はじめに

経路探索やルート最適化を扱うとき、単純なユークリッド距離（直線距離）ではなく、
実際の「道路距離」や「所要時間」を使いたいケースが多くあります。

例えば以下のような場面です：

配送ルートの最適化
観光ルートの提案
移動時間のシミュレーション

このような現実的な距離・時間を取得できるオープンソースのルーティングエンジンが
OSRM（Open Source Routing Machine） です。

OSRM は OpenStreetMap のデータを利用し、
REST API として距離や所要時間を簡単に取得できるようになります。

本記事では、Windows 11 環境を例に以下の手順をハンズオン形式で実施します：

Docker と OSM データを準備する
OSRM の前処理を実行する
OSRM サーバを起動して API を確認する
Folium でルートを可視化する

これにより、「道路距離・所要時間を扱える環境」をローカルに構築し、
地図上にルートを描画して確認することがゴールとなります。

環境準備

本記事では以下の環境を前提とします：

Windows 11
Docker Desktop（インストール済み）
Git Bash（コマンド実行に使用）
Python（インストール済み、後半で可視化に使用）

Docker Desktop のインストール手順や動作確認（hello-world）は本記事では省略します。
インストールがまだの場合は、公式サイトを参照してください。

OSMデータの取得

OSRM を動かすには、OpenStreetMap (OSM) の地図データが必要です。
これは Geofabrik から地域ごとに入手できます。

データの選択

日本全体のデータもありますが、サイズが大きく処理に時間がかかります。
まずは軽量で扱いやすい 関東地方のデータ を使用します。

ダウンロード先：
Geofabrik - Kanto

ファイル名：

kanto-latest.osm.pbf

保存先ディレクトリ

本記事では以下のディレクトリに保存したとします：

例：
project_dir/osrm/kanto-latest.osm.pbf

これで OSM データの準備が整いました。

OSRMの前処理

OSM データをそのままでは利用できないため、
OSRM で使える形式に変換する「前処理」を行います。

この処理は以下の 3 ステップです：

extract：OSM データを抽出
partition：データを分割
customize：探索用の重み付けを設定

前処理コマンド（Git Bash）

作業ディレクトリ：project_dir
保存先：project_dir/osrm/kanto-latest.osm.pbf

# OSRM イメージを取得（初回のみ）
docker pull osrm/osrm-backend

# extract
WINPWD="$(pwd -W)"
MSYS_NO_PATHCONV=1 docker run --rm -t \
  -v "$WINPWD/osrm:/data" \
  osrm/osrm-backend \
  osrm-extract -p /opt/car.lua /data/kanto-latest.osm.pbf

# partition
MSYS_NO_PATHCONV=1 docker run --rm -t \
  -v "$WINPWD/osrm:/data" \
  osrm/osrm-backend \
  osrm-partition /data/kanto-latest.osrm

# customize
MSYS_NO_PATHCONV=1 docker run --rm -t \
  -v "$WINPWD/osrm:/data" \
  osrm/osrm-backend \
  osrm-customize /data/kanto-latest.osrm

※ Git Bash ではパスの自動変換を防ぐため、先頭に
MSYS_NO_PATHCONV=1 を付けています。

生成されるファイル

処理が完了すると、project_dir/osrm/ 配下に以下のようなファイルが生成されます。

kanto-latest.osrm
kanto-latest.osrm.partition
kanto-latest.osrm.cells
その他、補助ファイル（.geometry など）

これらが揃っていれば、OSRM サーバを起動できる状態になっています。

サーバ起動とAPI確認

前処理が完了したら、OSRM サーバを起動して API が利用できるか確認します。

サーバの起動

以下のコマンドで OSRM サーバを起動します。
標準ではポート 5000 を使用します。

WINPWD="$(pwd -W)"
MSYS_NO_PATHCONV=1 docker run --rm -t \
  -p 5000:5000 \
  -v "$WINPWD/osrm:/data" \
  osrm/osrm-backend \
  osrm-routed --algorithm mld /data/kanto-latest.osrm

ターミナルに running and waiting for requests のようなメッセージが表示されれば、
OSRM サーバは起動中です。

API の確認

別のターミナルを開いて、curl コマンドで API を叩いてみます。

curl "http://127.0.0.1:5000/route/v1/driving/139.7671,35.6812;139.7020,35.6896?overview=false"

返ってきた JSON に distance（距離, メートル単位）や
duration（所要時間, 秒単位）が含まれていれば成功です。

レスポンス確認

東京駅 → 渋谷駅を例に実行すると、以下のようなレスポンスが返る：

{"code":"Ok","routes":[{"legs":[{"steps":[],"distance":7045.2,"duration":475.8}],"distance":7045.2,"duration":475.8}],"waypoints":[...]}

このように、直線距離ではなく「実際の道路距離」と「所要時間」を取得できることが確認できます。

Foliumでルート可視化

OSRM の API から取得した経路を、Folium（Leaflet ベースの Python ライブラリ）で HTML 地図に描画して確認します。

Foliumスクリプト（距離・時間をポリラインに表示）

東京駅 → 渋谷駅の 2 点を固定
返ってきた GeoJSON 形状（[lon, lat]）を Folium 用 [lat, lon] に変換
距離（km）と所要時間（分）を線のツールチップに表示
地図上のマーカーは開始（緑）・終了（赤）のみ

import requests
import folium

# --- 地点 ---
points = [(35.6812, 139.7671), (35.6896, 139.7020)]  # 東京駅 → 渋谷駅

# --- OSRMサーバ設定 ---
server = "http://127.0.0.1:5000"
profile = "driving"

coords = ";".join(f"{lon},{lat}" for lat, lon in points)
url = f"{server}/route/v1/{profile}/{coords}?overview=full&geometries=geojson"

resp = requests.get(url)
resp.raise_for_status()
data = resp.json()

route = data["routes"][0]
geometry = route["geometry"]["coordinates"]
line = [(lat, lon) for lon, lat in geometry]

distance_km = round(route["distance"] / 1000, 2)
duration_min = round(route["duration"] / 60, 1)

# --- Foliumで地図作成 ---
m = folium.Map(location=points[0], zoom_start=13)

# 経路ポリラインに情報を付与
folium.PolyLine(
    line,
    color="blue",
    weight=5,
    opacity=0.8,
    tooltip=f"距離: {distance_km} km / 所要時間: {duration_min} 分"
).add_to(m)

# 開始・終了点のマーカー
folium.Marker(points[0], popup="Start: 東京駅", icon=folium.Icon(color="green")).add_to(m)
folium.Marker(points[-1], popup="End: 渋谷駅", icon=folium.Icon(color="red")).add_to(m)

m.save("osrm_route_min.html")
print(f"[OK] 保存しました → osrm_route.html")

実行結果

カレントディレクトリに HTML（例：osrm_route.html）が生成される
ブラウザで開くと、ルートが描画され、線をホバーすると距離・時間が確認できる

まとめ

ここまでの手順で以下を実施しました：

OSM データを取得（関東地方のデータを使用）
OSRM の前処理（extract → partition → customize）
OSRM サーバを起動して API から道路距離・所要時間を取得
Folium でルートを可視化

これにより、「道路距離・所要時間を扱える環境」 がローカルで構築できました。

次のステップとしては以下のような発展が考えられます：

/table エンドポイントを利用して 距離・時間の行列 を取得
Python で TSP（巡回セールスマン問題）やルート最適化 に応用
Web アプリ（Flask / Streamlit など）と組み合わせて インタラクティブなルート検索ツール を作成