AI GISとは？2026年にできる5つの作業とおすすめツール

AI GISとは、学習済みのモデルが作業の一部を担うGISソフトのことです。画像を読み取ってオブジェクトを返すものもあれば、普通の言葉で書いた依頼を受けて、GISアナリストが行う手順を代わりに実行するものもあります。出力は通常のGISデータのままです。座標系が分かっているレイヤとして、開いて確認し、編集できます。

大事な点は、AI GISが1つの製品ではないことです。実際には5つの異なる作業があり、ほとんどのツールはそのうち1つしかこなしません。航空写真から屋根をすべて見つけるツールは、地図のレイアウトを作ってくれません。レイヤのスタイルを整えるチャットアシスタントは、画像の中の木を1本も見分けられません。

下で挙げるツールのうち2つは、私がQGIS向けに作っています。誰が書いた記事かを踏まえて読んでください。

5つの作業の一覧

ブランドではなく、報酬をもらっている仕事で行を選んでください。レポート1件につき地図作りで2時間を失っている都市計画コンサルタントには、3行目が必要です。市の屋根をデジタイズする測量チームには、1行目が必要です。

分類の方法

各ツールは、2026年10月28日に読んだ公式ページが自ら説明している作業に分類しました。ロードマップ上で約束しているだけのツールは外しています。価格は1人あたりの定価で、税抜きです。

当社はAI Agent、AI Segmentation、TerraLab MCPを作っているので、他社より自社の限界をよく知っています。当社を最初に選ばないケースを1つ挙げると、チームがブラウザで作業していてQGISを使う人がいない場合です。当社のツールはQGIS内で動くので、そのチームにはAtlasやFeltのようなブラウザ型GISのほうが合います。

1. 画像からオブジェクトを抽出する

最も歴史が長く、出力が最も分かりやすい作業です。セグメンテーションモデルは、屋根、樹冠、ソーラーパネルがどう見えるかを学習済みで、オブジェクトごとに1つのポリゴンを描きます。結果を確認し、誤検出を削除すれば、すべてのフィーチャに面積が付いたレイヤが残ります。

選ぶポイントは、どこで動かすかです。GeoAIはMITライセンスで無料、自分のマシンで動きますが、Python環境が必要で、実際にはNVIDIAのグラフィックスカードもいります。ArcGISの学習済みモデルはArcGIS Pro内で動きます。MapflowとAI Segmentationはリモートのサーバーで動くので、グラフィックスカードのないノートPCでも使えます。

建物の外形抽出の詳しいガイドでは、同じ作業を無料から有料まで4つの方法で実行しています。

2. 土地被覆を分類する

こちらはオブジェクトに形を与えるのではなく、ピクセルごとにクラスを付けます。クラスごとにいくつかの教師データ領域を描くと、分類器がシーンの残りにラベルを付けます。Google Earth Engineは大陸規模で処理でき、研究や非商用なら無料です。QGISの中では、dzetsakaプラグインがRandom ForestとSVMの分類器を提供しています。

この作業は成熟していて、新しいAIというより従来の手法が中心です。地域全体でクラスごとの割合が必要なときに向いていて、数えられるオブジェクトが必要なときには向きません。

3. 一文でGIS作業を実行する

最も新しい行で、AI GISを検索する人の多くが思い浮かべるのがこれです。結果を言葉で説明すると、エージェントがデータを探し、ジオプロセシングのツールを実行し、地図のスタイルを整えます。手順ごとに、確認できるプロジェクトの中で進みます。

ツールは、データがどこにあるかで分かれます。

• ArcGISのAIアシスタント： Esriは2026年6月にアシスタントの一部を一般提供にしました。ArcGISのユーザータイプに含まれ、クレジットは消費しません。ArcGIS Proのアシスタントを含む他のアシスタントはまだベータです。
• Atlas： ブラウザ型GISで、アシスタントのNaviが会話から地図を作ります。無料プランにはNaviの実行10回が含まれ、Proは1ユーザーあたり月23ドルです。
• Felt： ブラウザ型GISで、TeamプランからAIクレジットが付きます。3席で月199ドルです。
• Bunting LabsのKue： QGIS用のアシスタントで、月29ドルからです。
• AI Agent： 当社のQGISプラグインです。開いているプロジェクトの中で動き、各ステップを表示し、ワンクリックで作業全体を元に戻せます。QGIS 3.28以降が必要で、GPUは要りません。

どれを選ぶにしても、答えを知っている作業で評価してください。自分の前回のレポートを正しく再現できるエージェントは、デモより価値があります。

4. チャットボットでGISのコードを書く

汎用のチャットボットは、PyQGIS、GDALのコマンド、PostGISのクエリをうまく書けます。多くのGIS担当者が最初にAIに触れたのもここです。限界は、チャットボットがあなたのレイヤを見られないことです。フィールド名や座標系を推測するので、コードは最初の実行で失敗することが多く、手で直すことになります。

よくある3つの作業で試した結果をChatGPT for QGISにまとめました。多くの人が書くものより効果の高いprompt付きです。

5. チャットボットをGISツールにつなぐ

Model Context Protocol（MCP）を使うと、Claudeのようなチャットボットが外部のツールを呼び出せます。GIS向けのMCPサーバーを使えば、ジオコーディング、オープンデータ、画像、動作中のQGISプロジェクトを渡せるので、チャットボットは推測をやめて実際のデータを読めるようになります。

オープンソースのQGIS MCPは、実行中のQGISにClaudeをつなぐもので、無料です。当社のMCPゲートウェイを使えば、どのMCPクライアントにもローカルへのインストールなしでジオデータのツールを渡せます。QGIS MCPガイドで、設定を手順ごとに説明しています。

AI GISが今も苦手なこと

• 閉じた樹冠と密集した街区。 樹冠や屋根が接していると、モデルは多数の形ではなく1つの大きな形を返します。数える前に、密集した部分のサンプルを確認してください。
• 座標系。 プロジェクトを読まないチャットツールは、座標系を勝手に選びます。面積を測る前に、必ずレイヤのCRSを確認してください。
• レポートでの判断。 エージェントは地図を作れます。しかし、クライアントのルールは知りませんし、現地調査の代わりにもなりません。

よくある質問

無料のAI GISはありますか？

ここまでのどの作業にもあります。GeoAIとQGIS MCPはオープンソース、Earth Engineは非商用なら無料で、Atlas、Felt、当社のプラグインにも無料プランがあります。無料のローカルツールは、サブスクリプションの代わりにセットアップの手間とグラフィックスカードが要ります。

AI GISとGeoAIは何が違いますか？

GeoAIは通常、モデルを指します。画像、点群、その他の地理データで学習した機械学習のことです。AI GISは、そうしたモデルを動かす、あなたが使うソフトに加えて、通常のGISツールを代わりに実行するアシスタントを指します。モデルの詳細はGeoAIとはで説明しています。

ChatGPTでGIS分析はできますか？

コードを書いて手法を説明することはできます。プラグインやMCPサーバーがあれば、ツールの実行もできます。それがなければレイヤを開けないので、あなたが説明した内容を元に作業します。

AIはGISアナリストの仕事を奪いますか？

地図に何を示すかを決める人は奪われません。置き換わるのは、デジタイズ、データ検索、スタイル設定のような繰り返しの作業です。最も影響を受けやすい仕事はAIはGISの仕事を奪うのか？で検討しました。

データは自分のコンピュータの外に出ますか？

ツールによります。GeoAIのようなローカルのツールは、すべてあなたのマシンに残ります。クラウドのセグメンテーションは、読み取る画像タイルを送信します。エージェントは、依頼と、モデルがプロジェクトについて必要とする情報を送信します。クライアントのデータを使う前に、各ベンダーにどれが当てはまるかを確認してください。

このリストのQGIS側については、QGIS AIプラグインのページで各プラグインの動作条件が分かります。QGISのおすすめAIプラグインでは8つを比較しています。

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