QGISで空間結合する方法：位置・最近傍・AI

Q: QGISで位置による属性の結合はどうやりますか？

Vector > Data Management Tools > Join Attributes by Location… を開きます。Join to features in に属性を受け取るレイヤ、By comparing to に取得元レイヤを指定し、intersect にチェックを入れ、フィールドと one-to-one の結合タイプを選んで実行します。

空間結合とは、共通のIDではなく地物の位置関係をもとに、あるレイヤの属性を別のレイヤにコピーする処理です。 QGISで Vector > Data Management Tools > Join Attributes by Location… を開き、新しい属性を受け取るレイヤ、属性の取得元レイヤ、「intersect」などの条件を選んで実行します。「どれが一番近いか」を知りたいときは Join Attributes by Nearest を使うか、作業内容を一文で入力してAI Agentに任せることもできます。

やりたいこと	ツール	テストでの処理時間
各点に、その点が入っているエリアの名前を付ける	Join Attributes by Location	0.21秒、学校382件
同じ処理を一文で指示する	AI Agent	22秒、カウントと最近傍をまとめて実行
エリアごとに点の数や合計を求める	Join Attributes by Location (Summary)	0.02秒、9エリア
最も近い地物とその距離を求める	Join Attributes by Nearest	0.06秒、学校382件

テストデータ

この記事の数値はすべて、2026年10月15日にフランス・リヨンのオープンデータで実施した1回の検証から得たものです。

OpenStreetMapの9つの区(arrondissement、市の行政区)と学校382件。
OpenStreetMapの路面電車の停留所106件。
フランス国立地理院(IGN)の基盤地図データBD TOPOの建物103,910件。

レイヤはすべてメートル単位の投影座標系であるLambert-93(EPSG:2154)です。処理時間はMacBook Air M4上のQGIS 3.44で計測しました。

方法1：Join attributes by location

定番の空間結合です。ここでは、各学校にその学校がある区の名前を付けます。

ツールを開く

Vector > Data Management Tools > Join Attributes by Location… を開きます。Processingツールボックス(Ctrl+Alt+T)で「join attributes」と検索しても見つかります。

2つのレイヤを選ぶ

Join to features in は新しい属性を受け取るレイヤで、ここでは schools です。By comparing to は属性の取得元レイヤで、ここでは arrondissements です。

述語にチェックを入れる

ポリゴン内の点には、intersect が無難な初期設定です。各チェックボックスの意味は下のセクションで説明します。

フィールドと結合タイプを選ぶ

Fields to add では必要なものだけを残します。ここでは name です。Join type は one-to-one にし、arr_ のような接頭辞を付けると、新しいフィールドを見つけやすくなります。

実行する

Joined layer は一時レイヤのままにして、まず結果を確認し、そのあとGeoPackageとして保存します。

QGISのJoin attributes by locationダイアログ。Join to features in: schools。Predicate: intersectにチェック。By comparing to: arrondissements。Fields to add: name。Join type: Take attributes of the first matching feature only (one-to-one)。Joined field prefix: arr_。 — 実行した結合：各学校に、その学校がある区の名前を付けました。382件すべてが0.21秒で一致しました。

Discard records which could not be joined にチェックを入れるのは、結合できなかったレコードを捨てたいときだけです。最初はオフにしておきましょう。空の行が、どこで失敗したかを教えてくれます。

**向いている場面：**地物が入っている、または接しているオブジェクトから、1つまたは複数の属性を取りたいとき。

**向かない場面：**学校と路面電車の停留所のように、地物同士が接しないとき。その場合は方法4を使います。

方法2：AI Agentに一文で頼む

AI Agentは、入力した依頼を実行するTerraLabのQGISプラグインです。レイヤ名とフィールドを読み取り、ツールを選んで、プロジェクト内で実行します。

同じリヨンのレイヤを読み込んだ状態で、次の依頼を送りました。

各区にある学校の数を数え、そのうえで各学校に最寄りの路面電車の停留所の名前と、そこまでの距離(メートル)を付けてください。

AI AgentはQGISのProcessingツールを2つ実行し、続けて短いPythonの処理で、新しい2つのフィールドを学校レイヤに書き込みました。パネルには「Worked for 22 s」と表示されました。GeoPackageをディスク上で書き換えるため、許可の確認は1回だけでした。カウントは手作業の結果と完全に一致しました。学校は合計382件で、2区と4区の27件から5区の56件までです。

オレンジ色で塗られたリヨンの区と学校の点が表示されたQGIS。右側にAI Agentのパネル。依頼文は「Count the schools in each arrondissement, then give every school the name of its nearest tram stop and the distance to it in metres.」。回答には区ごとの件数、学校の合計382件、そして全382校にnearest_tramとtram_distance_mが付いたこと(距離は49.6〜4,949.2 m)が書かれている。 — 同じ2つの結合を一文で実行。回答には新しいレイヤへのリンクと、変更点の一覧が付きます。

**向いている場面：**聞きたいことは決まっているが、4つの結合ツールのどれで答えが出るか分からないとき。または複数の手順をつなげたいとき。

**向かない場面：**毎週同じ結合を行うとき。一度モデラーかPythonスクリプトとして保存しておきましょう。

**料金：**無料プランはカード不要です。Proは月額€49(税別)です。

方法3：空間結合でカウントと集計を行う

方法1では、各学校にその区を付けました。逆の問い、つまり各区に学校が何件あるかを知るには、サマリー版を使います。

Processingツールボックスで Join attributes by location (summary) を検索します。Join to features in にポリゴン、By comparing to に点を指定し、Summaries to calculate で統計値を選びます。個数、合計、平均、中央値、最小値、最大値などが選べます。QGISは統計値ごとに1つのフィールドを追加し、名前は osm_id_count のようになります。

学校の件数に応じて、薄い黄色から濃いオレンジまで色分けしたリヨン9区の地図。各区に9e 38、4e 27、1e 33、6e 41、5e 56、2e 27、3e 54、7e 53、8e 53とラベルが付いている。赤い点が学校を示す。 — 1回のサマリー結合で求めた区ごとの学校数：0.02秒。

数値の合計も求められます。IGNの建物データで1回実行したところ、各区の建物数と、そこに登録されている住戸数が得られました。どちらも最大だったのは3区で、建物9,474棟、住戸51,743戸です。

単純なカウントだけなら、Vector > Analysis Tools > Count Points in Polygon… で、より少ない設定で同じ結果が得られます。

**向いている場面：**答えがエリアごとの数値(個数、合計、平均)のとき。

**向かない場面：**一致した地物の一覧そのものが必要なとき。方法1を one-to-many で使います。

方法4：Join attributes by nearest

地物同士が接していないときは、距離で結合します。Processingツールボックスで Join attributes by nearest を検索します。

Input layer に schools、Input layer 2 に tram_stops、Maximum nearest neighbors に1を指定します。QGISは停留所のフィールドに加えて、distance フィールドと、両端の座標を追加します。

リヨン8区の街路地図。赤い学校の点が、それぞれ黒い線で最寄りの青い路面電車の停留所につながっている。同じ停留所を共有する学校も複数ある。 — 各学校を最寄りの路面電車の停留所に結んだ図。リヨン全体では中央値が710 mで、382校のうち86校が300 m以内にあります。

結果を左右する設定は2つあります。

**Maximum distance。**300 mにすると、停留所が付いた学校は86校だけでした。残りの296校は、Discard records which could not be joined にチェックを入れない限り、フィールドが空のまま出力に残ります。
**Maximum nearest neighbors。**3にすると、382校が1,146行になりました。1校と1停留所の組み合わせごとに1行です。距離がまったく同じ地物があると行が増える点にも注意が必要です。IGNの建物103,910棟では103,911行になりました。

距離は直線距離で、道路沿いの歩行距離ではありません。

向いている場面：「どれが一番近いか」「どのくらい離れているか」を知りたいとき。

**向かない場面：**移動距離が必要なとき。Processingツールボックスのネットワーク解析ツールを使います。

どの述語にチェックを入れるか

述語とは、一致を判定する空間的なルールのことです。QGISはこれを「レイヤA [述語] レイヤB」と読みます。Aは属性を受け取るレイヤです。

赤い図形Aと青い図形Bの8種類の空間関係を示した図：intersect(一部でも共有)、contain(AがBをすべて含む)、are within(AがBの内側にある)、equal(同じ形状)、touch(境界だけを共有)、overlap(同じ種類で一部が重なる)、cross(線が通り抜ける)、no match(disjoint、何も結合されない)。 — 赤は属性を受け取るレイヤ、青は比較先のレイヤです。

多くの作業は次の3つの規則でカバーできます。

intersect：ポリゴン内の点や、接していればよいものすべてに使います。境界上の地物も拾います。
are within：地物が完全に内側に収まっている必要があるときに使います。リヨンと交差する建物のうち112棟は、1つの区に完全には収まっていませんでした。108棟は市境をまたぎ、4棟は区の内部の境界をまたいでいます。
contain：逆向きの場合、つまり点を含むポリゴン側から結合するときに使います。

複数のボックスにチェックを入れることもできます。その場合、どれか1つでも成り立てば一致とみなされます。

one-to-one、one-to-many、largest overlap

境界上にある建物は、2つの区に接しています。その建物をどう扱うかを決めるのが Join type です。リヨンと交差するIGNの建物46,250棟での結果です。

結合タイプ	出力行数	処理時間
One-to-many(一致ごとに地物を1つ)	46,254	1.13秒
First matching feature only(one-to-one)	46,250	0.99秒
Largest overlap only(one-to-one)	46,250	9.62秒

One-to-many では、区の内部の境界をまたぐ4棟が重複しました。一致の一覧としては正しい結果ですが、合計には向きません。これらの建物が2回数えられてしまいます。

「First matching」は、QGISが最初に見つけた一致を採用するため、境界上の建物はどちらの区にも入る可能性があります。「Largest overlap」は建物の大部分が入っている区を選ぶので最も公平な答えですが、ここでは約10倍の時間がかかりました。

座標参照系(CRS)の落とし穴

座標参照系が間違っていても、結合が止まることはほとんどありません。結果が気づかないうちに変わってしまいます。

**位置による結合では、CRSが混在していても動きます。**学校をWGS 84(EPSG:4326)のまま、区をLambert-93のままにして試しました。QGISがその場で再投影し、382件すべてが一致しました。
**距離は入力レイヤの単位で出ます。**WGS 84のファイルで Join by nearest を実行すると、「距離」の中央値は0.0071になります。これはメートルではなく度です。先に Vector > Data Management Tools > Reproject Layer… で、両方のレイヤをメートル単位の投影座標系に変換してください。
**Maximum distance も同じ単位です。**度の単位で300と指定すると、地球全体が範囲に入ってしまいます。

CRSとは何かの記事では、度とメートルの違いと、位置がずれたレイヤの直し方を説明しています。

大きなレイヤでの処理速度

QGISは、市町村規模の結合なら数秒で処理できます。IGNの建物103,910棟での結果です。

9つの区への one-to-one 結合：GeoPackageから0.97秒。
同じレイヤをShapefileにした場合：1.69秒。Vector > Data Management Tools > Create Spatial Index… のあとは1.04秒。
すべての建物に最寄りの路面電車の停留所を付ける処理：3.5秒。
Largest overlap：9.62秒で、最も遅い設定です。

大きな結合を速く保つコツは4つあります。

**GeoPackageで作業する。**空間インデックスが組み込まれています。Shapefileには .qix ファイルが必要で、Create Spatial Index がこれを書き出します。
**フィールドを絞る。**すべてをコピーせず、Fields to add に必要なものだけを指定します。
**largest overlap は避ける。**境界上の地物が本当に重要なときだけ使います。
**先にジオメトリを修復する。**無効なポリゴンがあると「has invalid geometry」というエラーで処理が止まります。Processingツールボックスの Fix geometries ツールで修復できます。入力レイヤの横にあるレンチのアイコンから Invalid feature filtering を変更する方法もあります。

点の位置も確認しましょう。学校の点382件のうち、IGNの建物の内側に入ったのは211件だけでした。残りは校庭や運動場を指しているため、「建物の中にある学校」という条件では171校が漏れていました。

まとめ

点にエリア名を付けるには、Join Attributes by Location で intersect を使います。

エリアごとの個数や合計には Summary 版を、最も近い地物とその距離には Join Attributes by Nearest を使います。

合計を出すなら one-to-one、すべての一致が必要なら one-to-many を選びます。

距離を扱う前に、メートル単位のCRSへ再投影してください。

どのツールが合うか迷ったら、欲しい結果をAI Agentに伝えて、何が作られたかを確認しましょう。

よくある質問

QGISの空間結合とは何ですか？

空間結合は、位置関係(内側にある、接している、最も近い)をもとに、あるレイヤの属性を別のレイヤに追加する処理です。QGISの主なツールは、Join Attributes by Location、個数や統計値を求めるそのSummary版、距離を求める Join Attributes by Nearest の3つです。

QGISで位置による属性の結合はどうやりますか？

Vector > Data Management Tools > Join Attributes by Location… を開きます。Join to features in に属性を受け取るレイヤ、By comparing to に取得元レイヤを指定し、intersect にチェックを入れ、フィールドと one-to-one の結合タイプを選んで実行します。

位置による結合と最近傍による結合の違いは何ですか？

位置による結合では、チェックを入れた述語に従って、地物が接している、または重なっている必要があります。最近傍による結合は接している必要がなく、最も近い地物を探して距離フィールドを追加します。距離の単位は入力レイヤのCRSの単位です。

空間結合の結果のフィールドが空になるのはなぜですか？

多くの場合、地物が述語の条件を満たしていません。点がポリゴンのすぐ外にある、「are within」のように条件が厳しすぎる、ジオメトリが無効である、といった原因です。両方のレイヤを地図上で確認し、「intersect」を試して、Fix Geometries を実行してください。片方のレイヤのCRSが未設定の場合も、位置がずれます。