「航空写真や衛星写真をもとに、どこが変化したのかをピックアップしたうえで編集を行います。変化点の抽出技術は10年以上前からあった技術ですが、以前は抽出の漏れが多かったり、最終的に人がチェックする必要があったりと課題が多く、人の手で行ったほうが早いという時代が長く続いていました。最近はAIが非常に進化し、当社が保有する地図整備に関する大量の教師データを学習させることで機械処理の精度も向上し、地図の整備コストを大きく削減することができました。」（ジオ テクノロジー ズ株式会社 執行役員 マップディベロップメント統括 佐々木秀孝氏）
なお、現在は変化点を抽出するという使い方だが、将来的には建物の外形もAIで自動的に反映できるようにしたいと考えている。現状では、建物をきれいにトレースすることはなかなか難しく、図化したときにどうしても形が崩れたり、不要な点が増えたりすることがあり、それを修正する手間のほうが大きくなってしまうため手動で行わざるをえないが、将来的には建物外形のトレースを自動的に反映できるようにすることを目指しているという。さらに、POI（地点情報）の自動収集の技術についても、ウェブサイトをクローリングするAPIや生成AIを活用し、店舗や施設の情報を自動収集して構造化する仕組みを開発し、より高鮮度で網羅的な情報の提供を目指して開発を続けている。時代に合わせて新たなジャンルの施設の情報も追加しており、例えば近年ではEV車の普及にともなってEVスタンドのデータを拡充。件数は94％までカバーされ、属性の種類も「出力」「充電料金」「コネクタタイプ」など10種類まで増加している。カーナビのルート検索に使用する「道路ネットワークデータ」（点と線により道路のつながりを表したデータ）については、以前と同様に、子会社であるグ
寒冷地である盛岡市内では雪解けの時期や降雨後にポットホールが発生することがあり、車両が損傷したり自転車が転倒したりすることが問題となっている。そこで、ジオテクノロジーズは地図制作のノウハウを生かして、同社が保有する走行調査システムとAI画像処理技術、道路ネットワークデータを組み合わせることにより、従来の方法よりも短期間でポットホールの全域分布を地図上で特定した。実証実験の目標としては、道路の画像データ収集のコスト削減、ポットホール検出の適合率（検出したものが正しくポットホールだった確率）および再現率（穴が空いている箇所を検出できた確率）を80％以上にすること、ポットホールの水平位置の標準偏差を3.5m以内に抑えること、そしてポットホールの位置をGIS（地理情報システム）で可視化することなどを目指した。
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