まず第一回目は、DuckDBです。地理空間データを扱う仕事をしていると、「このデータ、どこで処理すればいいのか」と悩む場面が必ず出てきます。クラウドに上げるほどでもないけれど、ExcelやQGISでは限界がある。そんなときに頼りになるのがDuckDBです。

「AIを使えば高度な分析ができる」
「デジタルツインで未来を予測できる」

• ファイルが大量で、細かく分割されていて扱いにくい

• 表示や解析のたびに複数ファイルを読み込むのが面倒

• タイルを跨ぐ処理では事前に統合作業が必要になる

約300年前の日本で、そんな不可解な出来事が記録されています。この謎は長い間解けませんでしたが、現代になってようやく明らかになりました。そしてその鍵となったのが、歴史データと地理情報です。

これまでデジタルツインなど、未来やリアルタイムのデータについて書いてきましたが、過去のデータの重要性についても書きたいと思っていました。歴史的なデータの蓄積こそが、未来の意思決定や分析の精度を大きく左右するという点がお伝えできたら良いなと思っています。

データカタログについては、今後も取り上げて議論できればと思いますので、ぜひ、前回書いた記事もご覧ください。

年度末の昨日、デジタルツインの今後について考えをまとめたので、今日は、年度当初にあたり、データカタログについて考えをまとめたいと思います。今年度も頑張りますので、よろしくお願いします。

点群データ（レーザーなどで取得した大量の点の集まり）、フォトグラメトリ（写真から3Dを復元する技術）、さらにはガウシアンスプラッティングのような新しい表現手法まで登場し、現実空間をそのままデジタル化することが、以前よりもずっと身近なものになりました。

そんなときに登場するのが Web Processing Service（WPS） です。

沖縄・与那国島で進められている「与那国民謡文化継承事業チャンネル」について、今朝の新聞で学びました。いろいろな考えが頭をよぎっているので、文章としてはあまりまとまってませんが、書き進めてみます。

結論から言えば、この2つは競合するものではなく、役割がはっきり分かれています。CityGMLは都市を正確に表現するためのフォーマットであり、CityJSONはそれを扱いやすくするためのフォーマットです。言い換えると、CityJSONはCityGMLを“使うために再設計した形”だと考えると理解しやすくなります。

GIS（地理情報システム）は、地図を作るためのツールとして知られています。しかし実際には、それだけではありません。森林の減少や生物の分布、災害リスクなどを分析し、環境保全の意思決定を支える技術でもあります。

この記事では、OGCミーティングで公開されたプレビュー動画をもとに、
3D Tiles 2.0が何なのか・何が進化したのかを解説します。

データベースに入れて扱いやすくすることは可能でも、今度は「表示」が課題になります。3Dの都市データをそのまま描画しようとすると、処理が重くなり、スムーズに動かなくなります。

「データはあるけど重すぎて扱えない」
「どうやって使えばいいのか分からない」

ただ、その一方で、ふと立ち止まって考えたくなるポイントがあります。

それもそのはずで、実はデジタルツインには世界共通の明確な定義があるわけではありません。同じ言葉を使っていても、各国が目指しているものは少しずつ違います。

この記事では、Feltのが取りまとめた考え方をベースにしながら、PSS独自の視点を入れて、ツールを次の3つのタイプに整理します。

「なんとなく重要そうだけど、よく分からない…」そんな人も多いのではないでしょうか。