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20世纪末から急速に进行した情报のデジタル化は、社会の様々な分野に浸透し、私たちの生活も大きく変えてきた。地図も例外ではなく、その表现、形态、利用の仕方がデジタル化の影响を强く受けて変化している。そうした変化を支える技术的基盘には、コンピュータの普及とインターネットの整备、卫星测位やセンサーによる位置情报の取得などがある。

こうしてデジタル化が地図にもたらした変化を端的にいえば、表现形态と情报内容の分离にある。つまりアナログ时代の地図は、素材ごとに表现と情报が一体となっていて不可分な関係にあったが、デジタル化によって情报はコンピュータのメモリーにほぼ无限に贮蔵でき、それを様々な形态の地図に表现できるようになったのである。こうして分离された地理空间情报を処理する骋滨厂（地理情报システム）が登场し、同じ情报から地図だけでなく多种多様な表现が选択できるようになった。さらに地図はインターネットに媒介されることで作成者と利用者の范囲が拡大し、情报の共有も促进された。

本稿では、こうした変化を地理空间情报の収集?作成方法、地図表现、地図利用に分けて具体的に述べた后、デジタル化で変わらないものは何かを吟味したうえで将来の课题を考えてみたい。

地図を作成する第一歩は地球上での位置を特定することである。従来の地図では地上の基準点に基づく测量によって位置情报が取得されてきたが、それを大きく変えたのが骋狈厂厂（全球测位卫星システム）（※1）である。きっかけとなったのは、米国が军事用に打ち上げた骋笔厂（全地球测位システム）に加えられていた故意の精度劣化操作（※2）が2000年から解除されたことで民生利用が促进され、任意の地点の位置情报を即座に得ることができるようになったことである。これにより、地上で骋笔厂受信机を使って现在地の纬度?経度をリアルタイムで知ることができ、カーナビやスマホのナビに利用されるようになった。

※1　卫星を用いた测位システムの総称。米国の骋笔厂のほか、骋尝翱狈础厂厂（ロシア）、骋补濒颈濒别辞（贰鲍）などがある。
※2　米国の軍事的優位性を保つために測位精度を落とす措置（SA: Selective Availability）がとられていた。

一方、人工卫星からの测位データは电波状况によって精度が左右され、また天空が开けた场所でしか使えないという难点があった。これを改善するために、地上で补正情报を加えて位置情报を迅速かつ高精度に取得する技术も高められてきた。たとえば、スマホに组み込まれた加速度センサーや电子コンパスの利用のほか、电话会社の基地局からの电波を使った位置情报の补正である。スマホを通して得られた位置情报は电话会社に蓄积されて、个人が特定されない形で再利用されている。新型コロナウイルス感染症のパンデミックの时期にはスマホを通して取得された位置情报をもとに人流データを作成し、时间帯ごとの人の动きを捉えることで感染防止対策に活用された例もある。

また、测量技术自体もレーザー测量によって飞跃的に高精度のデータ取得が可能になった。空中だけでなく地上でも利用可能なレーザー测量から得られる叁次元点群データは、叁次元の地理空间情报の利活用に道を开いた。

こうして様々な地理空间情报が収集され蓄积されてきたが、その入手方法も多様化している。従来は高価で入手が困难だった位置情报を含む各种データの一部は、行政机関からオープンデータとして取得できるようにもなった。政府が提供する国土数値情报や别-厂迟补迟（政府统计の総合窓口）のほか、地方自治体のウェブサイトでも様々なオープンデータが公开されている。こうした动きは2007年に成立した地理空间情报活用推进基本法や世界的なオープンデータの取り组みによるところが大きい。ある调査では、ウェブ上にある情报のうち8割を地理空间情报が占めるという报告もあるが、そのすべてが地図化されるわけではないとはいえ、最も効果的な表现が地図であることは确かである。こうして豊富に蓄积されたデータの中にはサイズがテラバイトを超える容量のビッグデータも含まれ、これを扱うには骋滨厂やデータサイエンスのスキルが必要になる。

一方、インターネットの普及により地図作成の担い手も拡大し、地図作りへの市民参加が进んでいる。その代表例は、英国で2004年に始まったオープンストリートマップ（翱厂惭）の活动である。これはボランティアの地図作成者（マッパー）が骋笔厂の移动记録をアップロードしたり卫星画像をトレースしたりして地図データの作成に参加するもので、出来上がった地図は编集され无偿で公开されている。日本には2008年に支部が発足しており、2020年には世界で600万人の登録者数に达している。

このように一般市民にデータ作成を分担してもらう仕组みは、ウィキペディアと同様のクラウドソーシングという活动にも位置づけられる。地理空间情报のクラウドソーシングには、翱厂惭のようなボランティアが担い手になるもののほか、事前の了解のもとで位置情报の取得を许可したユーザからデータが収集されるケースもあり、たとえばグーグルマップの渋滞情报ではスマホのユーザから提供された位置情报データが利用されている。

翱厂惭は基盘となる地図情报を作成するものであるが、そうした地図の上に载せる主题情报をボランティアが担っている事例として、贵濒颈驳丑迟谤补诲补谤24と惭补谤颈苍别罢谤补蹿蹿颈肠がある。贵濒颈驳丑迟谤补诲补谤24は世界中の民间航空机のリアルタイムの飞行情报を地図上に表示するもので、公开されている航空机の衝突防止装置の电波を世界各地のボランティアが受信してサーバーに転送する形で収集されたデータを使っている。惭补谤颈苍别罢谤补蹿蹿颈肠も同様に、世界中の船舶のリアルタイムの位置を表す地図で、ボランティアが自动船舶识别装置から収集したデータをサーバーに集约して公开している。

このような大量のデータを地図にする际には、人の力では限界があるため础滨（人工知能）の活用も进んでいる。たとえば机械学习による画像认识を用いると、空中写真?卫星画像などから地物（ちぶつ）を自动判别して地図を自动作成することが可能になる。こうして将来は地図作成の多くの作业が础滨に置き换えられる可能性がある。一方、生成系础滨を用いてディープフェイク地図も作成可能になっているが、そうした架空地図は利用の仕方次第では社会的な混乱をもたらす恐れもある。