【要約】内水氾濫のオープンデータ「国土数値情報 A51」を全部ダウンロードして中身を見た [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
著者は、内水氾濫の想定図をGISデータとして活用しようとしたが、データの品質と形式の不整合に直面した。
- ・カバレッジの低さ：全国1,741自治体のうち、データが存在するのはわずか28自治体（1.6%）のみ。
- ・データの不均一性：自治体ごとにポリゴンの頂点数や面積の中央値が大きく異なり、精度がバラバラ。
- ・ファイル形式の不備：zip内のパス区切りがWindows形式であったり、特定の県で構造が異なる。
- ・属性の非定型性：浸水深が日本語文字列で提供され、市町村コードの型も不安定。
// Approach
著者は、不完全なデータを一貫した形式に変換し、Webで高速表示するパイプラインを構築した。
- ・データ取得と正規化：Pythonを用いて47都道府県のzipを解析し、パス置換や再帰的探索を実施。
- ・属性の数値化：正規表現で日本語ラベルから下限値を抽出し、共通のランクに変換。
- ・軽量化とタイル化：tippecanoeを用い、属性を最小限に絞り込んでベクタータイルを作成。
- ・配信と可視化：PMTiles形式でCloudflare R2に配置し、MapLibreで3D表示を実現。
// Result
著者は、20万件を超えるポリゴンデータを、Webブラウザ上で閲覧可能な3D地図として構築した。
- ・配信の最適化：属性を絞り込むことで、大規模なポリゴンデータでも軽量な配信を実現。
- ・UXの設計：データがない場所を「安全」と誤認させないよう、凡例やヘルプで明示的な説明を追加。
- ・継続的な運用：自治体のデータ更新に合わせて、差分を追跡可能なデータ構造を定義。
Senior Engineer Insight
> 公共データの活用における「前処理の泥臭さ」を象徴する事例だ。データ形式の不備や属性の型不一致は、自動化パイプライン構築時の典型的な障害となる。これらを正規表現や再帰的探索で堅牢に処理する実装は、実戦的だ。また、PMTilesとR2の構成は、低レイテンシな地図配信を実現する合理的な選択だ。ただし、データの低カバレッジを「仕様」としてどう伝えるかというUX設計が、技術以上に重要だ。