ヒートマップ分析に役立つ国土地理院データ一覧10選

ヒートマップ分析で重要なのは、色を付けること自体ではなく、何を数値化し、どの地理情報と重ねて意味づけるかです。国土地理院は、地形図、写真、標高、地形分類、災害情報など、日本の国土を把握するための多様な情報を地理院地図などで公開しており、重ね合わせや3D表示にも対応しています。だからこそ、国土地理院データは、ヒートマップを単なる見た目の図ではなく、判断に使える地理情報へ引き上げる土台になりやすいのです。

「ヒートマップ 国土地理院」と検索する実務担当者の多くは、どのデータを選べばよいのか、標高を見るべきなのか、空中写真を見るべきなのか、災害や土地条件まで含めるべきなのかで迷います。結論からいえば、目的別に使い分けることが大切です。高低差を見たいのか、浸水しやすさを見たいのか、植生の偏りを見たいのか、過去からの地形変化を見たいのかによって、最適な国土地理院データは変わります。本記事では、ヒートマップ分析に本当に役立つ国土地理院データを10種類に絞り、実務での使いどころまで含めてわかりやすく整理します。

目次

• ヒートマップ分析で国土地理院データが使われる理由

• 基盤地図情報（基本項目）

• 基盤地図情報 数値標高モデル

• 標高タイル

• 電子国土基本図（オルソ画像）

• 年代別空中写真

• 土地条件図

• 地形分類（ベクトルタイル）

• 治水地形分類図

• 全国植生指標データ（250m）

• 点群データ

• 実務で迷わないデータの組み合わせ方

• ヒートマップ分析で失敗しやすい注意点

• まとめ

ヒートマップ分析で国土地理院データが使われる理由

ヒートマップは、数値の強弱や分布を色で表現する方法ですが、地理空間の世界では、単純な色の濃淡だけでは意味が足りません。たとえば、ある場所が高温域として赤く見えても、それが舗装面の影響なのか、低地の滞留なのか、周辺の土地利用や地形の影響なのかは、背景となる地図情報がないと読み違えます。国土地理院データの強みは、標高、空中写真、地形分類、災害関連情報などを同じ地理座標の前提で扱いやすいことにあります。位置合わせのしやすさは、ヒートマップ分析の再現性と説明力を大きく左右します。

また、国土地理院のデータは、広域把握に向くものから詳細解析に向くものまで層が厚い点も重要です。まずはウェブ地図上で傾向をつかみ、その後に数値標高モデルや点群データで掘り下げるという段階的な分析がしやすいため、企画段階、現地確認前の机上検討、報告資料作成、住民説明、施工前の地形確認など、実務の多くの局面で使えます。ヒートマップ分析を成功させるコツは、最初から一つのデータで完結させようとしないことです。全体を見るデータと、原因を読むデータを組み合わせることが大切です。

1. 基盤地図情報（基本項目）

最初に押さえたいのが、基盤地図情報の基本項目です。国土地理院は基盤地図情報を「電子地図における位置の基準となる情報」と位置づけており、さまざまな主体が同じ位置基準で地理空間情報を整備すれば、正しくつなぎ合わせたり重ね合わせたりできると説明しています。ヒートマップ分析では、この「正しく重なる」という性質が非常に重要です。どれだけ美しい色分布を作っても、道路、水涯線、行政界、建物外周などの基準情報とずれていれば、分析結果の信頼性は一気に下がります。 基盤地図情報（基本項目）は、いわばヒートマップの土台づくりに向いたデータです。人口や通報件数、点検結果、移動履歴、事故分布、現場写真の取得位置などを色で可視化するときも、最終的にはどの道路沿いなのか、どの河川近傍なのか、どの区画に含まれるのかを説明する必要があります。そのとき、基盤データが整っていると、色の意味を地理的な文脈に戻しやすくなります。実務では、分析そのものに使うというより、切り抜き範囲の設定、マスク処理、集計単位の整理、背景図との整合確認に使うと効果的です。

2. 基盤地図情報 数値標高モデル

ヒートマップ分析で最も出番が多い国土地理院データの一つが、基盤地図情報の数値標高モデルです。標高をメッシュ状に持つこのデータは、地表の高低差を数値として扱えるため、標高ヒートマップ、傾斜分布、谷地形の抽出、雨水の集まりやすさの検討、造成前後の比較などに直結します。国土地理院は基盤地図情報サイトで数値標高モデルを提供しており、整備・更新状況も確認できます。ヒートマップ分析の起点として、まず数値標高モデルを確認する流れは非常に合理的です。 実務上の利点は、見た目ではわからない「わずかな地形差」を定量化しやすいことです。市街地では数十センチから数メートルの差が排水や冠水の出方を左右することがありますし、造成地や法面では勾配の連続性を把握するだけでも判断材料が増えます。ヒートマップ化する際は、絶対標高をそのまま色にする方法だけでなく、周辺平均との差、指定基準面との差、あるいは傾斜量に変換して着色する方法も有効です。色の派手さより、何の値を塗っているのかを先に定めることで、分析の質が大きく変わります。

3. 標高タイル

素早く標高ベースのヒートマップを試したいときに便利なのが、地理院地図で使われている標高タイルです。国土地理院は、標高タイルが地図タイルと同一のタイル座標とピクセル座標を用いて整備されており、テキスト形式とPNG形式があると説明しています。これは、ウェブ地図上で標高を扱う初期検討に向いているということです。大規模な前処理をせずに地図と同じ感覚で重ねやすいため、まず傾向を見る段階では非常に扱いやすいデータです。

標高タイルの価値は、試作の速さにあります。広域を俯瞰して、どこに高まりがあり、どこに低地が広がり、どこで色の切り替わりが急になるかを短時間で確認できます。企画段階では、この速さが重要です。関係者との打ち合わせでも、まずは標高タイル由来の色分布を見せながら仮説を立て、その後に詳細な数値標高モデルへ進むと議論が前に進みやすくなります。ただし、標高タイルは「素早く見る」ための入口として優秀であり、最終的な精度確認や断面検討では、より元データに近い標高モデルや点群データと照合する姿勢が欠かせません。

4. 電子国土基本図（オルソ画像）

色の分布を現地の実態と結びつけるうえで強いのが、電子国土基本図（オルソ画像）です。国土地理院は、撮影した空中写真を位置ずれのない画像に変換し、正しい位置情報を付与した利用しやすい画像情報として電子国土基本図（オルソ画像）を整備していると案内しています。つまり、オルソ画像は「見た目の写真」ではなく、他の地理空間情報と正しく重ねられる画像です。ヒートマップ分析では、色の原因確認にとても役立ちます。 たとえば、高温域が現れた場所を確認すると、駐車場や屋根面、造成裸地、法面保護前の斜面など、写真を見て初めて納得できるケースが少なくありません。逆に、植生が多いはずなのにヒートマップで高い値が出ているときは、季節差、影、集計範囲のずれなど、分析条件の見直しにつながることもあります。オルソ画像は、ヒートマップの凡例を説明するデータではなく、ヒートマップの解釈ミスを減らすデータだと考えると使いどころが明確になります。色を読む前に、必ず写真で現況を確かめる。このひと手間が、机上分析を実務レベルに引き上げます。

5. 年代別空中写真

変化の分析を伴うヒートマップでは、年代別空中写真が非常に有効です。地理院地図では第二次世界大戦前から現在までのさまざまな年代の空中写真を提供しており、並べたり重ねたりして比較することもできます。また、国土地理院は空中写真を昭和20年代から現在まで繰り返し撮影し、「地図・空中写真閲覧サービス」から閲覧・ダウンロードできると案内しています。過去の地形や土地利用を確認できることは、現在の色分布の原因を探るうえで大きな強みです。

ヒートマップは現在の分布を見せるのが得意ですが、その場所がなぜそうなったのかまでは自動では教えてくれません。現在は宅地になっている場所でも、昔は後背湿地や旧河道だったかもしれませんし、現在は安定して見える造成地でも、以前は谷地形だった可能性があります。年代別空中写真を重ねると、土地の履歴が読めるようになります。実務では、単年度のヒートマップだけで結論を急がず、少なくとも一度は過去写真を確認することをおすすめします。地形変化や土地利用転換の履歴を把握すると、色の意味づけがぐっと深くなります。

6. 土地条件図

防災や土地利用の観点を含めてヒートマップを読みたいなら、土地条件図は欠かせません。国土地理院によれば、土地条件図は、防災対策や土地利用・土地保全・地域開発などの計画策定に必要な土地の自然条件等に関する基礎資料を提供する目的で実施している土地条件調査の成果をもとに、主に地形分類について示したものです。これは、単なる背景図ではなく、土地の性質を読むための情報だということです。 ヒートマップ分析で土地条件図が役立つのは、「同じ色でも意味が違う」ことを見抜けるからです。たとえば低い標高を示す青系の分布が出たとしても、その場所が自然堤防の背後なのか、人工改変された低地なのか、埋立由来なのかで解釈は変わります。土地条件図を重ねると、単なる値の大小ではなく、土地の成り立ちまで踏み込んで考えられます。とくに、防災関連のヒートマップ、立地評価、施設配置、造成計画の初期検討などでは、土地条件図を早い段階で参照しておくと、後から大きな見落としに気づくリスクを減らせます。

7. 地形分類（ベクトルタイル）

現場担当者や非専門職にも説明しやすいのが、地理院地図で利用できる地形分類のベクトルタイルです。国土地理院は、地理院地図の「地形分類（ベクトルタイル提供実験）」で、着色された地形分類図を表示し、クリックすると土地の成り立ちや自然災害リスクがわかると案内しています。通常の画像地図よりも属性を扱いやすいため、ヒートマップとの重ね合わせや説明資料づくりに相性がよいデータです。

このデータのよいところは、色の背景にある地形の意味を、専門用語だけでなく実務判断に近い形で整理しやすいことです。たとえば、ある地区で異常値が連続しているとき、そのエリアが旧河道沿いなのか、扇状地なのか、盛土地なのかが見えるだけで、次に確認すべき事項が変わります。地形分類（ベクトルタイル）は、厳密な数値解析データというより、仮説形成と説明のための強力な補助線です。会議で「この赤い帯は何ですか」と聞かれたときに、地形の言葉で答えられるようにしてくれるデータだといえます。

8. 治水地形分類図

水害や内水、低地の脆弱性をテーマにヒートマップ分析を行うなら、治水地形分類図は非常に実践的です。国土地理院は、治水地形分類図が、特に治水対策に関わりの深い河川や海の作用によって形成された低地を主対象とし、洪水を受けやすい地形要素について詳細に分類していると説明しています。さらに、人工改変地形として盛土地、埋立地、干拓地、切土地なども区分しています。これは、水に関するヒートマップを読むうえで、極めて相性のよい情報です。 たとえば、浸水履歴、排水不良、冠水通報、地下水位、路面損傷、液状化関連の分布を色で表したとき、治水地形分類図を重ねると、低地特有の偏りが見えやすくなります。ヒートマップ単体だと「なんとなく川沿いに値が高い」で終わるところが、自然堤防の縁か、旧流路沿いか、干拓地かというレベルまで踏み込めます。実務で重要なのは、結果の説明責任です。なぜそこが高リスクなのかを、値の分布だけではなく、地形の成り立ちで補足できることは大きな強みです。

9. 全国植生指標データ（250m）

植生の偏りや季節変化をヒートマップで見たいなら、全国植生指標データ（250m）が有力候補です。地理院タイル一覧には全国植生指標データ（250m）が掲載されており、国土地理院は植生指標データの提供サービスを案内しています。植生指標は、一般に植生の活力度や分布傾向を広域的に把握するのに向いており、都市域の緑被状況、山地の季節変化、広域の環境傾向把握などで役立ちます。ヒートマップとの相性がよい代表的なデータです。

ただし、このデータは250mメッシュ相当の広域向けデータです。したがって、街区単位や敷地単位の詳細評価には向きません。ここを誤解すると、細かな現場判断に粗いデータを当てはめてしまいます。逆にいえば、広域俯瞰には非常に強いということです。都市全体の緑の偏りを見たい、流域単位で植生の濃淡を掴みたい、季節差をざっくり把握したいという場合には、十分に実用的です。高解像度の写真や地表データと混同せず、広域傾向を把握するためのレイヤとして使うと効果を発揮します。

10. 点群データ

より詳細な三次元的なヒートマップ分析に進むなら、点群データが有力です。国土地理院は、点群データを航空レーザ測量により得られた計測点の集合データと説明しており、地表面だけでなく建物や植生を含む表層面の高さ、色情報、反射強度、簡易分類などを持つとしています。さらに、取得密度は1平方メートルあたり4点以上、高さ精度は25cm程度、1ファイルは数百MBから数GBと案内しています。これは、メッシュ標高だけでは捉えにくい地表の細かな起伏や構造物の影響まで踏み込みたい場合に大きな価値があります。 点群データをヒートマップに使うと、法面の局所的な変状、盛土の不陸、堤防や道路肩の微地形、建物周辺の段差、樹木被覆の偏りなど、細かな空間差を色で表現しやすくなります。とくに、施工管理やインフラ点検、土工量の比較、変形把握といった用途では、点群由来の差分ヒートマップが威力を発揮します。一方で、データ量が大きく、前処理や表示負荷も高くなりがちです。そのため、広域俯瞰には標高モデル、局所精査には点群というように、役割を分けて使うと運用しやすくなります。

実務で迷わないデータの組み合わせ方

ここまで10種類を見てきましたが、実務では一つだけ選ぶより、目的に応じて組み合わせるほうが圧倒的に使いやすいです。たとえば、地盤の高低差や排水の偏りを見たいなら、基盤地図情報の数値標高モデルを軸にし、標高タイルで素早く全体傾向を確認し、電子国土基本図（オルソ画像）で現況を照合すると流れが作りやすくなります。さらに土地条件図や治水地形分類図を重ねれば、単なる低地なのか、水害と関係の深い低地なのかまで読み分けやすくなります。

都市環境や緑の偏りを見たい場合は、全国植生指標データ（250m）で広域傾向を把握し、電子国土基本図（オルソ画像）や年代別空中写真で現況と履歴を確認する組み合わせが有効です。これにより、単に緑が少ない場所を探すだけでなく、いつから減ったのか、造成や舗装の影響なのか、周辺地形との関係があるのかといった読み方ができます。ヒートマップは単独でも作れますが、原因を読みたいなら、必ず別種のデータを添えるのが鉄則です。 施工やインフラ管理のように現場精度が重視される業務では、点群データや詳細な標高データを中心に置き、基盤地図情報で位置を整え、空中写真で見た目を確認する流れが現実的です。広域の国土地理院データで傾向をつかみ、現地の実測や施工データで仕上げるという二段構えにすると、机上検討と現場判断がつながります。重要なのは、最初から万能な一枚を探さないことです。基準となる位置情報、値をつくるデータ、解釈を助ける画像や分類図という三層で考えると、データ選びで迷いにくくなります。

ヒートマップ分析で失敗しやすい注意点

国土地理院データを使うときにまず注意したいのは、座標系や標高成果の違いです。基盤地図情報ダウンロードサービスでは、令和7年7月31日以降に提供した基本項目と数値標高モデルは標高改定を反映し、座標参照系がJGD2011からJGD2024に変更となったと案内されています。また、地理院地図ヘルプでは、2026年3月31日に標高タイルが標高改定後の測地成果2024の値へ更新されたと示されています。過去データや社内保有データを混在させる場合は、この違いを見落とさないことが重要です。

次に注意したいのは、解像度と用途の不一致です。全国植生指標データ（250m）は広域傾向向けであり、点群データは高精細ですが重く、標高タイルは初期確認に向く一方で詳細検証の最終回答にはしにくい場面があります。つまり、どのデータも優劣ではなく適材適所です。粗いデータで細かい判断をしないこと、細かいデータを広域説明の最初から無理に持ち込まないことが大切です。色の強さだけで重要度を判断せず、元データの粒度、取得時期、作成目的、更新状況を確認してから評価する必要があります。 さらに、ヒートマップの色は人に強い印象を与えるため、見せ方だけが先行しやすい点にも注意が必要です。赤い場所が危険、青い場所が安全というような単純化は、実務ではかえって誤解を招きます。重要なのは、何の値を色で塗っているのか、その値は測定値なのか推定値なのか、あるいは分類値なのかを明確にすることです。国土地理院データは信頼できる土台ですが、ヒートマップの意味づけまで自動で保証してくれるわけではありません。凡例、単位、期間、比較基準を明示してはじめて、図は説明責任を果たせる資料になります。

まとめ

ヒートマップ分析に役立つ国土地理院データを選ぶときは、まず「どんな値を色にしたいのか」を決め、その次に「その色をどう解釈するか」を支えるデータを選ぶことが重要です。位置合わせの土台としては基盤地図情報、地形の定量化には数値標高モデルと標高タイル、現況確認には電子国土基本図（オルソ画像）と年代別空中写真、土地の成り立ちや災害との関係を見るには土地条件図や地形分類、治水地形分類図、環境傾向を見るには全国植生指標データ、詳細な三次元解析には点群データが有力です。どれか一つが万能なのではなく、目的に応じて組み合わせることで、初めて実務で使えるヒートマップになります。 そして、広域の国土地理院データで傾向をつかんだあと、現場で本当に必要になるのは、その傾向をずれなく実測へつなげることです。現地で取得した点や写真、出来形、設備位置を高精度に重ね、机上のヒートマップ分析をそのまま現場判断へ落とし込みたいなら、LRTKを活用する方法は非常に相性がよいです。LRTKはiPhone装着型のGNSS高精度測位デバイスとして、現地の位置情報を高精度に扱いたい場面で実務に結びつけやすい選択肢です。国土地理院データで広く把握し、LRTKで現場を正確に押さえる。この流れを作ることで、分析は「見える化」で終わらず、簡易測量から確認、記録、共有までつながる実務の武器になります。