建物フットプリントとは？定義と面積

建物フットプリントとは、建物が覆う地表面積で、壁が地面と接する位置における壁の外側に沿って測定します。上から見た平面的な輪郭であり、高さも階数も含みません。都市計画担当者、保険会社、建築家、GISチームは、敷地占有率、洪水リスク、太陽光発電の可能性を測るためにこれを使います。

この言葉は、配置図でもゾーニングコードでもGISのlayerでも同じ意味です。同じフットプリントを持つ2棟の建物が、平屋と高層建築になることもあります。フットプリントの数値には高さが含まれないからです。そして、ダウンロードできるほぼすべてのフットプリントは、実際には壁の位置で測定されていません。これがこのページの後半の話です。

フットプリントに含まれるもの

フットプリントは地盤面への投影なので、どの要素も判定は簡単です。地面に立っていて、外壁線の内側にあるかどうかです。

2つの項目は管轄によって変わるため、思い込みではなく確認してください。屋根付きポーチとカーポート、そして一定距離未満の軒の張り出しを無視するかどうかです。どちらについても地域のゾーニングコードが基準であり、許可申請の審査対象となる文書です。それ以外は定義から導かれる内容で、どこでも成り立ちます。

建物フットプリント、床面積、建築面積の違い

4つの窓口で、4種類の数値が求められます。どれも別の数値の代わりにはなりません。

フットプリントが90 m²、300 m²の敷地に建つ2階建て住宅を考えてみましょう。延床面積は、階段室や壁厚を差し引く前なら、おおよそ90×2＝180 m²です。建物占有率は90 / 300なので30%です。容積率は180 / 300なので0.6です。3つの異なる数値が1棟の建物にあり、ゾーニングコードは2番目と3番目を別々に制限します。Wikipediaの容積率に関する項目では、この表で使っている2つの比率の定義を説明しています。

建物フットプリントの面積を計算する方法

3つの出発点から計算できますが、それぞれで算術が変わります。

敷地占有率を求めるには、区画面積で割って100を掛けます。300 m²の敷地にある90 m²のフットプリントなら、占有率は30%です。コードで最大建物フットプリントが定められている場合、ほとんどの場合は絶対面積ではなく割合で書かれているため、建物ポリゴンだけでなく区画ポリゴンも必要です。

フットプリントかroofprintか：実際にダウンロードしたもの

航空カメラや衛星カメラに見えるのは屋根です。その画像をモデルや人がトレースすると、屋根の端が描かれます。しかし屋根の端は壁の基部ではありません。ほぼすべてのオープンな建物データセットはこの方法で作られているため、フットプリントと表示されたポリゴンの多くは、実際にはroofprintです。

この2つを離す要因は3つあります。軒と張り出しは屋根を外側へ押し出します。住宅なら通常30〜80cmで、小さな建物の面積の数パーセントに相当します。傾き、つまりオフナディア画像で高い物体が横方向にずれる現象は、タワー全体を数メートル横へ移動させます。そしてカーポート、ベランダ、ガソリンスタンドのキャノピーは、下に壁がない屋根そのものです。

発行元自身もそう説明しています。Overtureの建物ガイドでは、ジオメトリを「最も外側のフットプリントと想定されるもの。衛星・航空画像からトレースした場合はroofprint」と記述しています。GoogleのFAQでは、モデルは「建物の基部ではなく屋上を検出するよう訓練されている」と説明しているため、高層建築ではポリゴンは建物が立つ位置ではなく、屋根が見える位置にあります。OpenStreetMap wikiも屋根を基準に建物を定義し、1つのノードとしてマッピングすることを認めています。

この2つの違いを知らずに、さらに2つの区別でそれぞれ半日ずつ失いました。区画は法的な対象であり、誰かが所有する土地で、所有権が変わると更新される土地台帳から得られます。フットプリントと結合するのは有用です。しかし両者を混同すると、庭を屋根として数えてしまいます。そして長屋住宅は、このページのほかの何よりも多くの処理パイプラインを壊します。8軒の住宅が壁を共有しているため、上から見ると屋根に継ぎ目がなく、検出器は1つのポリゴンを返し、地籍は8つを返します。どちらも間違いではありません。数える前に、分析に必要なものを決める必要があります。

違いが重要な理由

1棟だけ輪郭を間違えても、何も変わらないかもしれません。しかし対象地域のすべての建物で誤差が積み重なると、誰かが判断しようとしている数値の中に入り込みます。

太陽光発電の可能性を求めるなら屋根が必要なので、roofprintが適切な形です。地表の被覆、洪水リスク、後退距離の適合性には基部が必要で、roofprintを使うとそれらすべてを静かに過大評価します。同じlayerが、保険料の算定、古い国勢調査を補う人口推定、固定資産税評価、無許可増築の検出、通信計画、フットプリントと高さから押し出して作る3D都市モデル、2時点の比較による被害評価にも使われます。

すべてに必要なのは同じものです。建物ごとに1つのポリゴンがあり、信頼できる面積を持つことです。

建物フットプリントのダウンロード先

ほとんどの用途は5つのソースでカバーできます。この表の内容はすべて、2026年8月23日に各発行元のページで確認しました。

選ぶ前にライセンスを確認してください。ODbLは継承条項付きなので、派生データベースも同じ条件で公開する必要があり、この条項のためにクライアント向け成果物を失った人は少なくありません。CDLA Permissive 2.0とCC BY 4.0はクレジット表示だけを求めます。GoogleはCC BY 4.0とODbLの両方で公開しており、選択できるようにしています。これは意図的なもので、OpenStreetMapコミュニティなどが互換性について議論せずにデータを使えるようにするためです。

この表で、トレースではなく測量されているのはIGN BD TOPOだけです。また、建物ごとの高さを提供するのもこれだけです。床面積、階数、または高さが必要なら、そのうち欠けている情報が何かを確認してください。Microsoftは一部に高さを持っています。

3つの世界規模のソースは同じ地面について一致しません。その不一致が役に立ちます。

1つの地域のファイルだけが欲しい場合は、私たちの無料建物フットプリントダウンローダーが、描いた範囲について3つすべての世界規模のソースを読み込み、帰属表示を内部に記載したGeoJSONを渡します。アカウントは不要で、範囲は25 km²までです。

自分の地域のフットプリントを抽出する方法

5つのソースをすべて使っても足りない状況が4つあり、私は通常の年に4つとも経験します。Googleはグローバルサウスの端で止まり、MicrosoftはBing画像が存在する場所へ行き、OpenStreetMapは誰かが作業した場所へ行くため、対象地域がカバーされていない場合です。Google Open Buildingsの推論は2023年5月に実行されたため、2025年に完成した分譲地は含まれず、データが問いより古い場合です。被害評価や建設モニタリングには2つの時点が必要ですが、オープンデータは1時点しか提供しない場合です。また、太陽光発電調査用の屋根面のように、誰も公開していない形状が必要な場合や、30cmの世界規模モデルでは役に立たない、自分で撮影した5cmドローン画像から建物を抽出したい場合です。

その場合は自分で抽出します。4つの選択肢のうち3つはQGIS内で実行でき、手順版でそれぞれを詳しく説明しています。

クラウドの選択肢

私たちは3行目にあるAI Segmentationを提供しています。そのため、他の4つと比較して判断してください。

QGISのpluginマネージャーからインストールでき、無料アカウントが必要です。GPU、重みのダウンロード、Python環境は必要ありません。任意のrasterまたはベースマップ上にゾーンを指定し、buildingのような単語を入力します。すると、スタイル付きGeoPackageが出力されます。オブジェクトごとに1つのポリゴンが作成され、それぞれにクラス、信頼度スコア、面積が含まれるため、占有率にそのまま読み込めます。

製品ページ

信頼する前にlayerを確認する

私が実行する順番で5つのチェックを行います。約15分かかりますが、間違った数値を提供するのを何度も防いでくれました。

覚えておくこと

建物フットプリントとは、建物が覆う地表面積で、壁が地面と接する位置の外側で測定したものです。

付属ガレージと柱で支えられた屋根付きポーチは、通常含まれます。軒の張り出し、片持ち式バルコニー、囲まれた中庭は含まれません。ポーチについては地域のゾーニングコードが判断します。

敷地占有率はフットプリントを区画面積で割ったものなので、300 m²の敷地にある90 m²のフットプリントなら30%です。床面積は代わりに囲まれたすべての階を合計し、おおよそフットプリントに階数を掛けたものです。

ダウンロードできるほぼすべてのフットプリントは、上空から撮影した写真をトレースしているため、屋根に沿っています。住宅では軒がその端を壁の基部より30〜80cm外側へ押し出し、傾きは高い建物の屋根を数メートル横へ移動させます。

EPSG:4326で計算した面積は度単位で返され、それでも数値らしく見えます。そのため、$areaを読む前にメートル系CRSへ再投影してください。

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よくある質問

建設や建築におけるfootprintとは何ですか？

GISでの意味と同じです。建物が覆う地表面積で、地盤面における壁の外側に沿って描きます。配置図では、敷地上で建物が占める形状であり、ゾーニングコードが区画に対する割合として制限する対象です。建築家は設計全体の規模を大まかに表すために「footprint」を使うこともありますが、測定される数値は常に地表面への投影です。

建物フットプリントに屋根の張り出しは含まれますか？

いいえ。フットプリントは外壁の基部で測定され、軒の張り出しは地面の上にあって、地面に接していません。屋根付きポーチやカーポートは、柱が地面に届くため通常は含まれます。一定距離未満の軒の張り出しを無視するコードもあれば、無視しないコードもあるため、後退距離の制限に近い場合は地域の規則を確認してください。

建物フットプリントはroofprintと同じですか？

いいえ。フットプリントは壁が地面と接する位置の輪郭で、roofprintはその上にある屋根の輪郭です。住宅では軒が屋根を30〜80cm外側へ押し出し、オフナディア画像では傾きによって高い建物の屋根が数メートル横へ移動することがあります。画像をトレースしたダウンロード可能なデータセットのほぼすべてが、roofprintを提供します。

建物フットプリントと床面積の違いは何ですか？

フットプリントは建物が覆う地表面積で、1回だけ数えます。床面積は囲まれたすべての階を合計し、おおよそフットプリントに階数を掛けたものです。建築面積、または建物占有率は通常、フットプリントと同じ地表面積を、敷地に対する割合で表したものです。

建物フットプリントの面積はどのように計算しますか？

図面からなら、各部分の外側の寸法を掛け、合計して中庭を差し引きます。GISポリゴンからなら、メートル系CRSに再投影して $area 式を読み取ります。まだポリゴンがない画像からなら、まず輪郭をデジタイズまたは検出し、その後同じ方法で測定します。敷地占有率については、結果を区画面積で割って100を掛けます。

建物フットプリントを無料でダウンロードできる場所はどこですか？

OpenStreetMap、Microsoft Global ML Building Footprints、Google Open Buildings v3、Overture Mapsはすべて無料です。IGN BD TOPOはLicence Ouverte 2.0のもとでフランスをカバーしています。それぞれに独自のライセンスと時点があり、どちらも上の表に示しています。1つの地域なら、私たちのダウンローダーで範囲を描き、3つの世界規模のソースから一度にGeoJSONを取得することもできます。

ヨーロッパをカバーするデータセットはどれですか？

Google Open Buildings v3ではありません。対象はアフリカ、南アジア、東南アジア、ラテンアメリカ、カリブ海地域で、それ以外は含まれません。ヨーロッパでは、OpenStreetMap、Microsoft、Overture、そしてフランスのIGN BD TOPOのような各国のデータを利用できます。プロジェクトを計画する前に、GoogleのFAQで対象国の一覧を確認してください。

OpenStreetMapのフットプリントをクライアント向け成果物に使用できますか？

ODbL 1.0のもとで使用できますが、まず継承条項を確認してください。派生データベースは同じ条件で公開する必要があり、私が見てきた成果物の中にも、そのために失われたものがあります。MicrosoftデータのCDLA Permissive 2.0とGoogleデータのCC BY 4.0はクレジット表示だけを求めます。そのため、ライセンス列はカバレッジ列と同じくらい重要です。

この内容をさらに詳しく説明するページが2つあります。GeoAIは、これらの検出モデルが属するより広い分野です。また、QGISで建物フットプリントを自動検出するはこのページの手順版で、layerが使えるかどうかを決めるフィルタリング手順も説明しています。ツール自体については、ローカルのSAMベースの選択肢を含めて、AI pluginのまとめとQGIS AI hubをご覧ください。