Mapflowの代替QGIS plugin 6選。画像から建物・道路・樹木を検出

でエリア内の建物、道路、樹木を抽出しようとしていてMapflowが合わないなら、同じ作業の一部をカバーするpluginは6つあります。Deepness、GeoAI、Geo-SAM、samgeo、Bunting Labs AI Vectorizer、そして私たちのAI Segmentationです。4つは無料で、自分のマシン上で動きます。以下ではそれぞれについて、何をインストールするのか、グラフィックカードやアカウントが必要か、画像がノートPCの外へ出るか、何が出力されるか、そして10 km²の建物抽出にいくらかかるかを説明します。

私はTerraLabの共同創業者なので、AI Segmentationは私たちの製品です。ほかのすべてと同じ列と、同じ1行の制限が適用されます。

QGISのGoogle Satellite basemap上で上空から見た郊外の道路。家屋の屋根が赤い線で囲まれ、半透明に塗りつぶされている。各屋根は独自のポリゴンで、以前の実行結果のポリゴンが左端に青、紫、緑、オレンジで表示されている。 — エリア処理で得られるもの。プロジェクトのCRSに対応した、屋根ごとの編集可能なポリゴンです。この実行は2026年8月23日にGoogle Satellite basemap上で行った、私たちのAI Segmentationによるものです。以下のすべてのツールがこの形のlayerを生成しますが、精度と料金は異なります。

Mapflowが得意なこと

plugin managerからpluginをインストールし、API tokenまたはOAuthでサインインし、エリアを描いてモデルを選ぶと、ベクターlayerが戻ってきます。グラフィックカードもPython環境も、ダウンロードする重みも必要ありません。一般的なオフィスのノートPCなら、数分で最初の処理を実行できます。

MapflowのAIモデルページ。Ready to runと表示された4つのモデル、Buildings、Forest and trees、Roads、Buildings plus Roads plus Forestと、Construction sites、Solar panels、Swimming pools、Segment AnythingなどOn requestと表示された7つのモデルがある。 — 2026年8月22日に取得したMapflowのモデルカタログ。4つのモデルはどのアカウントでも実行できます。Segment Anythingを含む7つは、問い合わせ後にアカウントごとに有効化されます。

ほぼ何でも入力できる。 組み込みのMapbox、ArcGIS World Imagery、グローバルモザイク、カスタムXYZ、TMS、WMS、Quadkeyソース、または自分でGeoTIFFをアップロードしたコレクション。自分の画像を使う場合、データ料金はかかりません。
本物のlayerが戻ってくる。 高速プレビュー用のストリーミングベクタタイル、その後にローカルのGeoPackageまたはGeoJSONとして出力され、標準モデルでは自動的にスタイルが設定されます。
実行前に料金が画面に表示される。 面積にモデル料金とデータ料金を掛け、km²単位で切り上げ、さらにcredit単位で切り上げる計算式が公開されています。
地名付きの公開精度ベンチマークがある。 14のゾーンについて、それぞれのIoUとF1が公開されています。この一覧でベンチマークを公開しているのはMapflowだけで、私たちも含めてほかにはありません。契約前に自分の地域に近いエリアを確認できます。
学術ライセンスが公開されている。 2,000 credits、5 GB、team accountから始まる無料のプランがあり、その後は年間800、3,000、10,000ドルの3段階です。大学で働いているなら、料金ページの前にこのページを読んでください。

費用がかかるところと、壊れるところ

creditの計算は間違えられやすいので、ここで実際に計算します。

Mapflowの料金ドキュメント。計算式、50ドル、90ドル、800ドルのcreditパック、Buildingsが1平方キロメートルあたり10 creditsのモデル料金表、ズームレベルに応じて9、3、1 creditsを課金する画像料金表が表示されている。 — 2026年8月22日に取得。Buildingsは1 km²あたり10 credits、basemapはズーム18で3 creditsが加算され、1 creditは10セントです。つまり1 km²あたり1.30ドルです。

$13

ズーム18のbasemapで10 km²の建物

$130

100 km²で同じ処理を行う場合

自分のGeoTIFFを持ち込む場合。モデル料金は別

Buildingsは1 km²あたり10 creditsです。ズーム18のMapboxまたはArcGIS basemapでは3 creditsが追加されるため、1 km²あたり13 creditsです。1 creditは0.10ドルなので、建物10 km²の処理は約13ドルです。自分のrasterを持ち込めば画像分はゼロになり、10ドルになります。1 km²未満でも1 km²として課金されます。道路は1 km²あたり5 credits、森林は8 credits、建物と道路と森林の組み合わせは23 creditsです。高さ推定には10 creditsが追加されます。

プランには2つの落とし穴があります。すべてのプランカードに「Area limit」が表示されますが、これは月間上限ではなく、1ジョブあたりの上限です。月額100ドルのStarterは250 km²と表示されていますが、1,300 creditsしか含まれないため、建物なら約100 km²分です。さらに料金ページには矛盾があり、料金表ではBuildingsが10 creditsなのに、同じページの2つの計算例では依然として8 creditsで計算されています。料金表を信頼してください。

自分のエリアで確認できる、壊れるポイントは次のとおりです。

テラスハウスが1つのポリゴンに結合される。 Mapflow自身のスクリーンショットでも確認でき、2025年7月の実務者レビューでも同じことが述べられています。孤立した建物では整った直交形状になりますが、密集した市街地では列状の建物が結合されます。
精度の地域差が大きい。 公開ベンチマークでは、Fort Myersの建物IoUが0.907、Phoenixが0.903である一方、コートジボワールのBangoloでは0.663、南アフリカのWorcesterでは0.592、アルゼンチンのLa Bandaでは0.576です。契約前に無料creditsを自分のエリアで実行してください。Phoenixの数値からサヘル地域の町について分かることはほとんどありません。
11モデル中7モデルが問い合わせ制。 新しいアカウントで実行できるのは、Buildings、Roads、Forest、統合pipelineだけです。Solar panels、Swimming pools、Segment Anythingが必要なら、ボタンをクリックするのではなく問い合わせを始めることになります。
古いplugin buildではサーバーに拒否されることがある。 メッセージは正確には次のとおりです。"You must upgrade your plugin version to continue work with Mapflow." 自分でpluginを更新できない管理端末では、ワークフローを構築する前に、承認済みの更新経路にpluginを入れてください。
ローカルでは何も動かない。 すべての検出がサーバー呼び出しなので、処理のたびに画像がマシンの外へ出ます。pluginにオフラインfallbackはありません。

Mapflowの料金ページ。250 creditsで25平方キロメートルのエリア上限があるFree、50 USDからのPay-as-you-go、1,300 creditsで100 USDのStarter、4,300 creditsで300 USDのPremiumの4つのカードが表示されている。 — 2026年8月22日に取得した公開4プラン。無料tierは250 creditsで、ズーム18のbasemapなら建物約19 km²分です。

代替ツール

最後の列は、各ツールの標準画像を使って、建物10 km²を1回抽出した場合の現金コストです。

Tool	検出対象	インストールするもの	GPU	アカウント	画像はローカルに残るか	出力	建物10 km²	ライセンス
Mapflow	建物、道路、森林、樹木。さらに7つは問い合わせ制	plugin	いいえ	はい	いいえ	GeoPackage、GeoJSON、スタイル付き	約$13	GPL、注記参照
Deepness	任意のONNXモデル。land cover、建物、道路、Solar panels、tree tops、carsを同梱	plugin。その後OpenCVとONNX Runtimeをpip-install	任意。CPUで動作	いいえ	はい	モデルに応じた新しいQGIS layer。ベクターまたはraster	無料	Apache 2.0
GeoAI	SAM、tree crowns、water masks、Mask R-CNN、自分で学習したモデル	pluginとPython stack	実質的に必要。SAM 3にはNVIDIAが必要	いいえ	はい	ベクターlayerとmask	無料	MIT
Geo-SAM	pointまたはbox promptから一度に1つのオブジェクト	plugin、依存関係、SAM checkpoint	推奨。CPUでは遅い	いいえ	はい	選択したlayerにポリゴン	無料	MIT
samgeo	text、point、box promptからシーン内のすべてのinstance	pluginではなくPython環境	必要。SAM 3にはNVIDIAが必要	いいえ	はい	GeoTIFF maskとベクターファイル	無料	MIT
Bunting Labs	エリア全体では何も検出しない。カーソルの先にある1本の線	plugin	いいえ	はい	いいえ	編集中のlayerに頂点	該当なし	GPL 2.0
AI Segmentation（私たちの製品）	入力した単語に一致するすべてのinstanceを、描いたゾーン内で検出	plugin	いいえ	はい	cloudの2モードではいいえ	label、class、confidence、area付きのスタイル済みGeoPackage	無料tierは3 km²まで。その後は月額€39	無料tier、paid plan

1. Mapflow、基準となる選択肢

QGIS plugin repositoryにあるMapflowの登録情報。plugin IDは2452で、建物、農地、森林、道路、建設現場を列挙した説明が表示されている。 — 2026年8月22日に取得したrepositoryの登録情報。5つのclassが列挙されています。新しいアカウントで実際に実行できるものは、モデルカタログのページで確認できます。

向いているのは、一般的なノートPCで1つのパネルから道路、森林、建物を抽出したく、従量課金を受け入れられるteamです。制限は、最初から最後までthin clientなので、画像が必ずマシンの外へ出ることです。ライセンスに関する注記として、LICENSEファイルはGPL v3、READMEはGPL v2以降と記載しているため、重要ならファイルを読んでください。

mapflow.ai · QGIS plugin docs · Source

2. Deepness

Deepnessで作成した沿岸の町のland cover結果。建物が赤、植生が緑、水域が青で表示されている。 — DeepnessでONNXモデルを実行したland cover。ONNXファイルを用意すると、タイル分割はDeepnessが処理します。Deepnessのドキュメントからのスクリーンショット。

プロジェクト内の任意のrasterを指定すると、何もアップロードせずにONNXモデルをタイルごとに実行します。モデルzooにはland cover、建物、道路、Solar panels、tree tops、carsがすでに含まれており、自分のファイルも追加できます。CPUで動作し、グラフィックカードが役立つのは、自分でCUDAを設定した場合だけです。

向いているのは、アカウントも料金も必要ない検出を求める人です。インストールは私の場合で約20分かかりましたが、その価値はあります。初回利用時にpluginがOpenCVとONNX Runtimeをpip-installするため、ここでインストールに失敗します。インストールページには今も「MacOS - SOON」と表示されています。制限は、既成モデルの性能が、画像と学習データの一致度に左右されることです。100枚をキューに入れる前に、まず1タイルでテストしてください。

ここで紹介するどのツールよりも、Deepnessについては多くの情報が書かれています。GIS StackExchangeでは100件を超える結果があり、この一覧のほかのpluginをすべて合わせた数より多いです。

Documentation · Source

3. Qiusheng WuによるGeoAI

QGISの右側にドッキングされたGeoAIパネル。モデル、window size、出力フィールドがあり、OpenStreetMap basemap上に表示されている。 — GeoAIパネル。モデル、タイル分割のwindow、出力がすべてdock内にあります。作者自身のチュートリアルからのフレーム。

repositoryで最も奥行きのある無料toolboxです。SAM、樹冠用のDeepForest、OmniWaterMask、Mask R-CNN、自分で作成したモデル用のtrainerが含まれています。アカウントは不要で、何もマシンの外へ出ません。

向いているのは、NVIDIAカードを持ち、夜を1晩使える人です。インストールにその夜を充てる覚悟が必要です。私は最初、MacでもWindowsでも失敗しました。報告されている失敗の多くはWindowsです。制限は、SAM 3にNVIDIAカードが必要なことです。そのため、すべてのMacと、統合graphicsで動くすべてのノートPCは対象外になります。

Documentation · Source

4. Geo-SAM

QGIS内でSegment Anythingを使い、canvas上のpointまたはboxで操作します。前処理としてrasterを一度encodeし、その後オブジェクトをクリックすると、選択したlayerにポリゴンとして追加されます。アカウントもuploadも必要ありません。

向いているのは、小さなエリアを慎重に手動処理する場合です。海岸線、採石場の境界、1つの地形を一度に扱うような作業です。インストールではpluginとPythonの依存関係に加え、自分でダウンロードするSAM checkpointが必要です。制限は、1つのpromptにつき1オブジェクトであることです。そのため町全体を一括処理することはできず、何かをクリックする前にencodingを完了させる必要があります。

Source and documentation

5. samgeo、またはsegment-geospatial

Qiusheng Wuによる、QGISがSAMについて扱う機能の多くを支えるPython packageです。text、point、box promptを使い、タイル分割して、ジオリファレンス付きのmaskをnotebookから出力できます。

向いているのは、plugin panelが邪魔になるような、数百タイルにまたがる再現可能なpipelineです。インストールではpluginではなく、Python環境と重みを用意します。制限は、drawing toolもreview stepもないことです。ループは自分で書く必要があり、SAM 3には依然としてNVIDIAカードが必要です。

samgeo.gishub.org · Source

6. Bunting Labs AI Vectorizer

QGIS plugin managerにあるBunting Labs AI Vectorizerの登録情報。説明、評価、ダウンロード数が表示されている。 — plugin managerの登録情報。エリア全体の検出ではなく、digitize中のautocompleteです。QGIS plugin managerからのスクリーンショット。

手動digitize用のautocompleteです。道路、川、等高線に沿って2つの頂点を置くと、カーソルの先をトレースします。独自ベンチマークでは、ある作業を手作業の65分に対して31分で完了しています。

向いているのは、スキャン地図や画像を使ったdigitizeの backlogで、すべての線を自分で管理したい場合です。料金は1seatあたり月29ドルで、1日120 completionsまでです。無制限でデータ保持なしの場合は99ドルです。最初の1日は1ドルです。私たちの内部メモの1つには29ではなく20とあるため、予算を組む前にページを確認してください。制限は、エリア全体の一致結果を返すことがなく、カーソル周辺の画像が描画中にサーバーへ送信されることです。

buntinglabs.com · Documentation

7. AI Segmentation、TerraLab製

ゾーンを描き、単語を入力すると、ゾーン内のすべての一致対象が独立したポリゴンとして戻ってきます。AI SegmentationはQGIS 3.22以降のplugin managerからインストールできます。ダウンロードする重みも、構築するPython環境も不要で、メールアドレスだけでサインインでき、カードも必要ありません。layer treeの下にdockとして表示され、各実行結果は日付付きの独立したlayerになります。Filteringはattribute tableではなく、panel内の2つのsliderで行います。パリで行ったある処理では、635ポリゴンを82個まで絞り込みましたが、その82個は建築面積の84%を保持していました。出力は、各featureにlabel、class、confidence score、areaを持つスタイル済みGeoPackageです。

向いているのは、どのノートPCからでも、ゾーン全体にわたって1つのobject classを抽出したい人です。料金は、無料枠でautomatic detectionが3 km²、月50 object detectionsまでです。そのため10 km²の処理にはpaid planが必要で、月額€39で300 km²と2,000 object detectionsが含まれます。制限は、cloudの2モードでは画像がヨーロッパの私たちのサーバーへ送信され、small local modelだけがマシン上に残ることです。また、Mapflowとは異なり、私たちは精度ベンチマークを公開していません。

QGIS plugin repositoryにあるTerraLabのAI Segmentation登録情報。plugin IDは4670で、313票を超える評価がある。Semi-Autoは何も送信せずコンピューター上で実行でき、Cloud AIはクリックごとに小さなcropを送信し、Automaticは描いたゾーン内の画像を送信することが説明されている。 — 2026年8月23日に取得した私たちのrepository listing。各モードで何が送信されるかを明記しています。clientの画像を私たちに処理させる前に、Mapflowの説明を読むのと同じように、これを読んでください。

QGISで無料で試す。カード不要

選び方

画像をマシンの外へ出せない

まずDeepness。NVIDIAカードがあるならGeoAIも候補です。無料、ローカル、アカウント不要です。Mapflowにはローカル経路がなく、私たちの製品もsmall model以外にはありません。

オフィスのノートPCで、グラフィックカードなしに今日結果が欲しい

MapflowまたはAI Segmentation。どちらもワンクリックでインストールでき、モデルは別の場所で実行されます。

1つのパネルから道路、森林、建物を抽出したい

Mapflow。repository内でこのカタログを持つものはほかにありません。新しいアカウントで実行できるものは、まずモデルページで確認してください。

手動digitizeをもっと速くしたい

Bunting Labs。自分で描く線を高速化できる、この一覧で唯一のtoolです。

50 feature未満

digitizeしてください。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。

1 km²あたり1.30ドルなら、Mapflowは月間約30 km²までは月額planより安く、それを超えると高くなります。グラフィックカードと作業時間があるなら、無料のローカルpluginのほうがどちらよりも有利です。実際に処理する面積を測ってから選んでください。pluginの完全比較ではローカルtoolを含む8つのtoolを扱っており、QGIS AI hubには私たちが書いたすべてのguideへのリンクがあります。