特集1791年に設立された英国陸地測量局（OS）は、デジタル時代に進出しています。マインクラフト、ARゲーム、EV充電スポットなど、OSのポートフォリオには、カグールを羽織ったアウトドア派の人々に愛される紙製の地図に加え、OSの地図も含まれています。
しかし、デジタルの使命はさらに深いところまで及ぶと、CTO のマニッシュ・ジェスワ氏はThe Register に語り、屋根の種類を例に挙げた。
休暇を台無しにする男の計画
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「OSは密かに、水面下でこれに取り組んできました。これは私たちの制作パイプラインに組み込まれています。現在私たちが生成しているデータセットは、航空写真から屋根の種類や屋根材を自動的に認識するなど、既に機械学習を活用しています。また、マシンビジョンを用いて屋根の3Dモデルを取得し、方位と面積を把握しています。これら2つのデータセットを組み合わせることで、建物の太陽光発電の潜在的可能性を非常に迅速に把握できるようになります。さらに、既に太陽光パネルが設置されている建物の場所も検出できます」と彼は述べています。
OSは5年間かけて建物データセットを構築してきました。2024年9月には地下室の存在に関する情報を公開し、今年3月には英国全土の4,100万棟以上の建物の28の主要属性に関する情報を提供する屋根データスイートを公開しました。
銀行や保険会社は、リスクや融資の決定、不正行為の特定、持続可能性の評価を行う際に信頼できる、建築環境に関する非常に正確な情報を提供するためにこのデータを使用します。
機械視覚を使って屋根の3Dモデルを取得し、方位と面積を把握します
OSは、金融サービス機関が重要な意思決定を行う上で必要となる洪水リスクデータなど、他のサードパーティデータセットと統合可能な固有物件参照番号（UPRN）を開発しました。UPRNは、郵便番号データを使用するよりもはるかに正確な、建物レベルでの明確なリンクを提供します。
現在は上場有限会社となっているこの国の地図製作会社は、1745年のスコットランドにおけるジャコバイトの反乱をきっかけに設立され、ナポレオン戦争中に支援を得ました。同社は2001年に、6億点以上の地理特徴を含む電子OSマスターマップデータベースを初めて公開しました。
OSは今年初め、地下インフラの損傷防止を目的とした年間約24億ポンドのプロジェクトのために、公益事業会社からデータを取得・管理するための技術サプライヤーの選定を開始しました。現在ベータ版であるNational Underground Asset Register（NUAR）は、イングランド、ウェールズ、北アイルランドの地下パイプとケーブルのデジタルマップを提供しています。政府は、このプロジェクトが地下インフラの設置、保守、運用、修理を行う様々な団体を支援すると述べています。
過去20年にわたって構築されてきたデータスタックは多様化しているとジェスワ氏は語る。「レガシーの観点から見ると、当社のデータベースは従来のアーキテクチャに基づいて構築されており、PostgreSQLを使用して社内で機能を開発しています。」
大規模なデータ管理に関しては、OS は主に内部的に Microsoft Azure のデータ スタックに依存していますが、大規模なデータセットに対して空間クエリを実行し、カタログを作成するために Databricks などのベンダーとも連携しています。
しかし、OSが活用できるデータセットの規模は、資産であると同時に負担にもなり得るとジェスワ氏は説明する。「データセットは少なくとも10年、場合によってはそれ以上も存続するため、私たちが開発する手法は通常、永続的な機能でなければなりません。これは私たちにとって大きな課題です」と彼は言う。
彼は、データセットの寿命が長いため、新サービスを開発するための大規模なビジネス変革プロジェクトでは、データライフサイクル全体に対応することはできないと説明しています。OSは「プロジェクト管理やプログラム管理の視点から、製品主導の視点へと大きく移行しています。構築するプラットフォームと提供するサービスの両方において、永続的なチームを編成するという考え方は、それらを独立したプロジェクトとして考えるのではなく、継続的に反復していくことを意味します」と彼は述べています。
OSは機械学習に深く根ざしていますが、genAIや大規模言語モデルといった最新のトレンドも取り入れています。社内では、データセットを専門家以外のユーザーに公開するための方法を模索していると、Jethwa氏は言います。
空間クエリの構築は、地理情報システム（GIS）の専門家の専門分野です。例えば、洪水の被害を受けやすい建物を特定したいなど、水辺から100メートル以内にあるすべての建物を取得したい場合、既存の地物を100メートル単位でバッファリングし、そのバッファゾーン内に存在する建物を取得する、非常に具体的なクエリを構築する必要があります。
「こうした空間データクエリを手作業で作成するのは非常に困難です。しかし、大規模言語モデルは、APIリクエストを通じて自然言語表現を翻訳し、実際にデータを取得できるようにするのに役立ちます。これにより、ドメインエキスパートに領域が開かれますが、必ずしもGISエキスパートである必要はありません」と彼は言います。
OSは、企業やその他の組織に有用な地理情報を提供するという使命と、公共に対する責務のバランスを取らなければなりません。「こうしたデータセットを市場に提供するだけでなく、より多くの人々に利用してもらうよう努めています」とジェスワ氏は言います。
2021年、OS はゲーム開発者の PRELOADED と提携し、人々が外に出て英国を探索するよう促す AR ゲームを構築しました。
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「人々は私たちのデータとやりとりするための新しい方法を採用しています。彼らは互いにルート情報を見つけて共有したいのです。それが、ゲームを通してであれ、OSマップアプリを通してであれ、私たちが行っていることの本質的な『外に出る』というコミュニティの側面なのです」とジェスワ氏は言います。
OSが構築できるデータソースは拡大し続けています。ディープラーニングアルゴリズムを用いることで、ドローンや航空写真から直接特徴を抽出し、より最新の形で提供することが可能になります。
しかし、正確性だけが重要ではありません。ジェスワ氏によると、OSはデータを目的に合わせて調整し、より多くの場所で活用できるようにしたいと考えています。「より多くの人にデータを届けたいという意味で、より多くの目的地に到達したいと考えています。平均的なユーザーが毎日42回データにアクセスしていることは既にわかっています。しかし、それでも十分ではないと感じています。」®
