QGISのAIプラグイン8選を比較【2026年版】

QGISで今すぐインストールできるAIプラグイン8種類を、できること別に紹介します。料金、ライセンス、インストール数は、各プラグインの公式ソースから 18 August 2026 に確認しました。

比較表

インストール数は公式QGISプラグインインデックスの値です。すべての行で同じフィールドを使っています。AI SegmentationとAI Editの製品ページには、バージョン別の行を合計すれば手計算できる、より少ない数が掲載されています。

Plugin	What it does	Runs	Cost	Installs
Mapflow	エリアを描いて、建物、道路、農地、森林、工事現場のいずれかを選ぶと、ベクターレイヤーが返ります。	公式サーバー	1クレジット$0.10。建物は1 km²あたり10クレジット。登録時に250無料クレジット、上限25 km²、ダウンロード不可。有料プランは$50から	202,501
GeoAI	SAM、樹冠抽出用のDeepForest、水域マスキング、Mask R-CNN、トレーナーを備えたツールボックスです。	自分のマシン	無料、MIT	58,992
Deepness	用意したONNXモデルをラスタにタイル単位で実行します。すぐ使えるモデルも多数収録されています。	自分のマシン	無料、Apache 2.0	84,288
SCP	自分で描いたトレーニングエリアから教師あり分類を行います。v9以降はランダムフォレストとニューラルネットにも対応しています。	自分のマシン	無料、GPL v3	2,634,130
Bunting Labs AI Vectorizer	デジタイズ中に自動補完します。2つの頂点を置くと、カーソルの先をトレースします。	公式サーバー	無料枠なし。1シートあたり月額$29、1日120回まで。無制限は$99	95,566
QGIS MCP	Model Context Protocol経由で118のQGIS操作をLLMに公開します。	自分のマシン	無料。自分でLLMの料金を支払います	33,950
AI Segmentation (ours)	ゾーンを描き、対象物を入力すると、一致するすべての対象をポリゴンで取得します。	公式サーバー	月200回の自動検出まで無料、カード不要。Pro €39	51,497
AI Edit (ours)	画像そのものを書き換え、その結果をベクタライズします。	公式サーバー	月3回の生成まで無料。Pro €29	21,581

画像から対象物を抽出する

1. Mapflow

QGISにドッキングされたMapflowの処理パネル。対象エリアが指定され、データソースにMapbox、AIモードにBuildingsが選択され、処理コストが13クレジットと表示されている — Mapflowの処理パネル。実行前に処理コストが表示されます。Mapflowのドキュメントより。

エリアとモデルを選ぶと、ベクターレイヤーが返ります。高さ情報付きの建物、道路、農地、樹冠情報付きの森林、工事現場に対応しています。

処理場所 Geoalertのサーバー。グラフィックカードは不要で、プラグイン以外にインストールするものもありません。
料金 1クレジット$0.10。建物は1 km²あたり10クレジットで、整数の km² に切り上げられます。500クレジットで$50から。以降は月額$100と$300。
無料枠 250クレジット、上限25 km²、ダウンロード無効。
ライセンス ファイルにはGPL v3、READMEにはGPL v2 or laterと記載されています。ファイルを確認してください。

ドキュメント · 建物抽出の実行手順動画

2. AI Segmentation

右側にAI Segmentationパネルを開いたQGISと、検出されたすべての対象物が別々の色付きポリゴンとして表示された村の画像 — 村でAI Segmentationを実行。候補1,879件、30%の信頼度で575件を保持。

AI Segmentationはサーバー上でモデルを実行するため、プラグイン以外のインストールは不要です。重みのダウンロード、CUDA、Python環境の構築は必要ありません。プラグインマネージャーから導入でき、QGIS 3.22以降に対応しています。ゾーンを描いてbuildingと入力すれば、すべての建物をポリゴンで取得できます。

太陽光パネルで覆われた工場の屋根を写した検出前の航空画像 — solar panelと入力して、屋根を描きます。

すべての太陽光発電アレイが個別のポリゴンとして輪郭表示された同じ屋根 — すべてのアレイがそれぞれ独立したポリゴンとして返ります。

フィルタリングは属性テーブルではなくパネル上で行います。Parisでのある実行では、信頼度と面積を調整することで、635ポリゴンを82件まで絞り込みました。その82件には、建物面積の84%が残っていました。

AI Segmentationのレビュー画面。信頼度スライダーが30パーセントに設定され、367件中67件の検出結果が表示され、対象物ごとの色設定とエクスポートボタンがある — レビュー工程。まずフィルタリングし、残った結果をエクスポートします。

無料アカウントでは、カード登録なしで月200回の自動検出を利用でき、ゾーンは最大15 km²まで対応します。自分のマシンで実行するSemi-Autoモードは無制限です。Proは月額€39で、5,000回の検出とゾーン上限なしに対応します。出力は、各フィーチャーにラベル、クラス、信頼度スコア、面積を含むスタイル付きGeoPackageです。

画像はEuropeのサーバーで処理されるため、マシンの外にデータを出せない業務には向きません。

カード不要でQGISから無料で試す

自分のマシンでモデルを実行する

3. GeoAI

QGISの右側にドッキングされたGeoAIパネル。OpenStreetMapのベースマップ上に、モデル、ウィンドウサイズ、出力の各フィールドが表示されている — GeoAIパネル。モデル、タイル分割用ウィンドウ、出力をすべてドック内で設定できます。著者自身のチュートリアルより。

Qiusheng Wuによる、ここで最も幅広いツールボックスです。SAM、樹冠抽出用のDeepForest、OmniWaterMask、Mask R-CNN、自分のモデル用トレーナーを利用できます。

処理場所 自分のマシン。CUDA推奨、Apple MPS対応、CPUフォールバックあり。SAM 3にはNVIDIAカードが必要です。
料金無料、MIT。
バージョン 3.42.2のリグレッションを避けるため、QGIS 3.44シリーズに固定されています。
インストール 半日ほど見ておくとよいでしょう。私はMacとWindowsの両方で失敗し、実行したかった処理にはハードウェアの性能も足りませんでした。報告された失敗は圧倒的にWindows関連で、メンテナーはすぐに対応しています。#827、#519、#414はいずれもクローズ済みです。

ドキュメント · ステップごとのセットアップ動画

4. Deepness

Deepnessで作成された沿岸の町の土地被覆結果。建物は赤、植生は緑、水域は青で表示されている — Deepnessで土地被覆モデルを実行した結果。ONNXファイルを用意すると、タイル分割はDeepnessが行います。Deepnessのドキュメントより。

ONNXファイルを渡してラスタを指定すると、モデルをタイルごとに実行します。土地被覆、建物、道路、太陽光パネル、樹頂、車両向けのモデルが揃っていますが、どれも学習データに似たデータでのみ信頼できます。

処理場所 自分のマシン。CPUで動作します。GPUを使うには自分でCUDAを設定する必要があります。
料金無料、Apache 2.0。引用が必要なら、2023年にSoftwareXで公開されています。
インストール 私の場合は約20分で、試す価値がありました。初回使用時にプラグインがOpenCVとONNX Runtimeをpipインストールしますが、ここで問題が起きます。#197、#235は現在もオープンで、#193もあります。
macOS メンテナーはテスト用のMacを持っていません（#209）。インストールページには「MacOS - SOON」とあります。

ドキュメント · モデルの読み込みと推論の動画

ピクセルを土地被覆に分類する

5. SCP

Semi-Automatic Classification Pluginを開いたQGISの全画面。ドック、バンドセットパネル、製品ダウンロードタブが表示されている — SCPはパネルというよりワークベンチです。トレーニングエリア、バンドセット、画像ダウンロード、分類を1か所で行えます。SCPマニュアルより。

Luca Congedoのプラグインで、2013年からリポジトリに存在し、インストール数は2.6 million timesに達しています。ここで紹介する他のプラグインをすべて合わせた数を上回ります。トレーニングエリアを描き、最小距離法、最尤法、spectral angle mappingのいずれかを選ぶと、分類済みラスタが得られます。LandsatとSentinel-2のダウンロードにも対応しています。

処理場所 自分のマシン、CPU。
料金無料、GPL v3。
AIではない選択肢ではなくなった version 9で、ランダムフォレスト、ニューラルネット分類器、事前学習済みモデルが追加されました。
先に確認 9.x系にはQGIS 4が必要です。そのためQGIS 3ではNovember 2024の8.5.0が提供されます。Apple Siliconではクラッシュ報告がオープンになっています。

マニュアル · 教師あり分類の手順

異なる用途の3つ

6. Bunting Labs AI Vectorizer

QGISプラグインマネージャーに表示されたBunting Labs AI Vectorizer。説明、評価、ダウンロード数が表示されている — プラグインマネージャーの掲載情報。掲載ページのダウンロード数は、上の表のインデックス値より遅れています。QGISプラグインマネージャーより。

手動デジタイズ向けの自動補完です。レイヤーの編集を開始し、道路や河川に沿って2つの頂点を置くと、カーソルの先をトレースします。エリア内の一致する対象をすべて返すものではありません。

処理場所 公式サーバー。カーソル周辺の画像が送信され、ジオメトリが返ります。
料金無料枠なし。初日のみ$1。Personalは1シートあたり月額$29で、1日120回まで。Professionalは$99で、上限なし、データ保持なし。
ライセンス GPL 2.0。
注意掲載情報にはジオリファレンス機能も記載されていますが、料金ページではAI Georeferencerを別扱いにし、月25回または100回として課金しています。

ドキュメント · 自動補完の公式デモ

7. QGIS MCP

Nicolas KarasiakのプラグインはQGIS内部でソケットを開き、付属サーバーがModel Context Protocolクライアントから118の操作を利用できるようにします。Claude Code、Claude Desktop、Codex、Cursor、VS Codeに対応します。レイヤー、フィーチャー、編集、スタイル、処理、レンダリング、レイアウト、アトラス、SQLを扱えます。

処理場所 自分のマシン。モデルはクライアントが指定した場所で実行されます。
料金無料。プラグインはGPL 2.0、サーバーはMIT。自分でLLMの料金を支払います。
必要なもの QGIS 3.28以降とuv。
検出モデルは含まれない そのため、他のプラグインの代替ではありません。他のプラグインを呼び出せる仕組みです。

セットアップとエージェント連携ガイド

8. AI Edit

AI Editは画像を読み取るのではなく、ピクセルそのものを変更します。シーンから雲を取り除く、夏の畑を冬景色に変える、オルソフォトをクリーンな土地被覆図に変換する、といった処理を行い、その後レイヤーにベクタライズできます。

処理場所 サーバー上。グラフィックカードは不要です。
料金月額€29、無料生成3回。

雲で一部が隠れた衛星画像と、雲が除去された同じ画像 (after) — AI Editで雲に覆われた範囲を除去。同じ範囲のまま、出力のジオリファレンスは維持されます。

雲で一部が隠れた衛星画像と、雲が除去された同じ画像 (before) — AI Editで雲に覆われた範囲を除去。同じ範囲のまま、出力のジオリファレンスは維持されます。

インストールについて

ローカルで動作するプラグインは無料です。必要なのは午後の時間です。QGISはWindowsでは独自のPythonを使用し、依存関係は別の環境に入ります。numpy 1とnumpy 2の不一致があると、プラグイン全体が動かなくなります。私は最初の試行で、MacとWindowsの両方にGeoAI、Deepness、GeoOSAMをインストールできませんでした。Deepnessは最終的に動作し、試す価値がありました。

1つずつインストールする 各プラグインの間にQGISを再起動してください。依存関係のインストールに失敗すると、環境がインストール前より悪化することがあります。
プラグインマネージャーの前に要件ページを読む GeoOSAMは、2つのインストール方法のどちらも、9つのパッケージを手動でpip installする必要があると太字で説明しています。

知っておくとよいこと。 小規模または新しいプラグインですが、すべてAugust 2026時点で動作しており、すべて無料です。

SamGeo、Qiusheng Wuによる別のプラグイン。テキスト、ポイント、ボックスのプロンプトからSAMでセグメンテーションします。
Geo SAM、地形を対象に、SAM 1から3までで一度に1つの対象物を処理します。
GeoSeg Studio、ラスタ向けの完全なセマンティックセグメンテーションパイプラインです。
Aerial LiDAR Classifier、航空LiDAR向けの深層学習セマンティックセグメンテーションです。
AgenticGIS、LLM経由でQGIS操作を実行するQGIS内蔵チャットアシスタントです。

よくある質問

QGISで最もおすすめの無料AIプラグインは？
自分のマシンで画像から対象物を抽出するならGeoAIです。MITライセンスで、SAMに加えて樹冠、水域マスキング、Mask R-CNNに対応しており、SCPを除けば、ここで紹介する無料の選択肢の中で最もインストール数が多くなっています。インストールには午後の時間を見ておきましょう。自分のトレーニングエリアから土地被覆を作るなら、2013年から対応しているSCPです。

GPUなしで使えるQGISのAIプラグインはありますか？
4つあります。MapflowとAI Segmentationはサーバー上でモデルを実行するため、どのノートパソコンでも使えます。Bunting Labsもリモートで処理します。QGIS MCPにはそもそもモデルが必要ありません。ローカルで動作するものは、小さなエリアを超えるとグラフィックカードが必要になります。特にSAM 3にはCUDA対応のNVIDIAカードが必要です。

Mapflowより安い代替手段は？
エリアによって異なります。Mapflowは建物で1平方キロメートルあたり10クレジット、1クレジットは$0.10なので、建物100平方キロメートルなら約$100です。AI Segmentationは月額€39の定額で、エリア上限なし、5,000回の検出まで利用できます。月200回までは無料です。料金を一切払いたくなければ、GeoAIとDeepnessは無料で、自分のマシン上で動作します。

QGISでSegment Anythingは使えますか？
QGIS本体にはありません。複数のプラグインが対応しています。Qiusheng WuによるGeoAIとSamGeo、Geo SAM、そしてサーバー上でSAM 3を実行するAI Segmentationです。SAMのガイドで詳しく比較しています。

この中でライセンス上の問題なく業務で使えるものは？
GeoAIはMIT、DeepnessはApache 2.0で、どちらも寛容なライセンスです。SCPはGPL v3です。Bunting LabsはGPL 2.0、QGIS MCPはGPL 2.0で、サーバーはMITです。MapflowはGPL v3のライセンスファイルを同梱していますが、READMEにはGPL v2 or laterと記載されています。重要な場合はファイルを確認してください。ここで説明したライセンスは、入力する画像には適用されません。画像については、引き続き利用者が責任を負います。

400タイルのバッチ処理に使えますか？
Deepnessはラスタをネイティブにタイル分割できます。Mapflowはサーバー側でエリアを処理します。本格的なパイプラインならプラグインよりPythonが向いており、segment-geospatialを出発点にするとよいでしょう。

用途から選ぶ

エリア内の対象物を抽出したい。インストールはしたくない

MapflowまたはAI Segmentation。どちらもサーバー上で実行でき、どのノートパソコンでも動作します。

データをマシンの外に出せない

GeoAIまたはDeepness。無料でローカル実行でき、インストールには午後の時間を見ておく価値があります。

対象物ではなく土地被覆を分類したい

SCP。20年の実績があり、今でも適切なツールです。

手動でデジタイズしていて、作業を速くしたい

Bunting Labs。月額料金を確認してから利用しましょう。

フィーチャーが50件未満

自分でデジタイズしましょう。これらを設定するほうが、描画するより時間がかかります。

SAMのガイドでは、どのプラグインがどのバージョンのSegment Anythingを実行するかを詳しく説明しています。建物フットプリントのガイドでは、1つの作業を最初から最後まで解説しています。