案する、地理空間情報の活用／第2回 「Google Maps Engine」で地理空間データを行政・経営に生かす！

たったの4ステップで完成する Google Maps Engine の利用

　従来、膨大な手間がかかった、地図へのデータのプロット作業。この作業を自動化し、表示の切り替えや拡大縮小が自由自在な地図を実現する Google Maps Engine ならば、なんとその作業はわずか4ステップで完了する。防災のための地図「東京・世田谷区の洪水ハザードマップ」の作成手順を例に挙げ、その4ステップを紹介してみよう。

1　アップロード

　情報をGoogle Maps Engineのサーバーへアップロードする。面、ライン（等高線、路線図、市や丁目・番地の区切りなどに関する情報）、ポリゴンなど、ベクトルデータなどをアップロードする。データはグーグルのデータセンターに預けるため、世界中どこからでも利用可能だ。（セキュリティやアクセス制御については「4」を参照）

　紙をスキャンしたような画像データにも対応できる。研究者であればシミュレーションした結果の画像などをアップロードすることもできる。アップロード可能なデータの制限や対応しているデータ形式についてはGoogle Maps Engineのヘルプドキュメントに明記されているので参照してほしい。

こちらの画面はGoogle Maps Engineを利用してGoogle Mapsの上に世田谷区が公開しているハザードマップを載せた状態。開発ゼロ。

2　調整

　情報はレイヤーごとに分かれている。それらを地図に載せて行く。

Google Maps Engineにアップロードしたデータから、今回例としてとりあげるカスタムハザードマップに役立ちそうなレイヤーを選択している画面。例えば、国土地理院より提供されている各種GISデータをアップロードすると、行政区域、交通機関のルート、小学校などの公共施設の位置　といったデータをそれぞれ地図に重ねるレイヤーとして利用することができる。

3　組み立て

　データの種類や量は膨大にあるだろうが、すべてのデータを同時に利用することは稀だ。実際に業務で使用するデータを画面の中でまとめていく。グーグルのクラウドで提供されるサービス、Google Maps Engine の管理画面で設定するだけで、素材としてのデータから用途に合わせたマップを組み立てられる。

　Google Maps Engine を使わずに実現する場合、開発を伴うだけでなく、万単位の点をプロットするための工夫が必要となる。従来型の Google Maps API のみを利用する方式だと、ウェブブラウザの中で動作するJavaScriptコードが点の数だけ描画ロジックを実行しなければならない。これではユーザー環境の処理性能に強く依存してしまい、古いPC環境や古いブラウザに対しても一様なサービスを提供することが難しくなる。Google Maps Engine では「タイル化」の技術によって、データセンター側で自動的に画像化して配信するため、クライアント端末の性能にはほとんど左右されない。

データを重ねて行き、地図として組み立てる。複数のGIS情報のレイヤーを取り込み、完成に近づいた状態だ。レイヤーを並べる順序、地図上で見せるレイヤー名、標準での表示の有無、フォルダ階層表示の設定機能なども備わっている。 他にも外部で公開されている地震情報などを追加することも可能。災害情報のデータと組み合わせることで常時最新の情報が流れこむ地図とすることも可能である。

4　アクセス制御・配信

　 アップロードされた情報はグーグルのデータセンターに保管されるが、作成した地図レイヤー毎に適切なアクセス権限をつけるなど、ユーザーはデータを個別に管理することができる。公開時にアクセス権をつけてパブリッシュすることで、閲覧・参照が可能なユーザーを制限できるほか、一部のユーザーに編集権限を付与することも可能だ。インフラはもちろん、グーグルのデータセンターなので、ピーク性に対する耐久性と、柔軟なスケールがメリットだ。

完成した独自の「ハザードマップ」。学区のデータに学校や公共施設のデータや路線バスのルート、停留所の情報が自動で配置される。大量のデータを簡単にオン・オフで表示することができる。もちろん、Google Mapsの使い勝手で自宅付近を簡単にズームインしてインタラクティブに調べられる。
公開する際にはアクセス権を管理することで、自分の部署の者だけがメンテナンスでき、社員のみが閲覧できるといった制御が可能だ。