第2章

太陽光発電設備（PV）導入状況把握のために必要な航空画像等の整備本章では、ＰＶ導入状況把握のために必要な航空画像等の整備について記載している。
なお、現状整備されている航空画像と衛星画像の特徴により、航空画像のみ、衛星画像のみ、及び両画像のハイブリット方式（有無や撮影年度によるエリア分け、各画像解析結果の差分の組み合わせ）の計５パターンのメリット、デメリットを踏まえると、『航空画像の AI
解析結果＋航空画像と衛星画像 AI 解析結果の差分をマージする手法』が最も網羅性が高い整備手法であると評価した。そのため、本業務は前述手法で行った。
表 2.0-1
整備手法パターンAI 分析用画像の整備手法パターンのメリデメ評価
メリット

デメリット
主要都市以外については鮮度・鮮①航空画像のみ使用

航空写真のみの整備費用でよい

明度が低いため現況網羅性が低くなる②衛星画像のみ使用③航空画像がない地域を
衛星画像で補完するハイ
ブリッド方式

衛星画像のみの整備費用でよい
航空画像・衛星画像のハイブリッドとしてはもっとも容易④撮影年度によるエリ

航空画像、衛星画像の良いところ

アで分割したハイブリ

のみ選択（解像度 or 鮮度）したット方式

ハイブリッド⑤航空画像の AI 解析結果＋航空画像と衛星画
像 AI 解析結果の差分をマージ

全体に判読漏れが多くなる
衛星で補完する地域が主に山間部のため衛星画像の鮮度のメリットが活かせない
衛星画像の対象地域(結果として大部分)で、判読漏れが多くなる

最新の状況において判読漏れが一番少ない。網羅性が高い唯一意
味のある全国整備手法

5①及び②の費用がかかる

次に、AI 解析に特化した航空画像、衛星画像の特徴を把握するため、全国網羅性、更新
周期/頻度、解像度、画像鮮明度について表 2.0-2 に整理した。
表 2.0-2 AI 解析に特化した航空画像、衛星画像の特徴
航空画像
GEOSPACE CDS
全国網羅性

更新周期/
頻度

衛星画像
Maxar 衛星 べースマップ

一部山間部を除き全国をほぼ網羅
23 区、大阪市、名古屋市はほぼ 1 年、その他は需要により撮影を実施

３年でほぼ全国を網羅（今後衛星の機数の増加により更新周期の短期化）（３年～10 年）
地上解像度

全国を網羅

３年以内：約 70％、３年超：約 30％

25cm

50cm

23 区、大阪市、名古屋市は 16cm

（関東地区は 30cm もあり）

不可逆圧縮によるモスキート・ノイズ
画像鮮明度

あり

不可逆圧縮によるモスキート・ノイ

地方都市（撮影年度が古い）だと画質ズありが悪く判読が困難

6図 2.0-1 衛星画像（地上解像度 50 ㎝）（左建物：PV あり、右建物：PV なし）

図 2.0-2 航空画像（地上解像度 25 ㎝）（左建物：PV あり、右建物：PV なし）

図 2.0-4

航空画像に現れるモスキート・ノイズ（屋根上に PV なし）

図 2.0-3

衛星画像に現れるノイズ（屋根上に PV なし）

図 2.0-5 画像鮮明度の低い画像（PV あり）

72.1 航空画像データの調達（１）航空画像データ仕様の検討
AI 解析をオービタルネット社製『Geo Detector』で行うことを前提として、PV 導入建物
を 90％以上の再現率（次項で説明）で判読抽出するための要件を表 2.1-1 に整理した。
表 2.1-1 AI 解析に必要な航空画像の要件
項目

要件

備考

地上解像度

25cm(50 ㎝以内でも可能)

入力画像ファイル

512px×512px～1024px×1024px 程度

サイズ（pixel）

Web メルカトルのタイルサイズの倍数

画像の圧縮率が高い場合
25cm

・都市部：１年
画像の鮮度

・中核都市：１年～３年以内
・中山間地：３年以内

画質（画像の鮮明度）

人間が判定に迷うような画質
人間が明確に PV 判読できる画質が必要

では、AI 判読の漏れ・誤検出が増える（２）航空画像データの購入・整備
上述（１）の品質を満たし、且つ全国的に網羅的に整備している製品を、“画像品質”、
“鮮
度”
、
“価格”
、
“作業のしやすさ”の観点で整理した（表 2.1-2）。なお GEOSPACE CDS（オンプレミス版）は 2021 年８月に変更した価格を記載している。
“画像品質”、
“鮮度”、
“価格”
、
“作業のしやすさ”で整理した内容を精査し、表 2.1-3 のとおりそれぞれを比較評価した結果、GEOSPACE CDS（以下 CDS）オンプレミス版を最適と判断し、本業務に採用し調達した。

8

表 2.1-2 航空画像プロダクト及び航空画像クラウドサービス比較表
PAREA 航空写真
特
徴

地上解像度
撮影周期

25cm(一部地域
５cm)
詳細は不明だが、概ね
GEOSPACE とソースは同じと想定

GEOSPACE
航空写真
25cm(一部地域
16cm)

GEOSPACE
CDS
25cm

GEOSPACE CDS（オンプレミス版）
25cm

23 区、大阪、名古屋は１年、中核都市は５年以内、中山間地は５年～10 年以内

１枚の画像サイズ（縦×横）

１km 四方
4000×4000px

1.5km×２km
6000×8000px

投影法

平面直角座標系

平面直角座標系

提供形態

画像ファイルを(HDD に格納)

画像ファイルを(HDD に格納)

30 万㎢当りの価格（税抜）※

約 22 億５千万円

約２億７千万円（社内利用）

ZoomLevel18
で約 100m 四方Web メルカ
トル
クラウド
（画像デー
タをオンラ
インで配信
15 万円
（１ライセ
ンス）

ZoomLevel18 で
約 100m 四方Web メルカトル
Bing Map 形式のタイル画像をHDD に格納30 万円（１ライセンス）
切り出し 15 万円※“PAREA 航空写真”及び“GEOSPACE 航空写真”の価格は Web サイトの情報から推定しているものであり実価格ではない。

表 2.1-3 航空画像プロダクト及び航空画像クラウドサービス比較検討結果
評価①：画像品質

◎

◎

〇

〇

評価②：鮮度○○○○

評価③：価格

×

△

◎

◎

△

△

〇

◎

×

△

〇

◎

評価④：
作業のしやすさ総合評価

9

航空画像データを購入後、GEOSPACE CDS の撮影範囲データを確認した結果、山岳部、山間部を除いては、ほぼ５年～８年以内に撮影が実施されており、主要都市については３年以内に撮影されている地域が多いことを確認した。撮影年度別に GIS 上で段採表示した結果を図 2.1-1 に示す。

図 2.1-1 GEOSPACE ハイブリッドオンプレミス版の撮影年度状況
次に GIS を用いて、上記データの撮影年度属性を基準に撮影範囲を融合（dissolve）
し、図形の面積を算出した。さらに全国面積に占める撮影年度別の面積割合を累計した。
本結果から過去５年の撮影では全土面積の 40%をカバーしていることがわかる。
表 2.1-4
撮影年度

面積

GEOSPACE CDS 撮影面積（年度別面積カバー率）

面積/全土面積

撮影年度

(累計)

面積

面積/全土面積(累計)

2021 集計

272

0.06%

0.06%

2013年集計

28,7866.74%

56.93%

2020 集計

20,922

4.90%

4.96%

2012年集計

31,1677.30%

64.23%

2019 集計

39,8149.33%

14.29%

2011年集計

60,12014.08%

78.32%

2018 集計

54,06912.66%

26.96%

2010年集計

17,3804.07%

82.39%

2017 集計

51,17111.99%

38.94%

2009年集計

18,887

4.42%

86.81%

2016 集計

36,731

8.60%

47.54%

2008年集計

35,2748.26%

95.07%

2015 集計

7,655

1.79%

49.34%

2007年集計

18,0304.22%

99.30%

2014 集計

3,637

0.85%

50.19%

2006年集計

3,006

0.70%

100.00%総計

10426,920さらに、撮影範囲の推定人口及び全人口におけるカバー率を年度別に累計したものが表
2.1-5 である。過去５年の撮影で全人口の 73%をカバーしていることが確認できた。
表 2.1-5 GEOSPACE CDS 撮影面積（年度別人口カバー率※）
撮影年度

※
※

推定人口

推定人口/全人口（累計）

2021 集計

272

108,772

0.09%

0.09%

2020 集計

20,92242,445,841

34.68%

34.77%

2019 集計

39,814

18,760,575

15.33%

50.10%

2018 集計

54,06916,585,526

13.55%

63.65%

2017 集計

51,171

12,386,584

10.12%

73.77%

2016 集計

36,731

10,287,470

8.41%

82.18%

2015 集計

7,655

469,8230.38%

82.56%

2014 集計

3,637

227,0660.19%

82.75%

2013 集計

28,786

3,846,212

3.14%

85.89%

2012 集計

31,1672,903,380

2.37%

88.26%

2011 集計

60,1207,348,499

6.00%

94.27%

2010 集計

17,3801,401,861

1.15%

95.41%

2009 集計

18,887

1,268,790

1.04%

96.45%

2008 集計

35,274

2,772,247

2.27%

98.72%

2007 集計

18,0301,302,647

1.06%

99.78%

3,006

269,3990.22%

100.00%426,921122,384,692

2006 集計
総計

面積(k㎡)

統計データ出典：令和３年１月１日住民基本台帳年齢階級別人口（市区町村別）（総計）
各市区町村にかかる撮影面積と市区町村の面積の比率から人口を推計し年度別に集計。

以上、年度別撮影面積で解析した結果、日本全土の 40％において５年以内の比較的新しいデータで AI 判読できるが、残り 60％にあたる地域では５年超経過しており AI で正しく抽出した結果でも経年変化の影響で現況に即さない可能性がある。但し、見方を変えれば、
年度別人口カバー率の解析結果から、５年以内の撮影範囲が人口の約 74％をカバーしていることから、居住実態のある建物の多くが比較的新しいデータで解析できるといえる。それでも残り約 26％は５年超経過しており、対象の地域では、最新の衛星画像との併用が前提となる。加えて“図 2.0-5 画像鮮明度の低い画像”で示したとおり、経年撮影のデータは画質も低いものが多く、AI 判読の精度も当然低くなる可能性が高いことがわかった。

11

（３）AI 解析用航空画像データの整備
NTT インフラネット社から入手した航空画像は、WGS84 Major Auxiliary Sphere(球面ウェブメルカトル)投影法（以下、Web メルカトルという（注１））に基づき、“Bing Map Tile
System”形式（注２） で日本全国を 256px×256px の画像にタイル分割した画像データセッ
トである。地理院タイル（注３）とフォルダ構成は異なるが、同様の Web 配信形式に対応している。
（以下、XYZTile 形式という）
注 1 Web メルカトルは世界全体を正方形で表現するために緯度約 85 度以上の極域を省略している
注２ https://docs.microsoft.com/en-us/bingmaps/articles/bing-maps-tile-system?redirectedfrom=MSDN
注３ https://maps.gsi.go.jp/development/ichiran.html

図 2.1-2 Web メルカトルに基づく画像の分割
出処：NTT インフラネット社 GEOSPACE CDS API 仕様書 v2.3.2 より引用

本データセットの特徴は、画面に表示する地図の縮尺、領域によって該当のズームでタイル化（256px×256px）した画像を静的な画像として配信するため、高速配信・表示が可
能なことである。そのトレードオフとして、日本全国の高解像度の画像をタイル分割した
場合、ファイル数が膨大になる。例えば 1500km 四方の範囲を 50cm（ズームレベル 18）、
25cm（ズームレベル 19）解像度でそれぞれタイル分割した場合、９兆、36 兆ファイルになる。ズームレベル７～20(20 は 23 区、大阪市、名古屋市のみ)までのタイル分割画像、数十兆ファイル、データ容量５TB を Web サーバーの HDD にコピーした場合、転送完了するまでに数カ月以上かかることが判明した。
そこで、HDD で入手したデータセットを Web サーバーに転送せず、ソーラーパネル判読システムに USB 接続し、画像の取得を Web サーバーから取得せず外付 HDD のファイルから取得するよう画像収集エージェントプログラムを修正して対応した。
ファイルアクセス

NTTインフラネット社から納入された『GEOSPACE CDSハイブリッド』オンプレミス版
HDDをUSBで外付け“z/x/y.jpg”で取得

Geojson形式
またはcsv形式でソーラーパネルの位置情報を保存

『GeoDetector』
ソーラーパネル
AI判読エンジン

画像収集＆入力用画像
生成エージェント

画像取得

AI解析用PC

XYZ形式タイル格納フォルダ

図 2.1-3 ソーラーパネル判読システム（航空画像）のイメージ

12

2.2 衛星画像データの整備（１）衛星画像データ仕様の検討
航空画像と同様に AI 解析に必要な衛星画像の要件を整理した。
表 2.2-1 AI 解析に必要な衛星画像の要件
項目

要件

備考

地上解像度

50cm

30cm でも可画像の鮮度大部分が３年以内

３年以内：約 70％、３年超：約 30％画質（画像の鮮明度） 人間が明確に PV 判読できる人間が判定に迷うような画質は、AI

画質が必要

判読では漏れ、誤検出が増える（２）衛星画像データの整備
本件の仕様を満たす衛星画像は、米国 Maxar 社のベースマップのみであると考える。理由としては、PV の判読可能性として 50cm より精細な分解能が必要であること、全国を網羅するベースマップの有無である。例えば、他社の衛星は分解能が 50cm を満たしておらず、PVの把握には適していない。結果として Maxar 社衛星で撮影された画像データをもとに日本全域を網羅した 50cm 解像度、且つ、被雲が少なく、シームレスな日本全国のベースマップ
画像を採用する。
本事業で使用する衛星画像データ（Maxar 衛星ベースマップ）は、直近３年で日本全国の大部分（約 70％）が撮影された画像を使用している。
表 2.2-2 衛星画像製品比較
Maxar 衛星
利用衛星

PleiadesSPOT6&7（Airbus 社）（Airbus 社）

31cm～46cm

70cm

1.5m

３機

２機

２機

日本全国を網羅

日本全国を網羅

日本全国を網羅(Maxar 社)
ベースマップ特衛星センサ分解長

能
運用機数
画像データ網羅性30 万㎢当りの価

約 1.5 億円

約８億円

約 1.7 億円

格（税抜）（@500 円/km2）（@2,400 円/km2）（@560 円/km2）

評

①判読性

◎

△

×

価

②鮮度

△

△

◯

③網羅性

◯

◯

◯

④価格

◎

×

◯

総合評価

◎

×

×

※上記 Airbus 社の情報については、公開情報をもとに記載『Maxar 衛星べースマップ』 の仕様を表 2.2-3 に整理した。
13

表 2.2-3 入手する衛星画像データの仕様
項目

内容

対象範囲

日本全国

座標系

緯度経度（Geographic）

備考

座標系の投影法は地理座標系を採用

測地系

WGS1984

処理レベル

オルソ画像

地上解像度

50 ㎝

画像鮮度

対象範囲の約 70％は 2018 年以降撮影、

一部 30cm を含むことも可

残り約 30％は 2018 年 1 月以前撮影
ファイル形

不可逆圧縮済 GeoTiff 形式

式
Pixel サイズ

50cm:19,584px/19,584px

１タイル＝１図郭30cm:9,792px/9,792px
入手形態

xyz タイル形式に基づくフォルダに格

画像容量：約 500GB（日本全国）

納※衛星画像データは気象や撮影条件によって、画像上に雲や雲の影、うす雲（ヘイズ）、反射物によるノイズ等が発生する場合があり、この場合、ソーラーパネルを含む地物の判読が困難な場合がある。また、撮影時の撮影角度・撮影方位により、建物の倒れこみ等の影響がある。

提供を受けた衛星画像のうち、AI 解析で使用する予定の最新衛星画像データセットである“vivid”を確認したところ、５年以内の撮影で日本全土の大部分がカバーされていることを確認した。撮影年度別に GIS 上で段採表示した結果を図 2.2-1 に示す。

14

図 2.2-1 Maxar 社製画像 vivid データセットの撮影年度状況
また、提供された衛星画像データセットの中には、“Dynamic モザイク”という、晴天率の高い撮影画像のみを採用して全国をモザイクしたデータセットが存在していたが、前述の“vivid”と比較すると撮影年度が全体的に古いため採用を見送った。

図 2.2-2 Maxar 社製画像 Dynamic モザイクデータセットの撮影年度状況
次に航空画像と同様に、GIS を用いて vivid データセットの撮影年度属性を基準に撮影範囲を融合（dissolve）し、図形の面積を算出した。さらに全国面積に占める撮影年度別の面積割合を累計した。
15

表 2.2-4 衛星画像 vivid データセット 撮影面積（年度別面積カバー率）
撮影年度

面積

面積/全土面積

（累計）

撮影年度

面積

面積/全土面積

（累計）

2021

35,400

8.12%

8.12%

2012

5,169

1.09%

98.89%

2020

161,49337.03%

45.15%

2011

2,390

0.51%

99.40%

201987,27420.01%

65.17%

2010

1,709

0.36%

99.76%

2018

48,501

11.12%

76.29%

2009

116

0.02%

99.78%

201734,2797.86%

84.15%

2007

13

0.00%

99.79%

2016

20,366

4.67%

88.82%

2006

685

0.15%

99.93%

2015

18,9874.35%

93.17%

2005

56

0.01%

99.94%

2014

13,1603.02%

96.19%

270

0.06%

100.00%

2013

6,197

1.42%

97.61%

2004
総計

472,369※衛星画像は航空画像と比較して国土をカバーする撮影範囲が異なる。

年度別撮影面積で解析した結果、５年以内の比較的新しいデータ日本全土の約 85％をカバーしておりで AI 判読できることを確認した。さらに、撮影範囲の推定人口及び全人口
におけるカバー率を年度別に累計したものが表 2.2-5 である。過去５年の撮影で全人口の約 95%をカバーしていることが確認できた。
表 2.2-5 衛星画像 vivid データセット 撮影面積（年度別人口カバー率※1）
撮影年度 集計

総計※

面積(k㎡)

推定人口（人）

推定人口/人口

（累計）

2021

71704

26,453,650

20.99%

20.99%

2020

16149370,496,730

55.95%

76.94%

2019

87274

13,090,592

10.39%

87.33%

2018

48501

6,030,004

4.79%

92.12%

2017

34279

3,828,958

3.04%

95.16%

2016

20366

1,596,979

1.27%

96.43%

2015

18987

1,711,028

1.36%

97.78%

2014

13160

1,583,142

1.26%

99.04%

2013

6197

487,043

0.39%

99.43%

2012

5169

377,4970.30%

99.73%

2011

2390

165,7400.13%

99.86%

2010

1709

138,098

0.11%

99.97%

2009

116

2,637

0.00%

99.97%

2007

13

12,2680.01%

99.98%

2006

685

8,815

0.01%

99.99%

2006

56

9,737

0.01%

99.99%

2005

270

7,513

0.01%

100.00%472,369

126,000,431

統計データ出典：令和 3 年 1 月 1 日住民基本台帳年齢階級別人口（市区町村別）（総計）（３）AI 解析用衛星画像データの整備
衛星画像（Maxar 衛星ベースマップ）は、Dynamic2019 という独自の画像分割仕様を採用しており、航空画像で採用している Web メルカトル図法と比較すると、極域を省略せず、メルカトル図法で投影した世界全体を南北１、東西２の割合で調整した図法（以下、16Dynamic 図法という）であり、正方形で２分割した領域が画像分割の基準となっている。

図 2.2-3

Dynamic2019 の画像分割仕様 1

提供を受けた Dynamic2019 データセットは、Dynamic 図法の世界全体を 2,048 分割、経度方向に 4,096 に分割したメッシュ図郭のうち、日本を対象とした１ファイル 19,584px×
19,584px の不可逆圧縮された GeoTIFF 画像ファイル群である。GIS 上で Web メルカトル（EPSG コード 3857）のマップ領域に重ねると東西方向に圧縮されている状態になる。
（図2.2-4）逆に元の画像は東西に伸展した状態になっている。

図 2.2-4

Dynamic2019 の画像分割仕様 2

これら画像元に AI 解析用の入力画像へと加工処理を行った。
（詳細は“全国の建物等に設置されている PV の導入状況調査”に記載する）
2.3 自治体が独自に所有している航空画像等の収集・統一化のあり方検討
PV 導入状況・導入余地を把握するにあたっては、自治体が所有する最新の高解像度な航空画像を含む空中写真測量成果は重要な基礎データとなる。
17

ここでは、自治体が保有する測量成果の実態を把握するとともに、関係機関へのヒアリングを行い、自治体所有航空画像を継続的かつ効率的に収集するに当たっての課題を整理し、収集・統一化のあり方を検討した。
2.3.1 地方公共団体実施の公共測量成果に関する調査（１）情報検索・基礎データ整備
国土地理院が整備・管理している公共測量実施情報（以下、「公共測量データベース」と称する）に掲載されている自治体は、“航空画像データを利用できる可能性が高い”という考えのもと、本項では公共測量データベースを基に、各自治体の測量年次や更新サイクル、測量目的、測量縮尺等について調査した
公共測量データベースの検索画面を図 2.3-1～図 2.3-4 に示す。

出典：公共測量データベース,国土地理院

図 2.3-1 公共測量データベースの検索画面

18出典：公共測量データベース,国土地理院

図 2.3-2 公共測量データベースの検索画面（測量目的）

出典：公共測量データベース,国土地理院

図 2.3-3 公共測量データベースの検索画面（測量種別）

19出典：公共測量データベース,国土地理院

図 2.3-4 公共測量データベース検索結果の一例

20

（２）自治体単位の情報整理
公共測量データベースに収録されている過去約５年（2016 年 1 月 1 日～2021 年 8 月 31日）の公共測量の実績は 19,013 件（33,578 測量項目）であった。全 33,578 測量項目の内、撮影の項目である「数値撮影（デジタル）」は 2,570 項目の約 7.7%、オルソの項目である「写真地図（デジタルオルソ）」は 1,384 項目の約 4.1%であった（表 2.3-1）。
表 2.3-1 過去約５年の公共測量データベースに収録されている「数値撮影（デジタル）」
および「写真地図（デジタルオルソ）」の割合
測量種別

割合

数値撮影（デジタル）

7.7%(2,570/33,578 項目)

写真地図（デジタルオルソ）

4.1%(1,384/33,578 項目)

出典：公共測量データベース,国土地理院

これらのデータをもとに、表 2.3-2 に示す全 1,747 の自治体単位に表 2.3-3 の項目の整理を行った。その際、１つの自治体で複数の情報がある場合は、最新のものを優先し整理した。なお、都道府県または１つの代表機関が複数自治体の撮影等を実施している場合もあり、その際は、実施している自治体の情報を他の自治体にも反映させた。
公共測量データベースに関する自治体単位の情報整理結果を表 2.3-4 に示す。
表 2.3-2 地方自治体数
政令指定都市

市

町

村

特別区

合計

20

772

743

189

23

1,747

出典：都道府県別市町村数の変遷,総務省

21表 2.3-3 公共測量実施詳細の整理項目
整理項目
地方自治体

説明
地方自治体名全域面積

地方自治体の面積

オルソの整備範囲（注１）〇全域作成、△一部作成、×未実施又は未掲載

測量種別

数値撮影（デジタル）撮影実施の情報

測量種別

写真地図（デジタルオルソ）

オルソ作成の情報

ID

整理前のデータベースの ID 番号

計画機関

計画機関名

担当部署

各自治体の担当部署

測量目的

測量の目的

最新年度

測量の最新年度

等級 縮尺

成果の精度

作業量

実施した面積情報数

過去 5 年の実施数（撮影/オルソ）（注１）
・各自治体におけるオルソの有無は、各自治体と面積と掲載されている作業量を比較し、以下の通りとした。
〇(全域作成)：作業量>=面積、△(一部作成)：作業量<面積、×（未実施 or 未掲載）：掲載な
し・都道府県または 1 つの自治体等が複数自治体（測量地域）の作業を実施している場合、実施している自治体の情報を他の自治体にも反映させた。その場合、オルソの有無の判断は、複数自治体の合計面積と作業量を比較し、以下の通りとした。
〇(全域作成)：作業量>=複数自治体の合計面積、△(一部作成)：作業量<複数自治体の合計面積22表 2.3-4 公共測量実施詳細の整理結果（一部の自治体のみ表示）

地方自治体

全域
面積

オル
ソの
整備
範囲

愛知県
清須市

17.35

長野県
立科町

測量種別:数値撮影（デジタル）

測量種別:写真地図（デジタルオルソ）
測
等
作業
計画機関名
量
級
量
担当部署
最新年度
称
目
縮
（㎢
的
尺
）
固
定
資
愛知県
産
100
税務課
2021
17.35
清須市
現
0
況
調
査
総
長野県
総務課税務 合
100
2021
66.87
立科町
係
計
0
画

ID

計画機
関
名称

担当
部署

測量目
的

最新
年度

等級
縮尺

作業
量
（㎢
）

○

108

愛知県
清須市

税務課

固定資
産現況
調査

2021

地上画
素寸法
12cm

17.35

2

108

66.87

○

204

長野県
立科町

総務課
税務係

総合計
画

2021

地上画
素寸法
15cm

66.87

3

204

福岡県
糸島市

215.6
9

×

415

福岡県
糸島市

税務課

固定資
産

2020

1000

215.7

4

-

-

-

-

-

-

-

0

大分県
佐伯市

903.1
4

△

485

大分県
佐伯市

建設部
都市計
画課

総合計
画

2020

地上画
素寸法
12cm

41.25

2

485

大分県
佐伯市

建設部都市
計画課

総
合
計
画

2020

100
0

41.25

5

千葉県
流山市

35.32

×

668

千葉県
流山市

固定資
産

2020

1000

35.32

4

-

-

-

-

-

-

-

0

神奈川県
座間市

17.57

×

704

神奈川
県
座間市

固定資
産

2020

10cm

17.57

2

-

-

-

-

-

-

-

0

岡山県
岡山市

789.9
5

707

岡山県
岡山市

2020

地上画
素寸法
10cm

789.9
5

707

岡山県
岡山市

税務部課税
管理課

固
定
資
産

2020

100
0

789.9
5

2

○

資産税
課
企画財
政部
固定資
産税課
税務部
課税管
理課

固定資
産

23

情
報
数

ID

2

情報
数

1

3

（３）自治体実施の公共測量成果に関する集計
１）公共測量における航空写真撮影の整備状況
航空写真撮影を実施している自治体は、過去約１年以内では約 37.9%、過去約３年以内は約 30.5%（累計 68.3%）、過去約５年以内は約 8.4%（累計 76.8%）、未実施または未掲載の自治体は約 23.2%であった（図 2.3-5）。
航空写真撮影の測量目的は、固定資産が最も多く約 56.9%、次いで総合計画が約 12.9%、
都市計画が約 9.2%、森林計画が約 10.2%、砂防計画が約 7.1%、その他は約 3.8%であった（図2.3-6）。
未実施・未掲載の自治体（約 23%）のうち、撮影を実施しているが未掲載である自治体の割合については、本調査では不明であるが測量目的を踏まえると（例えば、固定資産調査のための撮影は一般的に１～３年間隔で実施される）、未掲載自治体についても一定数存在すると考えられる。
23.2%

37.9%

8.4%

30.5%
過去1年以内過去3年以内過去5年以内未実施or未掲載

図 2.3-5 全自治体における撮影実施している自治体の状況

24

3.8%
7.1%

10.2%

9.2%
56.9%

12.9%

固定資産

総合計画

都市計画

森林計画

砂防計画

その他

図 2.3-6 撮影実施している自治体の測量目的（※測量目的の重複あり）
２）公共測量におけるデジタルオルソの整備状況
デジタルオルソを作成している自治体は、過去約１年以内は約 19.5%、過去約３年以内は
約 18.9%（累計 38.4%）、過去５年以内は約 14.4%（累計 52.8%）、未実施または未掲載の自治体は約 47.2%であった（図 2.3-7）。
オルソ作成を実施している自治体における過去約５年以内の整備範囲の状況は、全自治体のうち約 34.5%の自治体が「市域全域」でオルソを作成しており、約 18.3%の自治体が「市域の一部」でのオルソ作成を行っていた（図 2.3-8）。
過去約１年間（2020 年４月～2021 年８月）のデジタルオルソの整備率は約 14.7％（一部地域のみ整備を含めると約 19.5%）であった（図 2.3-9、表 2.3-5）。このうち、過去５年のデジタルオルソ実施数を参考に、毎年全域のデジタルオルソを作成している考えられる自治体は 27 自治体であった（表 2.3-6）。
前項の航空写真撮影の実施数に対してオルソ作成を行っている自治体数が少ない理由としては、都市計画などに関わる図化においては必ずしもオルソ作成が必要ではないことが考えられるが、そのような場合であっても簡易オルソ（公共測量に基づかないもの）を作成していることもあるため、実際にはより多くのオルソ成果が存在していると考えられる。

25

19.5%

47.2%

18.9%

14.4%
過去1年以内過去3年以内過去5年以内未実施or未掲載

図 2.3-7 全自治体におけるデジタルオルソの整備率（過去約５年）■：全域作成（約 34.5％）■：一部作成（約 18.3％）

図 2.3-8 全自治体におけるデジタルオルソの整備範囲（過去約５年）

26

■：全域作成（約 14.7％）■：一部作成（約 4.8％）

図 2.3-9 全自治体におけるデジタルオルソの整備範囲（過去約１年）
表 2.3-5 全域オルソを作成している自治体（過去約１年：256 自治体）
都道府県名

市町村名

北海道

石狩市

青森県

六ヶ所村

岩手県

盛岡市、宮古市

福島県

田村市
水戸市、土浦市、石岡市、笠間市、取手市、つくば市、ひたちなか市、守谷市、

茨城県

坂東市、かすみがうら市、神栖市、鉾田市、つくばみらい市、大洗町、城里町、東海村、阿見町、五霞町、境町

栃木県

真岡市、塩谷町

群馬県

高山村

埼玉県

熊谷市、川口市、羽生市、深谷市、坂戸市、小川町、皆野町、松伏町

千葉県

千葉市、東金市、市原市、富津市、袖ケ浦市、南房総市、横芝光町、一宮町

東京都

調布市、町田市、日野市、大島町

神奈川県

横須賀市、三浦市、綾瀬市、葉山町

新潟県

新発田市、小千谷市

石川県

志賀町

福井県

福井市

山梨県

韮崎市、南アルプス市

長野県

立科町、小谷村、小布施町

27

岐阜県
静岡県

大垣市、多治見市、関市、瑞浪市、恵那市、美濃加茂市、可児市、山県市、海津市、垂井町、関ケ原町、神戸町
沼津市、熱海市、三島市、伊豆市、伊豆の国市、函南町
名古屋市、一宮市、刈谷市、安城市、西尾市、江南市、小牧市、稲沢市、知立

愛知県市、尾張旭市、愛西市、清須市、あま市、長久手市、東郷町、阿久比町、東浦
町

三重県
滋賀県

四日市市、伊勢市、桑名市、鈴鹿市、名張市、いなべ市、木曽岬町、東員町、
菰野町、川越町、玉城町
守山市、栗東市、湖南市
京都市、福知山市、舞鶴市、綾部市、宇治市、宮津市、亀岡市、城陽市、向日

京都府市、八幡市、京田辺市、京丹後市、南丹市、木津川市、久御山町、井手町、宇治田原町、笠置町、和束町、精華町、南山城村、京丹波町、伊根町、与謝野町
大阪市、堺市、岸和田市、豊中市、池田市、吹田市、守口市、枚方市、茨木市、大阪府

富田林市、寝屋川市、大東市、柏原市、羽曳野市、摂津市、高石市、泉南市、交野市、大阪狭山市、阪南市、島本町、豊能町、太子町

都道府県名

市町村名

兵庫県

姫路市、明石市、西宮市、芦屋市、川西市、小野市、たつの市、上郡町

奈良県

大和高田市、橿原市、桜井市、生駒市、上牧町
和歌山市、海南市、橋本市、有田市、御坊市、紀の川市、岩出市、紀美野町、

和歌山県

かつらぎ町、九度山町、高野町、湯浅町、広川町、有田川町、美浜町、日高町、由良町、印南町、みなべ町、日高川町、白浜町、上富田町、那智勝浦町、太地
町、古座川町、北山村、串本町

鳥取県

倉吉市

島根県

浜田市

岡山県

岡山市、津山市

広島県

広島市、尾道市、福山市、東広島市、廿日市市

山口県

下関市、下松市

徳島県

徳島市、鳴門市、小松島市、藍住町

愛媛県

宇和島市、伊方町

高知県

高知市、安芸市、香南市、芸西村、いの町、日高村

福岡県

福岡市、久留米市、中間市、小郡市、筑紫野市、大野城市、宗像市、太宰府市、福津市、うきは市、朝倉市、那珂川市、粕屋町、筑前町、福智町、苅田町

佐賀県

佐賀市、小城市、神埼市

長崎県

諫早市、大村市、時津町

熊本県

熊本市、荒尾市、玉名市、菊池市、長洲町、菊陽町

大分県

別府市、中津市、臼杵市、津久見市、由布市

宮崎県

都城市、三股町、新富町

鹿児島県

鹿児島市

表 2.3-6 毎年全域オルソを作成している自治体（27 自治体）
都道府県名
埼玉県

市町村名
坂戸市

28

愛知県

安城市、刈谷市、西尾市

滋賀県

栗東市

大阪府

茨木市、羽曳野市、高石市、阪南市、堺市、守口市、寝屋川市、吹田市、摂津市、大阪狭山市、大阪市、池田市、柏原市、富田林市、豊中市、枚方市

奈良県

橿原市

兵庫県

たつの市、芦屋市、西宮市

広島県

広島市

福岡県

大野城市

2.3.2 電子国土基本図（オルソ画像）に関する情報整理
国土地理院においても国土の基本的な地理情報を整備する目的で、基本測量が実施されており、その成果は電子国土基本図（オルソ画像）として公開されている。これらについても今後の PV 導入状況・導入余地を把握するうえで、有用な情報となると考えられることから、電子国土基本図（オルソ画像）の整備状況について調査した。
電子国土基本図（オルソ画像）では 2007 年度～2021 年度の間に日本の約 54%のオルソが整備されていた（表 2.3-7、図 2.3-10）。
さらに、過去５年（2016 年度から 2021 年度）に整備されたものに限定すると、整備率は日本の約 19％で、オルソ画像の解像度別は解像度 20cm が約 13%、解像度 40cm が約 6％であった（表 2.3-8、図 2.3-11、図 2.3-12）。
これらの状況から年間整備率を試算すると、毎年国土面積の約３～４%でオルソが整備されていることが分かる。これらのデータは「測量成果の使用承認申請」により、利用が可能となっている。
表 2.3-7 電子国土基本図（オルソ画像）（2007 年度～2021 年度）の詳細
期間

2007 年から 2021 年

オルソの解像度

20cm 40cm(１部 16cm あり)

実施面積

約 284,268.88km2

実施面積（重複なし）

約 204,172.94km2

網羅率

約 54%
※日本全域の面積（令和３年 10 月１日現在)：377,974.63km2

出典：令和 3 年 全国都道府県市区町村別面積調,国土地理院(※)

29

図 2.3-10 電子国土基本図（オルソ画像）（2007 年度～2021 年度）
表 2.3-8 電子国土基本図（オルソ画像）（過去５年：2016 年度～2021 年度）の詳細
期間2016 年度から 2021 年度

オルソの解像度

20cm 40cm

実施面積

約 73,085.37km2

実施面積（重複なし）

約 72,189.12km2
約 19%

網羅率

(20cm：約 13% 40cm：約 6%)※日本全域の面積（令和３年 10 月１日現在)：377,974.63km2

出典：令和 3 年 全国都道府県市区町村別面積調,国土地理院(※)

図 2.3-11 電子国土基本図（オルソ画像）:過去 5 年による色分け30

図 2.3-12 電子国土基本図（オルソ画像）:解像度による色分け
2.3.3 航空測量情報収集機関へのヒアリング（１）国土地理院に対するヒアリング
自治体が公共測量を実施する際の各種届出先となる国土地理院に対し、表 2.3-9 に示す
ヒアリングを実施した。
表 2.3-9 ヒアリング概要
ヒアリング対象
担当者
ヒアリング実施日

国土地理院
企画部

測量指導課

課長

伊藤様

課長補佐
2021 年 12 月 13 日

飯田様

10：30～11：00【設問１】
公共測量成果の使用に関しては、測量計画機関に対し使用・複製申請を行う以外に、
貴院による「測量成果の複製又は使用承認の申請の受理に関する事務の委託（法第 42条第３項）」も可能となっているが、どの程度の機関が本制度を利用しているか。
【回答１】
国土地理院に公共測量成果の複製・使用承認申請の受理に関する事務処理を委託した
測量計画機関は、2021/２時点で 27 機関である（自治体３機関、その他国の機関 24 機関）。
（詳細は https://onestop.gsi.go.jp/onestopservice/indexArea.htm）【設問２】
貴院で公開されている「全国最新写真（シームレス）」に関して、写真の撮影範囲、撮影年度などの情報を提供いただくことは可能か。データの更新スケジュールについて教示頂きたい。
【回答２】31

下記 HP で詳細情報は公開している（地理院地図）。また公開用として geojson 形式のデータも用意しており、撮影年月の確認は可能である。地理院地図用のデータであるが、公開している情報のため、利用可能である。
・地理院地図 URL
https://maps.gsi.go.jp/#14/35.671626/139.454956/&base=std&ls=std%7Cseamlessphoto_spec&disp=11&lcd=seamlessphoto_spec&vs=c1j0h0k0l0u0t0z0r0s0m0f1&d=m
・geojson URL
https://cyberjapandata.gsi.go.jp/xyz/seamlessphoto_spec/{z}/{x}/{y}.geojson

図 2.3-13 地理院地図による閲覧【設問３】
AI 解析による太陽光発電設備の導入実績の把握を写真地図より行い、将来的には環境省にて整備している地図情報 HP である「再生可能エネルギー情報提供システム REPOS（リーポス）」へ情報表示を目標としている、本件における認識として AI 解析は測量ではない（特に公共測量）との認識であるが、貴院の見解をお聞きしたい。
【回答３】
・AI 解析結果からどのような成果を作るかで、公共測量に該当するか否かの判断となる。
・例えばソーラーパネルを図化等で取得する場合は公共測量に該当する。
・測量の精度（測量法で定義されている）を求めないレベルの成果の場合、公共測量に該当しない。
【設問４】
直近５年間でデジタルオルソの公共測量申請がなされている自治体は全自治体数の５32割程度あることがわかった（アジア航測にて調査）。公共測量の手続きを行っていない測量成果がどの程度あるか、貴院で把握していればご教示頂きたい。
【回答４】・公共測量の申請は測量法として定めている内容であるため、申請しないということは認めていない。ただし、実態として公共測量の申請がなされていない自治体があることは把握している。
・詳細は「公共測量実態調査と公共測量の記録」を下記の URL で公表しているため確認いただきたい。
（URL：https://psgsv2.gsi.go.jp/koukyou/record/record.html）（２）日本測量調査技術協会に対するヒアリング
民間の測量会社 121 社が会員（正会員 97 社、賛助会員 24 社）となっている日本測量調査
技術協会に対し、自治体が公共測量で実施したオルソ成果を収集・整理することの可能性についてヒアリングを行った。
表 2.3-10 ヒアリング概要
ヒアリング対象

日本測量調査技術協会

担当者

事務局長

中島様

、

技術委員会副委員長

山田様

計画機関（おもに国土地理院、国土交通省）に対するサポート活動を行っている（委託請負事業として）。
協会活動例

例：災害に関する緊急撮影事業（国土地理院との委託請負業務）発生
した災害に対し国土地理院が緊急撮影要請を協会に打診し、協会に属する各社へ依頼、とりまとめを行う。

ヒアリング実施日

2022 年１月 26 日

13:00～14:15【設問１】自治体の公共測量成果の収集について【回答１】
情報源情報（メタデータ）を収集する事と、実データの収集は別々で検討するべき。どちらも自治体の理解と相応の費用が必要と考える。
【設問２】実データの収集が困難な理由【回答２】
現時点でも実データ収集については国土地理院でも成しえていない重い課題である。
実データの収集が困難な理由は、自治体費用で行う測量事業において無償提供を前提として貸与することは公益性に訴えても困難である。該当する自治体に対し、相応の対価を示せれば提供の可能性も考えられるのではないか。
【設問３】情報源情報（メタデータ）の収集が困難な理由【回答３】
空中写真測量に関するメタデータ収集は技術的には可能である。しかし、空中写真撮影の場合、数多くの会社が行っており、協会の会員企業以外でも実施しているため完全なメ
33

タデータ集約にはならない。また、現在の協会の組織・人員体制で実施することは困難である。
現在協会で運営している航空レーザ測量データポータルサイトは主に航空レーザ測量の作業範囲を収集して HP へ公開している。会員企業（作業機関）によるメタデータ収集を実施しており、現在航空レーザ測量事業は空中写真に比べ、作業機関も限定的である。
そのため協会に属している企業がほぼ 100％であり、計画機関が発注した情報がほぼ協会内で収集できている。国土地理院からも支持されており公益性が高いと考え、継続して運営している。
2.3.4 自治体が所有する航空画像等の収集・統一化に向けた課題の整理
太陽光パネルの AI 解析に利用できる可能性のある既往の航空画像（デジタルオルソ）
としては、自治体が実施している公共測量成果および国土地理院が実施している基本測量成果がある。公共測量成果は過去約５年間（2016 年１月～2021 年８月）での各自治体（全 1747 自治体）に対する整備率は約 35％（一部地域のみ整備を含めると約 53%）で、
過去１年間では約 15％（一部地域のみ整備を含めると約 20%）であった。これら以外にも
公共測量として公開されていない自治体保有の航空画像も一定量存在するものと考えられるが、実データの収集までを見据えた場合の、現時点で入手可能な統一的な情報源情報としては、これ以上のものは確認できない。
国土地理院が実施する基本測量成果による電子国土基本図（オルソ画像）は、年間約３%～４％の割合で新規作成が行われており、過去５年（2016 年度～2021 年度）の網羅率は
約 19%であった。公共測量成果のデジタルオルソに比べ、解像度が 20cm また 40cm で作成されているため、成果データは統一されている。
国土地理院が実施している基本測量成果については、国土地理院への「測量成果の使用承認申請」により、データ入手（オンライン等）後、使用が可能である。自治体（や他の国の機関）の公共測量成果の利用に関しては、国土地理院への「測量成果の複製又は使用承認の申請の受理に関する事務の委託（測量法第 42 条第３項）」により同院のワンストッ
プサービスとして窓口の一本化を図る制度が運用されている。しかし事務処理を委託した
測量計画機関のうちデジタルオルソを申請できるのは 2021 年 2 月時点で 27 機関（自治体
３機関、その他国の機関 24 機関）のみであった。これらの自治体以外で実データを収集するには、個別に測量成果の使用承認申請を行いデータ収集する必要がある。
公共測量成果等の一元化に関しては、国土地理院による前述の取組みのほか、日本測量
調査技術協会による航空レーザ測量の情報源情報の整備・公開が進められているが、実データの一元化には至っていないのが実情である。
以上のことから、自治体や国土地理院が保有する航空画像を統一的に収集し、これらのみで全国の太陽光パネル抽出等を行うことは現時点ではできない。しかし、全国の 15～34

20%程度については最新の航空画像が存在していることから、クリアーな衛星画像が入手できないエリアなどに対しては、スポット的な補完材料となる可能性はある。ただし、公共測量成果の利用には利用申請やデータを保有する各機関とのデータ受渡し、AI 解析用データへの形式統一などの作業も発生することに留意が必要である。また、衛星画像、市販の航空画像、自治体等保有の航空画像と３種類を利用するとなるとそれぞれの対象範囲の整理が必要である。初めに自治体等の航空画像が利用可能な範囲を確認したうえで、衛星画像や市販の航空画像の調達範囲を決定するなど事前の調査、検討が必要となる。
2.4 令和４年度以降の効率的な整備方法の検討・提案
本項では、本事業で整備した PV 導入場所が整備されていることを前提とした、データ更新に特化した整備方法の検討・提案を行う。
（１）R4 以降必要となるデータの必要精度等の検討
R4 以降においても、本業務と同等の AI 技術を用いて更新を行う場合には、R3 業務と同等以上の精度が要求される。R3 業務における課題を踏まえ、R4 以降の航空画像、衛星
画像必要精度について、以下のとおり取りまとめた。
表 2.4-1 AI 解析に必要な航空画像の要件
項目

要件

備考

地上解像度

25cm(50 ㎝以内でも可能)

画像の鮮度

2021 年８月以降の撮影画像

画質（画像の鮮明

人間が明確に PV 判読できる画質が度）

必要

PV 形状を抽出する場合は 16 ㎝
（鮮明であれば 25 ㎝でも可）人間が判定に迷うような画質では、AI 判読の漏れ・誤検出が増える

表 2.4-2 AI 解析に必要な衛星画像の要件
項目
地上解像度

要件

備考

30cm 以上（50cm の場合は画質

PV 形状を抽出は不可（30cm 以上

が精度に大きく影響する）の解像度で画質の良いものは限
定的に可）

画像の鮮度

2021 年８月以降の撮影画像

画質（画像の鮮明

人間が明確に PV 判読できる画質

人間が判定に迷うような画質

度）

が必要

は、AI 判読では漏れ、誤検出が
増える

撮影状況

・雲量が PV 判読に影響しないこ

35

建物ポリゴンや航空画像オルソ

とを背景とした相対的な位置情報

・off-nadia 角が小さく、建物の表示は位置ズレが生じるための倒れこみが少ないこと。

極力さけ、判読元の衛星画像を背景にすることがベスト

鮮度は R3 業務では、日本全国の PV 導入場所を特定することを優先したことから、鮮度が古い画像についても許容したが、R4 以降では、更新する時点を基準にそれ以降に撮影された画像が必要となる。例えば R4 では、2021 年８月以降に撮影された画像が必要である。
次に AI 解析に重要な要素となる画質に関する課題であるが、衛星画像についてはこれを満たしていない画像が多く存在した。当初より懸念していた不可逆圧縮により発生した
モスキート・ノイズは、PV の判定をするのに大きな妨げになった。
また、衛星については撮影時の太陽の日射確度、また衛星の撮影確度である off-nadia
角度の影響で、建物の陰になったり屋根の南面の判読が困難になったりするなどの課題が残った。これらをゼロにすることは困難であるが、極力このような画像の使用を避けること、もしくは判読率（適合率、網羅率）の低下を理解した上で使用することが必要である。
（２）効率的なデータ収集・整備方法の検討（データ補完方法を含む）
効率的なデータ収集・整備方法を検討する上で、AI 解析に特化した航空画像、衛星画像の特徴を整理した。
表 2.4-3

全国網羅性
更新周期
解像度

AI 解析に特化した航空画像、衛星画像の特徴

航空画像

衛星画像

GEOSPACE CDS

Maxar 衛星 べースマップ

一部山間部を除き全国をほぼ網羅

全国を網羅

東京都 23 区、大阪、名古屋は１年、３年でほぼ全国を網羅（今後衛星の機その他は需要による（３年～10 年）
25cm（一部 16 ㎝）

数の増加により更新周期の短期化）
50cm（一部 30cm も可）圧縮によるモスキート・ノイズあり
画像鮮明度

地方都市（撮影年度が古い）の圧縮によるノイズあり

画質が悪く判読が困難

ここで重要となるのは航空画像/衛星画像の更新周期で、これらのベストミックスのパターンを見つけ出すことである。航空画像は、東京都 23 区、大阪市、名古屋市はほぼ毎年撮影していること、衛星画像は３年で日本全国（極力雲量の少ない状態）をカバーする
36

ことができる。これら特徴を踏まえると精度面では、東京都 23 区、大阪市、名古屋市については航空画像を用いて PV 判読を行い、それ以外については衛星画像で PV 判読を行う
パターンが最適であると考える。しかし、本調査の目的である PV の定期的な把握、つまりはモニタリングの視点から考えると航空画像は網羅性・時間的同一性の観点で劣る。また、航空画像が一部の自治体から入手可能な環境が整備されたとしても、航空画像の調達（提供やライセンス契約等）は撮影後のオルソ化等により半年から１年後となってしまう
ため、衛星画像との撮影タイミングがズレてしまうことになる。そのため今後の PV の把握においては衛星画像を使用することが適切と考える。航空画像については定期的に施設
別の PV パネル面積の把握による設置係数の見直しに使用することが考えられる。

37