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国土交通省Project PLATEAU(プラトー)|3D都市モデルのこれまでの成果と今後の取り組み

本記事は、空間情報シンポジウム2021に登壇された国土交通省 内山裕弥様の講演内容を、ご本人の承諾を得て書き起こし編集したものです。

Project PLATEAU(プラトー)とは

2020年度から始まった国土交通省のProject PLATEAU(プラトー)についてご説明します。

PLATEAUの世界観やプロジェクトスコープを伝えるためのコンセプトフィルムがありますので、まずはこちらをご覧ください。

Project PLATEAUはもともとGIS、地理空間情報からスタートしたプロジェクトです。

日本全国の3D都市モデルデータを整備しオープンデータとして流通させ、さらにデータを使って政策に反映させたり民間市場のサービス・プロダクトにつなげたりする、つまりデータの作成と利用の両輪で進めているプロジェクトです。

この取り組みを通じて科学的なシミュレーションを行い、最適な都市開発をしたり、PLATEAUのデータをハブにした市民参加やシビックテックを促したりしています。

シミュレーションや分析を通じて、例えば従来10年~20年かかっていたまちづくりを、短周期でやってみて効果を検証するといった機動的(アジャイル)なまちづくりにすることも可能になります。

3D都市モデルという新しいデジタル技術を用いて、まちづくりに新しい価値を生み出していく。このようなDX(デジタルトランスフォーメーション)がPLATEAUの狙いです。

PLATEAU VIEW(プラトービュー)

以下の映像はPLATEAU VIEW(プラトービュー)という、PLATEAUのデータを可視化する環境です。

全国56都市を対象に都市空間を3次元ポリゴンとして再現しています。テクスチャの有り無しやモデルの詳細度など、いくつかの区分があります。

そこにオーバーレイデータとして人流データや都市計画のゾーニング規制データ、災害リスクデータ(洪水浸水想定区域)などを重ねたり、建物モデルのオブジェクトにそういった情報を付与してオブジェクト単位でデータ分析したりすることができます。

BIM(ビルディング・インフォメーション・モデル)データのような屋内スケールのデータと統合した表示・分析もできます。

空間情報クラブに「PLATEAU VIEW(プラトービュー)」についてご紹介したコラムを掲載していますので、ぜひご参照ください。

3D都市モデルの整備フロー

PLATEAUのデータは基本的に2D GISをもとに作成しています。

どの市町村でも必ず都市計画基本図と呼ばれる2Dの地図を作っており、全体の6~7割はGISデータとして整備されていると思います。

都市計画基本図を作る時はだいたい航空測量をかけます。LP(レーザープロファイラー)測量だったり航空写真測量だったりするわけですが、これまでは取得した3次元データを2次元に戻して地図にしていました。

PLATEAUでは、実は自分たちで飛行機はほとんど飛ばしておらず、市町村が都市計画基本図を作る時に使った航空測量成果とこの地図そのものを市町村から借りて、3次元のフットプリントとして活用しています。

それだけでは見た目がCGっぽいだけで終わってしまうので、都市計画基礎調査(都市計画法にもとづいて5年に一回程度市町村が実施する法定調査)の情報を属性として付加しています。

都市計画基礎調査は建物や土地の単位で、建物用途(住宅/商業施設)や構造(木造/鉄筋)、築年、面積平米、建築面積、災害リスクなどの情報を収集したものです。

リッチな内容を持っていますが、これまでは限定的に庁内利用されるのみで広く流通していませんでした。

PLATEAUでは、建物単位、土地単位でデータを取っている都市計画基礎調査データを借りてきて、元の2D地図のフットプリントに立ち上げた建物オブジェクトに対して基礎調査情報を付与する、という流れで3D都市モデルを作成しています。

PLATEAUによるデータ整備のメリット

PLATEAUによるデータ整備には大きく2つのメリットがあります。

1つは、このプロジェクトではかなりの規模でデータを作っていますが、そこまで費用がかかっていないこと。

これは国としても喜ばしいことですが市町村にとってもリーズナブルで、既存の基本図作りや基礎調査の予算内で3D都市モデルを構築できる。これが1つめのメリットです。

2つめは、オープンデータとしたこと。

都市計画基本図や都市計画基礎調査などは非常にリッチなデータであり、なおかつ品質も確保されており、データとしての価値は極めて高い。しかし、これまで市町村の庁内利用がメインであり、そこまで有効に使われていなかった。

PLATEAUを通じてリッチなデータを3D都市モデルとして世の中に流通させることで、旧来のGISの活用範囲にとどまらず多様なユースケースが広がり、隠れていたものが掘り出せた。
これが2つめのメリットです。

3D都市モデル整備対象都市

以下は、昨年応募のあった自治体から選定させていただいた整備対象の56都市です。

1 北海道 札幌市 9 埼玉県 さいたま市 17 神奈川県 川崎市 25 長野県 岡谷市 33 愛知県 岡崎市 41 大阪府 忠岡町 49 福岡県 飯塚市
2 福島県 郡山市 10 埼玉県 熊谷市 18 神奈川県 相模原市 26 長野県 伊那市 34 愛知県 津島市 42 兵庫県 加古川市 50 福岡県 宗像市
3 福島県 いわき市 11 埼玉県 新座市 19 神奈川県 横須賀市 27 長野県 茅野市 35 愛知県 安城市 43 鳥取県 鳥取市 51 熊本県 熊本市
4 福島県 白河市 12 埼玉県 毛呂山町 20 神奈川県 箱根町 28 岐阜県 岐阜市 36 大阪府 大阪市  44 広島県 呉市 52 熊本県 荒尾市
5 茨城県 鉾田市 13 千葉県 柏市 21 新潟県 新潟市 29 静岡県 沼津市 37 大阪府 豊中市 45 広島県 福山市 53 熊本県 玉名市
6 栃木県 宇都宮市  14 東京都 23区 22 石川県 金沢市 30 静岡県 掛川市 38 大阪府 池田市 46 愛媛県 松山市 54 熊本県 益城町
7 群馬県 桐生市  15 東京都 東村山市 23 石川県 加賀市 31 静岡県 菊川市 39 大阪府 高槻市 47 福岡県 北九州市 55 大分県 日田市
8 群馬県 館林市 16 神奈川県 横浜市 24 長野県 松本市 32 愛知県 名古屋市 40 大阪府 摂津市 48 福岡県 久留米市 56 沖縄県 那覇市

これら56都市分、約1万平方キロメートルをカバーする3D都市モデルを作るということで、現在、2021年7月中に全てオープンデータとして公開する予定で進めています。(※2021年8月6日、整備対象都市のオープンデータ化を全て完了

現時点(7/13現在)では56都市のうち約40都市のデータを公開しています。カバレッジとしては約1万平方キロメートルです。

56都市といっても全国には約1,700の市町村がありますので対象都市数としては少ないのですが、約1万平方キロメートルという数字はおそらく世界でも最大規模です。

日本は昨年度まで3D都市モデル自体存在していなかったのですが、一年で3D都市モデル先進国になりました。

Google EarthとPLATEAUの違い

「Google Earthがあるじゃないですか」「なんで国がわざわざ3D都市データを作っているのですか」とよく聞かれます。

Google EarthとPLATEAUのデータ、見た目はほぼ同じで区別がつかないと思いますが、データ規格が大きく異なっています。

Google Earthのデータ

Google Earthなどの既存の3D地図は一般的に「ジオメトリモデル」といわれているものです。

標高値(起伏、凸凹)をポイントで取ってTINで結んでジオメトリを形成してそれがポリゴンになっていく、という通常の作り方で作成されています。

PLATEAUのデータ特性

一方PLATEAUのデータは、例えばこのビル全体はBuilding Solid(1つの建築物)とコーディングされ、さらに壁(Wall Surface)や天井(Roof Surface)などオブジェクトのパーツごとにコーディングされ、これらが1つのクラス定義に入っています。つまり「このビルのこの壁」という形でコーディングされています。

都市計画基礎調査で収集された情報が入っていて、例えばオブジェクト単位でここは駅、ここは病院、ここは住宅と記述されているだけでなく、建築物ごとに材質や築年数の情報がCityGML(XMLベースのマークアップ言語)で記述されています。

Google Earthのジオメトリデータは本質的に地面と建物、建物と建物の区別がつかないのですが、PLATEAUの3Dモデルデータ(セマンティクスとジオメトリの統合モデル)では個々の家や壁を区別できます。

したがってプログラムを書く時に、例えば窓の前で止まる、コンクリートだったら電波が減衰する、ガラスだったら入射角と同じように反射する、というスクリプトを書いて使うことが容易になります。

このようにPLATEAUは非常にリッチで、いろいろなシミュレーションや分析に使えるデータです。

ジオメトリ(カタチ)に属性情報(意味)を付加

以下は虎ノ門エリアを高さで色分けしたものです。

130とか160とか基準を設けて、それより高くなるとだんだん黄色くなり、基準より低いものは紫色というふうに色分けしています。

これは非常にプリミティブな例ですが、Google Earthでこれと同じことをやろうと思ったらどうでしょう?非常に大変ですよね。

高さデータが建物単位で独立していないので「測って塗る」ということをしないといけないし、1つの建物にしてもどの面がその1つの建物なのかわからないので調べないといけない。

一方、PLATEAUのデータだと建物ごとに標高値とかいろいろなデータが入っている、つまりオブジェクト単位でデータが完結しているので、スクリプトに書くだけで簡単に色分けできます。

色分けだけでなく、いろいろな分析が簡単にできるという点もPLATEAUデータの特徴です。

都市スケールでのシミュレーションや分析が可能

これは、用途地域やゾーニング規制の情報とあわせて都市全体の構造を都市スケールでシミュレーションしたり分析したりできる例です。

ユースケース

昨年度はデータを整備すると同時に、整備したデータを使ってユースケース開発の実証実験(PoC)、フィージビリティスタディを日本全国で44件行いました。

まち歩き体験

3D都市データを使って新宿エリアをBtoC向けのクオリティとしてビジュアライズし、この中で買い物をしたりイベントに参加したり友達とコミュニケーションしたりするようなプラットフォームを三越伊勢丹と共同開発しています。

コロナ禍で外出制限されるなか、街での買い物やエンターテイメントの体験をデジタルデータによる新しいコンテンツとして提供できないか、新たな都市体験を提供できないかということで開発しています。

ドローンのフライトシミュレーション

そのほか、今後ドローンが都市部で解禁されることを見越して、都市部内でドローンルートを効率的に算出し最適なルートを出す、フライトシミュレーションもやっています。

交通シミュレーション

これは大阪市内の交通シミュレーション、特に大きい工事車両を流した際のシミュレーションです。

PLATEAUデータが持っている用途や建物高さのデータ(ジオメトリ、セマンティクスの両方)を使うことで、例えば以下のようなシミュレーションが可能です。

  • ルート上の騒音の広がりを3次元的に分析し、騒音が一定値内に収まっているか
  • 住宅密集地やスクールゾーンを避けているか
  • 大きい車両が橋にぶつからないか
  • 道を曲がれるか

そうすると大阪市内、例えば夢洲(ゆめしま)へ向かう工事車両が今後どんどん増えていくと思いますが、その交通量と通常の交通量を合わせて分析することで、最適なタイミングで最適な量を夢洲に持ってくるというシミュレーションができる。これを今竹中工務店と共同で開発しています。

このような民間市場の創出の観点、つまりビジネスになるという観点からもPLATEAUデータを使っていろいろなシステムやアプリを開発しています。

センサーの配置シミュレーション

そのほか、例えば丸の内のまちづくりに役立つという意味では、センサー配置シミュレーションを作っています。

DX、スマートシティを進めるにはデータが重要ということで、今いろいろな街がセンサーとカメラを使って人や車の流れを取得しようとしていますが、センサーって結構置くのが大変なんです。

  • 電源がどこにあるか
  • 置くのにちょうどいい高さのものがあるか
  • 置いたのはいいけど障害物があって射線が通らない

などいろいろあります。

必要箇所に何個置けばカバー率が最大になるかということをひとつひとつ検証すると大変なので、PLATEAUのデータを使っていくつかの条件(角度、台数など)を設定してシミュレーションします。

すると、このエリア全体を包括する一番効率的なセンサー機器の置き方はどうなるかが、見た目も非常に分かりやすく可視化されます。

まち全体の防犯・監視

またデジタルツインという意味では、従来BIMモデルをベースに行われていたデジタル上でのファシリティマネジメントをエリア単位に拡張し、街全体でIoTセンサーの情報を集めてプラットフォーム上で統合します。

これにより、不審者はいないか、倒れている人はいないか、トイレが長時間使用中のままではないか、などを監視して警備員をオペレーションすることにも使えます。

このシステムは東急不動産とソフトバンクと共同で開発しました。

防災分野のシステム開発例

これは最近リリースした荒川の防波堤シミュレーションで、従来からある2Dの浸水ナビ(国土交通省のシステム)を3次元化したものです。

3次元だと、墨田区がだんだん水没していくのがより分かりやすくなっています。アイレベルに下がると、どんどん水が目の上寄りにかぶってくるということがわかります。

左側にあるのは建物単位の浸水ランクです(下図を参照)。50センチ、3メートル、5mのような浸水のランクを建物にも色付けしてわかるようにしています。

こうすると、オブジェクト単位で災害リスクがどの程度あるのかがわかります。浸水ランクが見た感じでわかるだけでしょと思われるかもしれませんが、これを使ったユースケースとしてシステム開発も可能です。

以下は郡山市で行った例ですが、PLATEAUのデータを使うと、浸水深と建物高さや階数のデータから建物単位でリスク分析できます。

例えば高さが高い建物でも、最上階が浸水していたら避難しなければなりません。そこでPLATEAUを使って条件を絞っていくと、一番深くなっても最上階が完全に浸水しない建物を分析して出すことができます。

さらに、「最上階が浸水しない」で「木造を除く」とか「住宅を除く」とかパラメータを変えて、周辺に住んでいる人がいざという時に逃げ込める建物を抽出することもできます。

国土交通省ではこれを「垂直避難」と呼んでいます。

従来、高台とか学校という避難場所に行くことが前提で避難計画が立てられていましたが、迅速に移動できないとか夜間の屋外避難は危険という場合がありますので、より近場で逃げ込める施設や建物を探し出すことが重要です。

PLATEAUを使えばそういった建物が街のどこに存在するのかを都市スケールでピックアップできるので、これを市町村に提供して「〇〇市さんはこの施設の管理者と防災協定を結んで、いざという時に鍵をあけてください」という話ができます。

PLATEAUの成果物をライブラリに公開

PLATEAUの成果をドキュメント(ガイドブックシリーズ)としてウェブサイトに10本公開しています。

導入ガイダンスは市町村の担当者向けの資料です。
発注を担当する市町村が、3D 都市モデルをどういうふうに作るのか、何ができるのか、何と合わせてどう発注すればいいのかがわかる、仕様が書けるレベルの入門書です。

ナンバー1以下の9本はどちらかというと技術資料です。
例えばデータ標準が書いてあったりモデリングの手法、作業手順書が書いてあったり、あるいはBIMのようなCityGMLと異なるデータ規格からコンバートする方法や、逆にCityGMLからfbx のような一般的なジオメトリデータにコンバートするスクリプトを公開しています。

3D都市モデルのダウンロードページ

PLATEAUのデータはG空間情報センターで公開しています。

オープンライセンスを採用しており政府標準利用規約2.0(CCBY 4.0)なので、商用利用可、二次利用可、二次加工可で流通を促進しています。

ぜひダウンロードして利用してみてください。

データの整備・活用に向けたPR活動

昨年度、国土交通省主導のプロジェクトとして3D都市モデルデータの整備、活用を行いましたが、今後は地方自治体(市町村)、民間企業、研究機関(大学)など各市場のプレイヤーがデータの作成や活用を行って欲しいと思っています。

PLATEAUを知ってもらい関心を持っていただき、自分のプロダクトに採り入れたいとか使ってみたいと思ってもらうことが重要なので、情報発信にも力を入れています。

ウェブサイトやプロモーションビデオもその一環ですし、イベントへの登壇やツイッターでの発信も行っています。オープンデータが公開されてからツイッターが非常に盛り上がっていて、エンタメ系も結構あるのですが、様々なコンテンツ(XR系)の映像に使ってもらっています。

掲載メディアも当初は週刊アスキーや日経クロステックのような専門的な雑誌が多かったのですが、最近はテレビや新聞にも掲載され、ネット記事を中心にPLATEAUの認知度が非常に上がってきたなと思っています。

PLATEAUを利用したサービスやアプリケーション

PLATEAUを使ったサービスやプロダクトも出てきています。

株式会社ヘキメンはPLATEAUのハッカソンをきっかけに起業した会社で、PLATEAUの3次元データを使って広告効果をシミュレート・検証し、広告コンサルを行っています。

また、アーティスト(RADWIMPS)のバーチャルライブに使われたり、システム会社のアルテアエンジニアリングで5Gの電波シミュレーションのベースデータとして使われたりしています。

アイデアソン・ハッカソンの開催

アイデアソンやハッカソンもやっています。

今回ハッカソンは100名を超える応募がありました。2021年度の募集は締め切っていますが、毎年行っていますので来年ぜひご応募ください。

今後の展開

スマートシティの社会実装に資するテーマのユースケースを深堀

今後はユースケースを拡充してスマートシティの社会実装に資するようなテーマ、例えば自動運転、ロボティクス、カーボンニュートラルというテーマでユースケースを深掘りして開発していく。

それとともにデータ仕様、現在建物がメインですが道路構造物とか建物の緻密さを上げるとか、データ標準仕様の作成も予定しています。

カバレッジの拡大

カバレッジの拡大も考えています。

現在東京や大阪など大都市はカバーしつつありますが、民間市場が参入するには56都市では少ないので、カバレッジを日本全国に広げていろいろなプレイヤーの参入を促していきたいと思っています。

大丸有SDGs ACT5|都市活動データとテクノロジーの活用

今年度の実証実験の1つでエリアマネジメント活動の可視化を実証しています。

民間主導のまちづくり活動に人や企業を呼び込むため、3D都市モデルを使ったビジュアライズを行い、活動内容や盛り上がりを効果的に可視化することを目指します。

今回テーマに選んだのはSDGs ACT5という大丸有(大手町・丸の内・有楽町)エリアの活動です。

SDGsに貢献する活動を大丸有で行うとアプリ経由でポイントがもらえます。ここのQRコードからアプリをダウンロードして参加していただけると嬉しいです。

【ご講演者情報】
国土交通省 都市局都市政策課 課長補佐 内山裕弥様

インフォマティクスからのお知らせ

空間情報シンポジウム ご講演動画を公開

空間情報シンポジウム2021に登壇された内山様の動画を視聴していただけます。
視聴をご希望の方はこちらよりお申し込みください。

また、質問コーナーにて、視聴者からの質問に回答いただいた内容をQ&A形式で公開しています。こちらもあわせてご参照ください。

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空間情報クラブ編集部

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