３D 都市モデルを活用した GIS 教育の試行
Leveraging 3D City Models to Update GIS Education
渡辺 俊 *1
Shun Watanabe*1*1 筑波大学 システム情報系 教授 博士 ( 工学 )Professor, Faculty of Engineering, Informaion and Systems, University of Tsukuba, Ph.D.
キーワード ： 空間情報科学、 Python、 プロジェクト PLATEAU、 天空率、 オンライン
Keywords : Spatial Information Science, Python, Project PLATEAU, Sky Factor, Online
１. はじめに式を選択しないと空間分析の目的を達成できない。ま

建築実務の世界において BIM の普及が加速しており、た、公的な地図や統計データを効率よく活用するには、設計教育の中に３D モデル（BIM）を取り入れる大学もそれらがどのような空間区分（標準地域メッシュ、国土増えてきている。学生は主流の BIM ソフトェアを無償

基本図図郭）やコード体系で整備されてきているのかので使えるばかりでなく、YouTube にアップされた多数の理解も不可欠であろう。

オンライン教材などで自習することもできる。一方で、第３課題は、GIS におけるデータベースの構造を、国国土交通省がプロジェクト PLATEAU として３D 都市モ

土数値情報の都道府県地価調査データベースに対するデルの無償提供を始めたことで、都市計画分野において様々なテーブル操作を通じて理解を深めるための課題でも、GIS 教育に３D を取り入れる環境が整いつつある。

ある。特に、空間的な結合は通常のリレーショナル・デー

そこで本稿では、筆者がこれまで実践してきた GIS 教

タベースには無い GIS 特有の機能であり、データベー育を振り返るとともに、新たに演習課題に組み込んだ３スの正規化はグラフィックスにおけるトポロジーにも通D 都市モデル（PLATEAU）の活用について報告する。

じる考え方であろう。さらに複雑な空間情報の取り扱いに向けて、オブジェクト指向の考え方についても解説し

２． GIS 教育のこれまでている。

筑波大学では、科学研究費基盤研究（A）：地理情報

第４課題は、GIS/GPS を活用した空間データの取得

科学の教授法の確立－大学でいかに効果的に GIS を教え法を、フィールドワークを通じて体験する課題である。

るか－（2005 ～ 2008 年度）において、ArcGIS のキャン

オープンデータ活用が加速する中で、与えられたデータパスサイトライセンスを取得して以来、ArcGIS Desktopを鵜呑みにしてデータの諸元を確認せず、ツールに頼っを都市計画専攻の教育で活用してきた。筆者は、その中た分析をするだけだと誤った結論を導く危険性がある。

でも主に学部２年を対象とした「都市計画情報演習」お自らデータを収集することで研究に必要な現場感覚や批よび修士１年の学生を対象とした「空間情報科学」とい判的視点を養うことを意図した課題である。

う科目を担当している。特に後者は、10 の課題（図１）

第５課題は、課題３のデータを利用して GIS で計測を通じて GIS を用いた空間分析の基礎理論および Pythonした東京中心部からの距離と土地価格の間の相関係数やによるプログラミングの修得を目指した内容である。

回帰式を計算する課題である。ここでは、Python による第１課題は、GIS で計算した市区町村面積と国土地理プログラミングの手始めとして、統計的な指標（平均や院が公表している面積とを比較する課題である。GIS を分散）計算のプログラムを実際に入力しながら、ArcGIS使いこなす上で最初のハードルが座標系（測地系、投影のデータベースにアクセスするための手続き的アルゴリ法）の理解であろう。扱っているデータ自体の座標系とズムの基本構造についての理解を促している。

画面表示で用いている座標系の違いを意識しないと、正第６課題は、履修者自身の地元を対象として最近隣小しい空間分析を行うことはできない。しかし、緯度・経学校による学区割と実際の小学校区を比較する施設立地度のデータで面積を計算してしまうなど、毎年、まずこ分析の課題である。ここでは、最近傍探索を代表するアこで躓く学生が多い。

ルゴリズムとして線形探索と kd-tree のプログラムを入

第２課題は、GIS におけるグラフィックスの操作を、力し、探査速度に大きな違いが出ることを体験する。特複数のデータソース（基盤地図情報、国土数値情報）をに kd-tree のための空間分割や深さ優先探索の手続きは用いたジオプロセッシング処理を通じて概観する課題で再帰的アルゴリズムで記述されるため、丁寧な説明を心ある。同じ地物でもソースによって異なるデータ形式（ポがけているが、プログラミングに馴染みのない学生にはイント・ライン・ポリゴン）を採用しており、適切な形難解かもしれない。また、最近傍探索の結果はボロノイ

日本建築学会情報システム技術委員会
第 44 回情報･システム･利用･技術シンポジウム論文集， 355-358 ， 2021 年 12 月，京都
Proceedings of the 44th Symposium on Computer Technology of Information ，Systems and Applications ， AIJ ， 355-358 ， Dec. ， 2021 ， Kyoto－ 355 －

図に一致するが、ボロノイを描くアルゴリズムはあまりに複雑であるため、具体的なプログラムを紹介するだけに留めている。
第７課題は、同様に履修者自身の地元を対象に、グラビディモデルによる都市公園へのアクセシビリティに基づき施設の利用圏を分析する課題である。グラビディモ
デルを計算するアルゴリズムの基本構造に線形探索と類似しているが、さらに計算時間がかかるため、処理速度の改善する方法や ArcGIS 自体にツールとして組み込む方法を紹介している。また、より効率的なプログラムの記述に向けて、オブジェクト指向におけるクラス定義やポリモルフィズムが Python においてどのように実現されているのかを学習する。また、分析範囲の設定に注意しないとエッジ効果により誤った結論を導く危険性があることを確認させている。
第８課題は、国勢調査などの小地域データを用いてクラスタリング手法の中でも代表的な k-means 法により地域分類を行うジオデモグラフィックスの課題である。
k-means 法におけるグルーピングの計算は最近傍探索そのものであり第６課題で定義した関数が再利用可能であること、また分類に用いる指標は事前に正規化・標準化する必要があるが、第５課題で計算した統計的な指標（平均や分散）も Python では内包表記を用いれば１行で記述できることなどを学習する。なお、k-means 法によるグルーピングが、グループの中心座標を母点としたボロノイ図となることは、興味深い結果であろう。
第９課題は、国土数値情報の土地利用メッシュデータについて都市区域別に面積のクロス集計をする課題である。かつて正規化されたラスター形式の土地利用メッシュデータも、今日では標準地域メッシュをベクトル化

図１ 空間情報科学の 10 課題

することで、様々な地図データや国勢調査など多くの社会調査のデータと重ね合わせができるようになった。一一方、コロナ禍でフィールドワークの実施が困難とな方で、メッシュデータは空間的な分布を客観的に表現でり 2019 年度から第４課題は中止せざるを得なくなった

きるように見えても、実はメッシュの配置やサイズに依ため、これを機会にプロジェクト PLATEAU の３D 都市存しているなど集計データの問題点は理解しておく必要モデルを活用した新たな課題を準備することにした。

がある。
第 10 課題は、ネットワーク分析のための ArcGIS の拡３．３D 都市モデルの活用張機能（Network Analysis）を利用して救急医療のアクセ

これまでも、簡便な箱モデルであればゼンリン Z-map

シビリティを評価する課題である。最短経路探索に関しのデータを建物階数に応じて引き伸ばすなどで、一見そて最も基本的なダイクストラ法のアルゴリズムを確認す

れらしい３D 都市モデルを生成することが可能ではあっることから始め、建築計画・都市計画の分野で広く普及た（図２）。しかし、この方法では建物が単なる柱状体

し て い る SpaceSyntax の Axial Map 分 析 も 最 短 経路探索にしかならず、全ての階数データが整っている訳ではなの応用に位置づけられること、また Python では外部のい上に実際は建物ごとに階高も異なるので、生成されたライブラリ（networkx）を使うことで様々なネットワー

建物形状はかなりいいかげんな物であったと言わざるをク分析を簡便に実行できることを体験させている。ネッ得ない。最近では点群データから生成した３D 都市モデ

トワーク分析のアルゴリズムが正しく理解されていない

ルなども普及しているが、ブロック単位で連続した面とと、 な ぜ Network Analysis で は 事 前 に network dataset へして構成されているため、そのままでは建物やその他のの変換が必要になるのか分からないであろう。

地物を区別することも部分的に変更することもできな

報告Ｈ２３－ 356 －め、春学期の授業開始に間に合わせるために、とりあえず 2021 年度の課題では OBJ ファイルを使うことにした。
CityGML は、単にオブジェクトの形状情報だけでなく、セマンティック情報まで扱えることが売りである。しかし、OBJ ファイルには CityGML が持っていた建物１棟毎のセマンティック情報は含まれておらず、３次メッ
シュ内の建物データは全て１つの MultiPatch オブジェク
ト（形状情報のみ）に変換されるため、実は点群データの場合と大きく変わらず、現状では個別の建物を区別する必要がない課題内容としなければならない。
図２ Z-map による箱モデル （2004 年作成）

ArcGIS の 3 次元処理は拡張機能（3D Analyst）で提供されており、その中のスカイライン（Skyline）ツールはい。空間分析のためには、建物の形状が個別のオブジェ

天空図（図３）とその元になる水平角・天頂角のテークトとしてある程度正確に再現された３D 都市モデルがブルまでを得ることができる。そこで履修者の最終的必要である。

なプログラミングの修得レベルを確かめる課題として、PLATEAU の CityGML データは、ファイルネームに付

LOD2 の建物データを用いて測定した天空図から天空率加された EPSG コード（6697）が示す様に、水平方向はを計算するプログラムを自力で書けるかどうか挑戦させ日本測地系 2011 に基づく緯度・経度（degree）を、高さることにした。なお、厳密に言えばスカイラインを構

方向は東京湾平均海水面を基準とする標高（m）を採用成する頂点間を結ぶ線については極方程式を考える必し て い る。ArcGIS Desktop で は CityGML デ ー タ を 直 接要があるが、極座標データだけからは推定困難であり、読み込むことはできず Geodatabase 形式に変換する必要

LOD2 のデータを用いたことで点の密度が十分であるこが あ る が、ArcGIS Desktop の 拡 張 機 能（Interoperability）とから、直線と見做して良いとした。に よ る CityGML の 変 換 で は、degree と m が 混 在 した 尺 度 を 峻 別 し て 処 理 し て い な い た め、 変 換 さ れ た
Geodatabase では高さ方向が大きく歪んでおり、平面直角座標系への投影法変換も不可能であった。

４． オンライン化の影響
一昨年までは、学生は講義を受けた後、基本的に大学の端末室でホームページ上のインストラクションに従っ

PLATEAU が提供する「３D 都市モデルのデータ変換て課題に取り組み、操作に迷った場合には直接 TA のサマニュアル」には、FME Workbench を利用して CityGMLポートを受けることができた。しかし、コロナ禍で授業から OBJ・FBX・IFC 形式への変換実例が示されているが、のオンライン化が要請され TA によるサポートが不可能

FME Workbench は ArcGIS Pro の Interoperability 環 境 で なになったために、講義内容と課題の操作手順を全てオンいと実行できない。一方、東京 23 区のデータでは、３ディマンドのビデオとして準備し、学生は自宅のパソコ

次メッシュ単位で既に平面直角座標系 (EPSG:6677) にンに ArcGIS Desktop をインストールしてビデオを見なが変換済みの OBJ 形式によるデータが提供されていたたら授業を履修することになった。

図３ ３D 都市モデル （PLATEAU） を活用した天空率の計算課題
報告Ｈ２３－ 357 －200

185180160140

GIS の機能はブラックボックス化が進み、専門知識が175173無くても誰でも使えるようになってきている。ツール

166の中身を理解していなくても、分析結果らしきアウト
117120118113

102

100
8091608563409074

61

第２課
題

第３課
題

第５課
題

Python でプログラミングする必要はなく、ArcGIS に組導かないためにも、背後でどのような処理が行われてい

50

第６課
題
講義

第７課
題

第８課
題

第９課
題

44

第10

第１課
題

86

み込まれたツールだけで実行可能である。誤った結論を72200プットを得ることができてしまう。実は、大半の課題も

110課
題

50新課
題

課題

図４ ビデオ視聴回数の推移

るのかについての正しい理解が重要である。
５． GIS 教育のこれから
2021 年５月より、CityGML から Geodetabase に直接変換するためのツールが GitHub からダウンロードできる様になった。G 空間情報センターのポータルサイトでもデータを Geodatabase 形式で提供する様になり、ArcGIS

2021 年度の空間情報科学の履修者は 56 名である。図でも３D 都市モデルを活用する環境が整いつつある。こ４は講義と課題ビデオの視聴回数の推移を示している

れにより、建物１棟毎のセマンティックを活用した課題

が、全般的に講義より課題のビデオの方が多く視聴されを考えることができるであろう。ており、課題の操作手順を繰り返し視聴している様子が例 え ば、 都 市 構 造 評 価 手 法 で あ る Urban Network窺える。特に第６課題の視聴回数が多いのは二つの最短Analysis では指定された探索半径（距離）内にある建物経路探索を試させたことが要因と思われるが、講義・課の棟数あるいは総容積を Reach と定義し、 それを基準

題ともに回を追う毎に視聴回数は減り続け、終盤には講に Betweenness（媒介中心性）や Closeness（近接中心性）

義は見ずに課題のビデオだけを見て作業をしたと思われなどのネットワーク指標を再定義している。PLATEAUる学生がいたことも確認できる。のデータには詳細に計測された高さデータが含まれてい一方で、ビデオを繰り返し視聴できたことで、学習効るので、これまで不可能だった容積を用いた分析が可能

果が上がったかと言えば、必ずしもそうとは言い切れなとなるが（図５）、使えるセマンティック情報はまだ限い。ホームページだと自分なりに作業手順を読みこなすられているので、今後さらなる充実を期待したい。

必要があるが、ビデオでは頭を使わなくても見た通りに本学では、これまで学生に ArcGIS Pro を利用させる操作するだけでも作業を進めることができてしまう。実には、一人一人クラウド（ArcGIS Online）にアカウント

際、天空率を計算するプログラムは、それまでの課題の登録して個別認証させる必要があったが、2021 年 10 月

プログラムの内容が理解できていればさほど難しくはな

よりシボレスにより大学の統一認証と連携させたこといはずであるが、最終的に Python で正しく書けた学生で、いつでも自由に ArcGIS Pro を使える環境を整えた。

は３名のみで、テーブルを Excel で読み込んで Excel で加えて ArcGIS Desktop の開発が終了することがアナウン計算した学生が４名、残りの学生は天空率を計算するこスされ、ArcGIS Pro へ移行を迫られており、これまで蓄とが出来なかった。

積してきた教育コンテンツを ArcGIS Pro 向けに作り替えることが、まずは当面の課題である。
本研究は、科学研究費補助金 挑戦的研究（萌芽）「コンパクトシティを目指した都市デザイン戦略のための都市構造評価指標の探究」の支援を得て行われた。

図５ セマンティック情報を活用した Reach の計算例

［参考文献］
1) 渡辺俊 ： GIS 教育のための E-Learning システムの開発と実践
列、 第 17 回 地 理 情 報 シ ス テ ム 学 会 講 演 論 文 集 /17/p.513518, 2008 年 10 月
2) 国土交通省 ： ３D 都市モデルのデータ変換マニュアル、 https://www.mlit.go.jp/plateau/libraries/、 2021 年 9 月 21 日アクセス
3) Andres Sevtsuk, Michael Mekonnen : Urban network analysis, A
new toolbox for ArcGIS, https://cityform.mit.edu/projects/urbannetwork-analysis.html, 2021 年 9 月 21 日アクセス報告Ｈ２３－ 358 －