SPATIAL RAG
点群に、聞く。
地形、市街地、屋内。三次元の点群に問いかけると、該当する場所や物が、高さや面積の値とともに表示されます。
山形駅前の車載点群に「高さ20m以上の建物は」と聞いた画面。屋上まで見えていない建物は「≥」付きで返ります。
見るより先に、聞く。
PointSharkは、膨大な三次元データに対して発見的な分析を行うツールです。最新の解析アルゴリズムとLLMを組み合わせ、さまざまな切り口でのデータ解析を可能にします。
地形、市街地、屋内。思いつくままに、聞く。
三次元データへのアプローチを、その活用シーンに応じて切り替えます。問いかけは自然な日本語で、思うがままに。
地形
「この崖と似た地形は、ほかにどこにある？」
検索対象の地域から、形状が似ている地形を検索し、類似度の順に返します。
データ：航空レーザ・標高データ
市街地
「駅から300m以内で、高さ20m以上の建物は？」
条件に合う建物をハイライトし、数値を示します。
データ：車載計測（MMS）の点群
屋内
「設置面積5m²以上の設備は？」
条件に合う物体をハイライトし、数値を示します。
データ：屋内計測の点群
多様なデータ、シーンに柔軟に対応します。
| モード | データ | 主な聞き方 | 返す数字 | アプローチ |
|---|---|---|---|---|
| 地形 | 航空レーザ・標高データ | 形で：似た地形 | 類似度、比高、平均傾斜 | 類似度は画像基盤モデルを用いて分析します。数値は三次元データからの計算値。VisionLLMによる分析を付加可能。 |
| 市街地 | 車載計測（MMS） | 条件で：高さ・距離・面積・状態 | 道路から見えた壁面の高さ、面積、距離 | 数値は三次元データからの計算値。データ欠損がある場合にはその旨を表示します。VisionLLMによる分析を付加可能。 |
| 屋内 | 屋内計測（歩行型・据置型） | 条件で：高さ・面積・体積・距離・物体種類・状態 | 高さ、設置面積、体積、縦横の寸法 | 数値は三次元データからの計算値。 |
数値はすべて点群の幾何計算によるものです。LLMは質問の解釈と画像分析を担当します。
地形：似た地形を、広域から探す。
地形データは高さの関数なので、真上から見た表現がほぼ完全な情報を持ちます。PointSharkはこの性質を使い、地形を一定の規約で画像に変換してから特徴づけ、類似度で検索します。
利用者は手元の3Dデータを自由な視点で見て、関心のある崖や沢を囲むだけです。囲んだ広さに応じて索引の縮尺が自動で選ばれ、実際に検索された範囲が画面に示されます。候補は、モデルが見ているのと同じ陰影図で並べて、似ているかどうかを目で確かめられます。
雲仙の範囲を指定し、樽前などほかの山域から似た地形を探した画面
| 項目 | 値 |
|---|---|
| 指定できる範囲（5段の縮尺） | 250 m – 4 km |
| 索引された区画数 | 64,545 |
| 検索の応答時間 | 37 ms |
| 上位5件に正解を含む割合 | 78.3 % |
国土地理院の標高データで実証。位置特定の精度は、5mメッシュの索引に対し別系統の1mメッシュを検索側に用いて測定（ランダム選択時は上位5件正解率0.27%）。区画数は火山4山域・5段の索引によるもので、対象範囲と縮尺は案件ごとに決めます。索引の構築は一度で済みますが、範囲に比例して計算量が増えます。
市街地：街並みに、条件で聞く。
車載計測（MMS）の点群から、道路に面した建物の壁面と、電柱・標識などを切り出して索引にします。「駅から300m以内で、高さ20m以上の建物は」と聞くと、該当する建物がハイライトし、高さが表示されます。
車載計測は道路から見上げて撮るため、屋上が写らない建物があります。PointSharkは壁面の上端の写り方を調べ、屋上まで見えていない建物は「77m以上」のように表示します。
山形駅前（半径400m）の車載点群。条件に合う壁面だけが光り、屋上まで見えていない建物はアンバーで「≥」と表示されます
-
見えた高さ道路から見えた壁面の上端を、地盤からの高さとして幾何計算します。
-
≥ 下限値バルコニーの床だけが縞状に写る高層など、屋上まで見えていない建物は下限として扱います。「X m以下」の条件では、判定できないものとして除き、その件数を示します。
-
面積・距離道路に面した壁の長さと、地図上でクリックした地点や登録した地点（駅など）からの距離で絞り込めます。
屋内：設備を、高さ・面積・体積・種類・状態で探す。
屋内計測の点群から床と天井と壁を見分け、床に置かれた設備や棚を一つずつ切り出します。天井の梁やダクトは床に設置しないので、設備とは分けて扱います。
屋内データは計測機器が巡回し、物を全周から捉えています。車載計測と違い、高さだけでなく設置面積と体積を点群から計算できます。
「高さ3m以下で、設置面積2m²以上の設備は」と聞いた画面。画像はイメージです（合成データ）
状態は画像から、数量は点群から。
設備の状態（錆、ひび割れ、バルブの開閉など）は、カメラの画像を構内で動作する視覚言語モデルが判定します。寸法や変位は、同じ物の点群から計算します。どの層で得た結果かを区別して返します。
| 層 | 担当 | 返すもの |
|---|---|---|
| 状態 | 構内で動作する視覚言語モデルが画像を解析 | 種類、状態、記述 |
| 形の類似 | 画像基盤モデルによる特徴の距離 | 類似度と順位 |
| 数量 | 点群からの幾何計算 | 寸法、面積、体積、変位、個数 |
自社計測による検証値（LiDAR＋カメラ）
| 項目 | 値 |
|---|---|
| カメラの再投影誤差 | 0.50 px |
| 変位推定（重心差による計算） | 0.74 m |
| 変位推定（物体照合による計算） | 0.004 m |
何も動いていない場面での誤検出はゼロ。
時間差分で変化を見つけます
| 対象 | 見つける変化 |
|---|---|
| 室内・設備 | 什器・機材の出入り、移動 |
| 倉庫 | 在庫の山の増減、区画の空き |
| 地形 | 盛土、切土、崩落、堆積 |
条件で、形で、状態で。
3つのモードに共通する、聞き方の3つの型です。掛け合わせることもできます。
条件で聞く
高さ20m以上、設置面積5m²以上、駅から300m以内、前回から1m以上動いたもの。
数値で書ける条件が、そのまま検索条件になります。
市街地・屋内モードの中心です。
形で聞く
この崩落地形に似た場所、この沢に似た地形。数値では書けない条件を、手元のデータを例として示して検索します。
地形モードの中心です。
状態で聞く
錆びている配管、ひび割れのある壁面、閉じたままのバルブ。色と質感の判定が必要な条件です。
点群と画像を融合し、構内の視覚言語モデルで判定します。
掛け合わせて聞くこともできます
「この斜面に形が似ていて、かつ比高50〜150m、平均傾斜25度以上」
「太さ20cm以上の配管で、錆びているもの」
問いは日本語のままで
日本語の問いは、構内で動く言語モデルが検索条件に翻訳します。モデルが行うのは翻訳だけで、数値は出させません。「駅の東側」のように条件にできなかった部分は、使わなかったことを画面に表示します。
取得機器を問いません。
ドローン、移動計測車両、歩行型・据置型スキャナ、航空レーザのデータなど、さまざまなデータを同じ処理系で統合して扱います。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 点群 | LAS / LAZ / PLY / E57 |
| 標高ラスタ | 格子標高データ（GeoTIFF、標高タイル） |
| 座標系 | 平面直角座標系。全系対応。測地系の変換を内蔵 |
| 属性 | 反射強度、RGB、分類コード（存在する場合に利用） |
| 設置形態 | オンプレミス完結。データは外部に送信されません |
| データの用意 | 機器のキャリブレーションや治具の作成などデータ取得のお手伝いをします |
動作を確認済みのデータ
-
国土地理院 基盤地図情報数値標高モデル（1m / 5m / 10mメッシュ）、標高タイル、オルソ画像タイル。広域の標高データを索引化する用途
-
山形県 道路空間点群データ移動計測車両およびULS測量による道路の点群。同一地域を2つの取得手段で計測したデータを統合
-
自社計測据置型LiDARとカメラによる融合計測。室内・設備の時期間差分
構成と導入
| 担当 | 範囲 | 内容 |
|---|---|---|
| お客様 | 計測データ | 点群・標高データ |
| Sigfoss | PointShark 本体 | 索引の設計と構築。ソフトウェアと処理の組み立て、推奨計算環境構成の提示 |
| 販売パートナー | 計算環境 | 索引構築と検索に必要な構成を構築 |
-
アセスメントお手持ちのデータを確認し、データアプローチ、索引化する範囲とそれに必要な計算機の規模をご提案します。
-
PoCご要件に合わせて処理を組み、一部の範囲を索引化して実データで結果を確認します。
-
本番導入必要範囲の索引構築、運用環境への設置、更新手順の引き渡し。
出典：国土地理院ウェブサイト ／ 山形県道路空間点群データ（山形県）CC BY 4.0