緯度経度から、その地点が属する市区町村や統計小地域などを取得する「Galuchat GIS SDK」を作成しました。
外部APIを使わず、手元のデータセットで逆ジオコーディングを行います。JavaScript、Java、Python、C++に対応し、ブラウザやローカルアプリケーション、組み込み機器で利用できます。
この記事では、開発の背景とデモ・SDKの使い方を紹介します。方式やファイル形式の詳細は、プロジェクトの概略ページとSDKのドキュメントを参照してください。
既存の方法と、ローカルで使う際の課題
日本の行政区域レベルの逆ジオコーディングをローカルで行う場合、国土地理院が公開する位置参照情報や、国土数値情報（行政区域データ）、逆ジオコーディングAPIを使用する方法がありますが、これらをそのままローカル環境で使う場合、いくつかの技術的な課題があります。
通信環境と外部サービスへの依存
外部APIは通信環境やサービスの利用条件に依存するため、オフラインでは使用できない。またはキャッシュデータ量の予測ができない。
ポリゴンの計算量とデータサイズ
区域ポリゴンを使えばその座標が属する区域を判定可能だが、広範囲の詳細なポリゴンを低計算資源の機器で扱うには、データサイズと検索負荷もあり、データサイズも大きい。
代表点と実際の区域の不一致
区域を代表点で表せばデータを削減可能であるが、最も近い代表点の区域と座標が実際に属する区域は一致しない。特に入り組んだ境界や細長い区域では、形状を十分に反映できない。
Galuchatの提案する解決方法
Galuchatでは、区域ポリゴンを高解像度のラスタに変換し、部分参照できる形で圧縮します。グリッド単位で区域形状を保持しながら、データサイズと検索時のメモリ使用量を抑えます。
ポリゴン判定を領域IDの読出しに置き換える
各画素に領域IDを記録し、検索時には次の処理を行います。
- 緯度経度からグリッド位置を求める
- 圧縮データから領域IDを読み出す
- 辞書から対応する地名を取得する
代表点までの距離ではなく面情報を使うため、解像度の範囲で複雑な区域形状を反映できます。
領域のまとまりを利用して圧縮する
ラスタを再帰構造に分割しつつ、分割区域内の画像の規則性を利用して面積に比例しない方式でデータを圧縮します。例として、日本全国の行政区域の地図データは、0.001度間隔(約110m間隔)で478.8 KiB、0.0001度間隔(約11m間隔)で4.47 MiBです。
圧縮は領域IDを保持しますが、ラスタ化で境界がグリッド単位に丸められます。境界付近やグリッドより小さな区域では、ポリゴンによる判定と異なる場合があります。
※領域IDと地名の変換辞書は別途使用します。
地図全体を展開せずに読み出す
圧縮データを順に走査し、不要な部分を読み飛ばしながら対象位置の領域IDを復元します。地図全体を展開せず、ファイルやROMから小さな作業メモリで検索します。
応用例
Galuchatの機能を体験できる2つのウェブアプリケーションと一つの組込例を公開しています。どちらも、ダウンロードしたデータを使い、逆ジオコーディングや地図の再構成をブラウザ内で実行します。
逆ジオコーディング
データセットを選び、緯度経度を入力すると、その地点が属する区域の地名を取得できます。複数地点の検索や、結果のJSON・CSV出力にも対応しています。
地図表示
領域IDのラスタデータから地図を再構成し、区域の形状を表示します。地図の移動・拡大縮小に加え、クリックした地点の地名を確認できます。このウェブページはWebMCPからも使用可能です。
どちらもGaluchatのランディングページから利用できます。
SDKとして使う
コードとデータセットは、以下のリポジトリで公開しています。
SDKは主に、領域IDの地図データである WGSMapSet、地名辞書である GisWordBook、それらを読み出すライブラリで構成しています。同じデータセットをJavaScript、Java、Python、C++で利用できます。
パッケージマネージャによるインストールを前提とせず、必要な読出しコードとデータファイルを配置して使う形です。
Pythonで動かす例
Python 3.11以降で、SDKに同梱した日本の行政区域データを検索できます。
git clone https://github.com/nyatla/galuchat-gis-sdk.git
cd galuchat-gis-sdk
PYTHONPATH=python/src python3 \
python/getstarted/reverse_geocode_imperial_palace.py \
datasets/jp-admin-n03-2026/N03-20260101-grid-4096-1000.wgsmapset.glc \
datasets/jp-admin-n03-2026/N03-20260101.giswordbook
サンプルは皇居、東京駅、新宿駅付近を検索します。出力の一部は次のようになります。
Tokyo Station: lon=139.7671, lat=35.6812
code: 672
path: 東京都 / 千代田区
Shinjuku Station: lon=139.7006, lat=35.6896
code: 688
path: 東京都 / 新宿区
ここで表示される code はデータセット内部の領域IDです。自治体コードなどの原典の識別子と同じものとは限りません。
各言語の導入手順と最小コードは、リポジトリのGet Startedにまとめています。
日本以外の区域データへの展開
当初は日本の行政区域のみを対象としていましたが、読出し方式を共通化し、各国の行政区や統計区のデータにも展開しました。
公開しているデータセットは38か国・地域、計45件です。地図データと地名辞書を対応するものに変更することで、同じ読出しコードを利用できます。
ただし、収録している区域の単位はデータセットごとに異なります。市区町村相当のものもあれば、統計小地域などを収録したものもあります。細かいグリッドのデータを選んでも、収録している区域の単位自体が細かくなるわけではありません。
各データセットの収録内容、解像度、ファイルサイズ、描画例、ダウンロード先は、SDKのデータセットガイドにまとめています。
ソフトウェアと文書は、特に記載がない限りApache License 2.0です。データセットにはそれぞれの原典に基づく利用条件が適用されるため、利用するデータのガイドと、配布ZIP内の NOTICE.md を確認してください。
AIに実装を依頼する場合
コーディングAIに組み込みを依頼する場合は、リポジトリと対象言語のGet Startedを参照させると、使用するコードとデータファイルを指定できます。
例えば、Pythonなら次のような依頼です。
https://github.com/nyatla/galuchat-gis-sdk を使用して、
経度・緯度から、その地点が属する日本の行政区域名を取得する
Pythonプログラムを作成してください。
README.ja.md と python/getstarted/README.md を参照し、
同梱の jp-admin-n03-2026 データセットを使用してください。
検索は外部APIを使わず、ローカルのデータを参照して行ってください。
座標の引数順は経度、緯度です。
未設定領域では、地名が得られなかったことを返してください。
まず同梱サンプルを実行し、東京駅付近の座標
（経度139.7671、緯度35.6812）から
「東京都 / 千代田区」が得られることを確認してください。
データセットのNOTICE.mdも確認し、必要な出典表示を残してください。
AIに実装を任せた場合も、使用したデータセット、座標の順序、未設定領域での結果は確認してください。