オープンな街路画像であそぼう

オープンな街路画像であそぼう 2026-10-22 MIERUNE JCT in TOKYO 阪野 弘典

自己紹介 阪野 弘典（bannyaaa） SIer→筑波大学大学院 システム情報工学研究群 博士後期課程 ※今日の発表は個人としての活動です ✓千葉県市川市から来ました ✓好きな地理空間情報は街路画像です ✓趣味は物語と旅行です（最近、VIVANTと十三機兵防衛圏を少しずつ進めています）

本日話すこと 1. オープンな街路画像のプラットフォーム 2. Mapillaryの街路画像を取得・活用する 3. Mapillaryに街路画像をアップロードする

1. オープンな街路画像のプラットフォーム

街路画像 (Street-Level Imagery) とは 地上付近の人の目線から撮影した画像のこと（車両からの撮影も）

Google Street Viewで十分では？ Google Street Viewは、画像の印刷・スクショ・解析・保存を 規約で禁止しており、用途次第では使えない 今日はオープンな街路画像を提供する プラットフォームの話をします 出典：https://about.google/brand-resource-center/products-and-services/geo-guidelines/

オープンな街路画像プラットフォームとは ユーザーが投稿した街路画像を集めて保存し、CC BYやCC BYSAなどのオープンなライセンスで公開しているプラットフォー ムのこと ユーザーからの投稿 画像の管理と保存 画像の提供 画像 画像 画像 プラットフォームのサーバー

オープンな街路画像プラットフォームの例 Mapillary 運営元 画像枚数 KartaView Panoramax Mapilio Meta社 Grab社 インスタンスごとに異なる (OSM France, IGNなど) Mapilio社 30億枚以上 不明 約1億2,230万枚 約2,030万枚 インスタンスごとに設定 (大半がCC BY-SA 4.0) CC BY-SA 4.0 OSS プロプライエタリ (一部OSS) (2026-10-20時点) 画像の ライセンス CC BY-SA 4.0 CC BY-SA 4.0 ソフトウェアの ライセンス プロプライエタリ (一部OSS) プロプライエタリ (一部OSS) 特徴 画像枚数が多く、インフ ラの把握や都市環境の研 究など幅広く活用 自動車やオートバイなど 車両からの撮影を推奨 画像を複数のインスタンス 依頼を受けて撮影するこ で分散して管理する仕組 とで報酬を得るマーケット みを採用 プレイスを構想中 ※各プラットフォームの公式サイトとリポジトリ、OpenStreetMap WikiのStreet-level imagery servicesページをもとに作成

• https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Street-level_imagery_services

各プラットフォームにおける画像の保存状況 Panoramax Mapillary 出典：https://explore.panoramax.fr/ja/ 出典：https://www.mapillary.com/app/ KartaView Mapilio 出典：https://kartaview.org/map/ 出典：https://mapilio.com/app

個人的に興味があるプラットフォーム「Fotoshi」 ✓ユーザーは撮影した地物を指定して画像をアップロードする ✓地物に紐づく画像が表示される（ライセンスはCC BY 4.0） 出典：https://fotoshi.com/explore 出典：https://fotoshi.com/explore

2. Mapillaryの街路画像を取得・活用する

Mapillaryの画像の活用事例 地図の編集 OpenStreetMap アプリ開発 GeoGuessLite みちよみ 出典：https://blog.openstreetmap.org/2016/11/20/id-v2/ 出典：https://geoguesslite.com/ 街路画像を参考にして地図を編集 Mapillary画像を用いた GeoGuessr風の位置当てゲーム 出典：https://michiyomi.dev/map/ 都内の画像をVLMで解析して 街の様子を自然言語で表現

©︎ ©︎ ©︎ ©︎ ©︎ ©︎ Mapillaryの画像を活用する際に決めること どの範囲で撮影された、どのような撮影条件の画像を使うか ChenJJ (CC BY-SA) musashino5 (CC BY-SA) Ca73 (CC BY-SA) yasunari (CC BY-SA) snhoybekcxnb (CC BY-SA) mitz (CC BY-SA) 対象範囲は？ 出典：https://www.mapillary.com/app/

• https://www.mapillary.com/app/?pKey=482665854486773
• https://www.mapillary.com/app/?pKey=3532646383506314
• https://www.mapillary.com/app/?pKey=1788089251715166
• https://www.mapillary.com/app/?pKey=1353503245156337
• https://www.mapillary.com/app/?pKey=827277242415924
• https://www.mapillary.com/app/?pKey=723886526779021

Mapillaryの画像を取得するために使える仕組み ✓欲しい画像をしぼりこむためのメタデータ ✓メタデータの検索・抽出に利用できるAPIやPython SDK ユーザーからの投稿 画像の管理と保存 ユーザーへの提供 メタデータ API メタデータ SDK 画像 画像 画像 Mapillaryのサーバー

©︎ Mapillaryにおけるメタデータの例 画像をダウンロードするためのURLはメタデータに記載 画像 maheshika (CC BY-SA) メタデータ 画像ID 2157221781753991 撮影日時 360°画像か 2026-02-07 14:11 撮影地点 Point (132.47, 34.40) 撮影方向 5.47 品質スコア 画像のURL 0.69 … … False https://…

• https://www.mapillary.com/app/?pKey=2157221781753991

©︎ メタデータの検索・抽出から画像の解析へ 欲しい画像を取得するには、メタデータの検索・抽出の後に、 ダウンロードした画像を解析して選別する必要がある 1. メタデータの検索・抽出 2. 画像のダウンロード 3. 画像解析による選別 明るさは十分か？ 天気は？ メタデータ ボケやブレはないか？ メタデータ メタデータ 画像 画像 何が写っているか？ maheshika (CC BY-SA)

• https://www.mapillary.com/app/?pKey=2157221781753991

©︎ 画像解析による選別（Semantic Segmentation） ✓画像のピクセルを道路や建物といったカテゴリに分類する ✓道路の割合や画像内の位置をもとに画像を選別できる 画像 解析結果 lvl5 (CC BY-SA) 道路: 32%、建物: 30%、植生: 15%、… ※Mask2Former (facebook/mask2former-swin-tiny-cityscapes-semantic)を使用

• https://www.mapillary.com/app/?pKey=139027748257285

©︎ 画像解析による選別（VLM） 画像に写っているものを自然言語で出力して選別できる 画像とプロンプト（省略版） 出力結果 [{ "shop̲name": "Katsudon", "shop̲type": "飲食店" }, { "shop̲name": "IROHA", "shop̲type": "飲食店" }, { alt9800 (CC BY-SA) 画像内のすべての店舗について、店名と店舗の種類を 抽出して。回答はJSON形式 "shop̲name": "うどん", "shop̲type": "飲食店" }] 今回の試行では、 軽量なモデルのため か精度はあまりよく なかった ※Qwen3-VL（Qwen/Qwen3-VL-2B-Instruct）を使用

• https://www.mapillary.com/app/?pKey=1356873029992411

3. Mapillaryに街路画像をアップロードする

まだ撮影されていない場所はけっこうある 撮影してアップロードしてみよう 出典：https://www.mapillary.com/app/

Mapillaryに画像をアップロードする方法 モバイルアプリ スマホのカメラで撮影した画像をアップロード Mapillary サーバー デスクトップアプリ (コマンドラインアプリもある) 撮影機材で撮った画像・動画をPCからアップロード Mapillary サーバー

Mapillaryのモバイルアプリイメージ 出典：Mapillary

Mapillaryのモバイルアプリの特徴 ✓スマホ1台で撮影からアップロードまで完結する ✓（アプリの特徴でないが）シャッター音が気になる ✓撮影地点がずれていても編集できない 出典：https://www.mapillary.com/app/

Mapillaryのデスクトップアプリイメージ サーバーへの反映を確認 画像・動画をドラッグ＆ドロップ 撮影地点を確認・編集してアップロード 今回はGoProの動画 出典：Mapillary Desktop Uploader 出典：Mapillary Desktop Uploader 出典：https://www.mapillary.com/app/

Mapillaryのデスクトップアプリの特徴 ✓画像と動画どちらもアップロードできる（動画は最終的に画像に変換される） ✓撮影機材・撮影方法によっては、位置情報としてGPXファイ ルの追加が必要 ✓アップロード前に撮影地点の確認と編集ができる

まとめ ✓オープンなライセンスの街路画像を提供するプラットフォー ムがある ✓プラットフォームには多種多様な画像が保存されているの で、メタデータの検索や画像解析で目的に合った画像を取得 する ✓撮影した画像・動画をプラットフォームにアップロードする と誰かの役にたつ