住所ジオコーディング

住所ジオコーディング、または単にジオコーディングは、住所や地名などのテキストベースの場所の説明を受け取り、地理座標（多くの場合、緯度と経度のペア）を返して、地球の表面上の場所を特定するプロセスです。^[1]一方、逆ジオコーディングは、地理座標を場所の説明（通常は地名またはアドレス可能な場所）に変換します。ジオコーディングは、住所ポイント、街路/道路網、郵便および行政境界のコンピューター表現に依存しています。

• ジオコード（動詞）: ^[2]（場所）に対応する地理座標を提供する。
• ジオコード(名詞):地理的エンティティ (場所またはオブジェクト)を表すコードです。一般的には、 ISO 3166-1 alpha-2の nominal-geocode や、 Geohashジオコードの grid-geocode のように、人間が判読できる短い識別子です。
  
• ジオコーダ (名詞): ジオコーディング プロセスを実装するソフトウェアまたは (Web) サービス。つまり、操作、アルゴリズム、データソースの形式で相互に関連する一連のコンポーネントが連携して、説明的な位置参照の空間表現を生成します。

場所を表す地理座標は、位置の精度が大きく異なることがよくあります。例としては、建物の重心、土地区画の重心、道路範囲に基づいて補間された場所、街路セグメントの重心、郵便番号の重心( ZIP コード、CEDEXなど)、行政区画の重心などがあります。

ジオコーディングは、地理情報システム(GIS)空間分析のサブセットであり、1960 年代初頭から関心を集めてきました。

1960年、最初の実用GISであるカナダ地理情報システム（CGIS）が、以来GISの父として認められているロジャー・トムリンソン博士によって発明されました。CGISは、カナダの土地目録のために収集されたデータを保存および分析するために使用されました。土地目録は、カナダの農村部の土地の能力を規制するために、農業、野生生物、および林業に関する情報を1:50,000のスケールで地図化したものです。しかし、CGISは1990年代まで存続し、商業的に利用されることはありませんでした。

1963 年 7 月 1 日、米国郵政省 (USPOD) によって 5 桁の郵便番号が全国的に導入されました。1983 年には、住所をより正確に特定するための追加識別子として、9 桁の ZIP+4 コードが導入されました。

1964 年、ハーバード大学コンピュータグラフィックスおよび空間分析研究所は、 GRID や SYMAP などの画期的なソフトウェア コードを開発しました。これらはすべて、GIS の商業開発の源となりました。

1967年、国勢調査局のチーム（数学者ジェームズ・コーベット^[3]とドナルド・クック^{[4]を含む）が、} Dual Independent Map Encoding （DIME）を発明しました。これは、最初の現代的なベクターマッピングモデルであり、住所範囲を街路ネットワークファイルに暗号化し、「パーセント沿う」ジオコーディングアルゴリズムを組み込んだものです。^[5] GoogleマップやMapQuestなどのプラットフォームで現在も使用されている「パーセント沿う」アルゴリズムは、一致した住所が参照地物の全長に対するパーセンテージで参照地物に沿った場所を示します。DIMEは米国国勢調査局での使用を目的としており、ブロック面を正確にマッピングし、道路の交差点を表すノードをデジタル化し、空間関係を形成します。コネチカット州ニューヘイブンは、ジオコーディング可能な街路ネットワークデータベースを備えた地球上で最初の都市でした。

1970 年代後半には、2 つの主要なパブリック ドメインジオコーディング プラットフォーム、 GRASS GISと MOSS が開発中でした。1980 年代初頭には、 Intergraph、ESRI、CARIS、ERDAS、MapInfo Corporationなど、ジオコーディング ソフトウェアの商用ベンダーがさらに多く登場しました。これらのプラットフォームは、1960 年代の空間情報を分離するアプローチと、この空間情報をデータベース構造に整理するアプローチを融合したものです。

1986 年、Mapping Display and Analysis System (MIDAS) は、DOS オペレーティング システム用に設計された最初のデスクトップ ジオコーディング ソフトウェアになりました。MapInfo による MIDAS の買収により、ジオコーディングは研究部門からビジネスの世界に昇格しました。その後、MapInfo はPitney Bowesに買収され、ジオコーディングとビジネス インテリジェンスの融合の先駆者となり、ロケーション インテリジェンスによって公共部門と民間部門にソリューションを提供できるようになっています。

20 世紀の終わりには、特にオープンソースの GIS ソフトウェアを通じて、ジオコーディングがよりユーザー指向になりました。マッピング アプリケーションと地理空間データは、インターネット経由でよりアクセスしやすくなりました。

1980年の国勢調査では郵送・返送方式が大成功を収めたため、米国国勢調査局は補間された街路ジオコーディングを使用して大規模な地理空間データベースを構築することができました。^{[6]このデータベースと国勢調査による全国的な世帯調査により、} TIGER（Topologically Integrated Geographic Encoding and Referencing ）が誕生しました。

個々の住所ではなく住所範囲を含む TIGER は、今日使用されているほぼすべてのジオコーディング ソフトウェア プラットフォームに実装されています。1990年の国勢調査の終了までに、TIGER には「 3,000 万を超えるフィーチャの交差点とエンドポイントの緯度/経度座標と、1,200 万を超えるポリゴンの輪郭を描く 4,200 万を超えるフィーチャ セグメントを定義する 1 億 4,500 万近くのフィーチャ「シェイプ」ポイントが含まれていました。」^[7]

TIGER は、「ビッグデータ」地理空間ソリューションの画期的な進歩でした。

2000 年代初頭には、コーディング精度サポート システム (CASS)による住所標準化が台頭しました。CASS 認定は、米国郵政公社 (USPS) による住所標準化ソフトウェアの品質評価を希望するすべてのソフトウェアベンダーと広告メール送信者に提供されます。毎年更新される CASS 認定は、配達ポイントコード、ZIP コード、ZIP+4 コードに基づいています。ソフトウェア ベンダーが CASS 認定ソフトウェアを採用すると、大量郵送や配送コストの割引を受けることができます。認定データベースを持つことで、大量郵送の精度と効率性が向上するというメリットがあります。2000 年代初頭には、ジオコーディング プラットフォームも複数のデータセットをサポートできるようになりました。

2003 年、ジオコーディング プラットフォームは郵便番号と毎月更新される道路データを統合できるようになりました。このプロセスは「統合」として知られるようになりました。

2005 年以降、ジオコーディング プラットフォームには区画重心ジオコーディングが組み込まれました。区画重心ジオコーディングにより、住所のジオコーディングの精度が大幅に向上しました。たとえば、区画重心により、ジオコーダは特定の建物や土地の重心を決定できます。プラットフォームでは、特定の区画の標高も決定できるようになりました。

2005 年には、査定官の区画番号 (APN)も導入されました。管轄の税務査定官は、不動産の区画にこの番号を割り当てることができました。これにより、適切な識別と記録保存が可能になりました。APN は、ガスや石油のリースが適用されるエリアをジオコーディングしたり、一般に提供される固定資産税情報をインデックス化したりするために重要です。

2006 年、リバース ジオコーディングとリバース APN ルックアップがジオコーディング プラットフォームに導入されました。これには、経度と緯度を含む数値ポイントの位置を、テキストの読み取り可能な住所にジオコーディングすることが含まれます。

2008 年と 2009 年には、インタラクティブでユーザー指向のジオコーディング プラットフォーム (MapQuest、Google マップ、Bing マップ、全地球測位システム (GPS)) が成長しました。これらのプラットフォームは、モバイル業界、特にスマートフォンの同時成長により、一般の人々にとってさらにアクセスしやすくなりました。

2010 年代には、ベンダーがジオコーディングとリバース ジオコーディングを世界的に完全にサポートするようになりました。クラウドベースのジオコーディング アプリケーション プログラミング インターフェイス (API) とオンプレミスのジオコーディングにより、一致率、精度、速度が向上しました。現在では、ジオコーディングがビジネス上の意思決定に影響を与えるという考え方が広まっています。これは、ジオコーディング プロセスとビジネス インテリジェンスの統合です。

ジオコーディングの将来には、3 次元ジオコーディング、屋内ジオコーディング、ジオコーディング プラットフォームの複数言語対応も含まれます。

ジオコーディングは、複数のデータセットとプロセスが関係するタスクであり、それらはすべて連携して機能します。一部のコンポーネントはユーザーによって提供され、その他のコンポーネントはジオコーディング ソフトウェアに組み込まれています。

入力データは、ユーザーがジオコーディングのプロセスを通じて数値の空間データ (緯度と経度) に変換する説明的なテキスト情報 (住所または建物名) です。これらは、多くの場合、場所の他の属性とともにテーブルに含まれています。入力データは、次の 2 つのカテゴリに分類されます。

相対入力データ

相対入力データは、テキストによる場所の説明であり、それだけではその場所の空間表現を指定することはできませんが、地理的に依存し、他の場所に相対的です。相対ジオコードの例としては、「エンパイア ステート ビルの向かい側」があります。エンパイア ステート ビルを特定しなければ、検索する場所を特定することはできません。ジオコーディング プラットフォームは、このような相対的な場所をサポートしていないことがよくありますが、この方向への進歩が進められています。

絶対入力データ

絶対入力データは、場所のテキスト記述であり、これだけでその場所の空間表現を出力できます。このデータ タイプは、他の場所とは関係なく、絶対的な既知の場所を出力します。たとえば、USPS 郵便番号、USPS ZIP+4 コード、完全な郵便住所と部分的な郵便住所、USPS 私書箱、地方のルート、都市、郡、交差点、名前の付いた場所はすべて、データ ソースで絶対的に参照できます。

最高の精度を達成するには、入力データセットのジオコードが可能な限り正確で、標準的な方法でフォーマットされている必要があります。したがって、最初に「アドレス スクラビング」と呼ばれるデータ クレンジングプロセスを実行して、エラーを見つけて修正するのが一般的です。これは、参加者が独自の場所ジオコードを入力するデータベースでは特に重要です。その結果、さまざまな形式 (「ペンシルバニア」、「PA」、「Penn」など) やスペルミスが発生することがよくあります。

2 番目に必要なデータセットは、共通の空間参照システムで地理的特徴の位置を指定します。これは通常、 GIS ファイル形式または空間データベースに保存されます。例としては、建物のポイント データセット、道路のライン データセット、郡のポリゴン データセットなどがあります。これらの特徴の属性には、名前、一意の ID、地理的特徴の米国FIPS コードなどの標準ジオコードなど、入力データセットのジオコードと一致する情報が含まれている必要があります。柔軟性や複雑なジオコードの処理のために、参照データセットにはジオコードの複数の属性列が含まれるのが一般的です。たとえば、番地のジオコーディングに使用することを目的とした道路データセットには、道路名だけでなく、方向を示す接尾辞や接頭辞、および各セグメントにある住所番号の範囲も含まれている必要があります。

3 番目のコンポーネントは、入力データセット内の各ジオコードを、参照データセット内の対応するフィーチャの属性と照合するソフトウェアです。照合が完了すると、参照フィーチャの位置を入力行に添付できます。これらのアルゴリズムには、次の 2 種類があります。

直接マッチ

ジオコーダは、各入力項目が参照データセット内の単一のフィーチャ全体に直接対応するものと想定しています。たとえば、国や郵便番号、または建物のポイント参照データと一致する番地などです。この種類の一致はリレーショナルテーブル結合に似ていますが、ジオコーダ アルゴリズムには通常、近似一致 (大文字と小文字の相違やわずかなスペルミスなど) を認識するための何らかの不確実性処理が組み込まれています。

補間マッチ

ジオコードは、フィーチャだけでなく、そのフィーチャ内の場所も指定します。最も一般的な (そして最も古い) 例は、ストリート アドレスとストリート ライン データのマッチングです。まず、ジオコーダはストリート アドレスを構成要素 (ストリート名、番号、方向のプレフィックス/サフィックス) に解析します。ジオコーダは、これらの構成要素を、入力値を含む数値範囲を持つ対応するストリート セグメントとマッチングします。次に、指定された数値がセグメントの範囲内のどこに該当するかを計算し、セグメントに沿った場所を推定します。直接マッチングと同様に、これらのアルゴリズムには通常、近似マッチング (特に「East」の「E」や「Drive」の「Dr」などの略語) を処理するための不確実性処理があります。

アルゴリズムがすべての入力データを完全に見つけられることはまれです。入力データのスペルミスや不完全さ、不完全な (通常は古い) 参照データ、またはアルゴリズムが認識しない地域固有のジオコーディング システムが原因で、不一致が発生する可能性があります。多くのジオコーダでは、疑わしい一致を手動で確認して修正するためのフォローアップ ステージが用意されています。

ジオコーディングの簡単な方法は、住所補間です。この方法では、地理座標空間内にすでに道路網がマッピングされている道路地理情報システムのデータを使用します。各道路セグメントには、住所範囲 (あるセグメントから次のセグメントまでの番地など) が割り当てられます。ジオコーディングでは、住所を取得し、それを道路と特定のセグメント ( 「ブロック」規則を使用する町のブロックなど) に一致させます。次に、ジオコーディングは、セグメントに沿った範囲内で住所の位置を補間します。

例えば、742エバーグリーンテラス

Evergreen Terrace のこのセグメント (たとえば、ブロック) が 700 から 799 まで伸びているとします。偶数番地は Evergreen Terrace の東側に、奇数番地は通りの西側にあります。742 Evergreen Terrace は (おそらく) ブロックの半分より少し下、通りの東側にあります。通り沿いのその場所にポイントがマッピングされ、おそらく通りの中心線から東に少しオフセットされます。

しかし、このプロセスは必ずしもこの例のように簡単ではありません。次のような場合に困難が生じます。

• 742 Evergreen Terrace や 742 W Evergreen Terrace などのあいまいな住所を区別します。
• 地理情報システム データベースにまだ追加されていない道路の新しい住所をジオコーディングしようとしています。

スプリングフィールドに 742 Evergreen Terrace があるかもしれませんが、シェルビービルにも 742 Evergreen Terrace があるかもしれません。市名 (および必要に応じて州、県、国など) を尋ねると、この問題は解決できます。マサチューセッツ州ボストン[ ^8]には、複数の「100 Washington Street」の場所があります。これは、通りの名前を変更せずにいくつかの都市が併合されたため、曖昧さを解消するために一意の郵便番号または地区名を使用する必要があるためです。ジオコーディングの精度は、最初に適切な住所検証手法を利用することで大幅に向上できます。住所検証により、住所の存在が確認され、曖昧さが排除されます。有効な住所が判明したら、ジオコーディングして緯度/経度の座標を特定するのは非常に簡単です。最後に、補間を使用する際の注意点をいくつか示します。

• 道路セグメントの一般的な割り当てでは、偶数番号の区画はすべてセグメントの片側にあり、奇数番号の区画はすべて反対側にあると想定されています。これは実際には当てはまらないことがよくあります。
• 補間では、指定された区画がセグメントの長さに沿って均等に分散されていると想定されます。これは現実ではほとんど当てはまりません。ジオコーディングされた住所が数千フィートずれていることは珍しくありません。
• 補間では、道路が直線であると想定されます。道路が曲がっている場合、ジオコーディングされた場所は、住所の物理的な場所と必ずしも一致しません。
• セグメント情報 (特にTIGERなどのソースからのもの) には、住所の最大上限が含まれており、完全な住所範囲が使用されているかのように補間されます。たとえば、セグメント (ブロック) に 100 ～ 199 の範囲が記載されているが、ブロックの末尾の最後の住所は 110 である場合があります。この場合、住所 110 は、末尾近くではなく、セグメントの距離の 10% にジオコーディングされます。
• ほとんどの補間実装では、結果として得られる住所の位置としてポイントが生成されます。実際には、物理​​的な住所はセグメントの長さに沿って分布しています。つまり、ショッピング モールの住所をジオコーディングする場合を考えてみましょう。物理的な区画は、ストリート セグメントに沿って一定の距離を走っている可能性があります (または、複数の異なるストリートに面する 2 次元の空間充填ポリゴンと考えることもできます。さらに悪いことに、複数レベルのストリートがある都市では、複数の異なるレベルで異なるストリートに接する 3 次元の形状になります)。ただし、補間では、それが特異点として扱われます。

非常によくある間違いは、特定の地図のジオコーディング可能な属性の精度評価を信じてしまうことです。ベンダーが引用する精度は、住所が正しいセグメントまたはセグメントの正しい側に帰属することとは関係がなく、その正しいセグメントに沿った正確な位置につながることもありません。米国国勢調査TIGERデータセットに使用されるジオコーディングプロセスでは、住所の5～7.5％が別の国勢調査区域に割り当てられる可能性があります。一方、オーストラリアのTIGERに似たシステムの研究では、ジオコーディングされたポイントの50％が間違った土地区画にマッピングされていることがわかりました。^[9] ジオコーディングされたデータの精度は、このデータを使用する研究の質にも関係します。アイオワの研究者グループによるある研究^[10]では、上記のTIGERデータセットを使用した一般的なジオコーディング方法では、統計分析の検出力が40％も失われる可能性があることがわかりました。代替案としては、英国の Ordnance Surveyの Address Point データなどのオルソフォトまたは画像コード化されたデータを使用することですが、このようなデータセットは一般に高価です。

このため、重要でない用途以外では、補間結果の使用を避けることが非常に重要です。補間されたジオコーディングは、通常、その決定によって生命の安全に影響が出る場合など、権威ある決定を下すのに適していません。たとえば、緊急サービスは補間に基づいて権威ある決定を下すことはありません。地図に何が書かれていても、救急車や消防車は常に派遣されます。^{[引用が必要]}

田舎や、高品質の道路網データや住所が不足している場所では、GPS が位置のマッピングに役立ちます。交通事故の場合、道路の交差点または道路の中心線に沿った中間点へのジオコーディングが適切な手法です。先進国のほとんどの高速道路には、緊急対応、メンテナンス、ナビゲーションに役立つマイル マーカーがあります。これらのジオコーディング手法を組み合わせて使用​​することもできます。つまり、特定のケースや状況には特定の手法を使用し、他のケースには別の手法を使用します。構造化された郵便住所レコードのジオコーディングとは対照的に、地名解決では、構造化されていないドキュメント コレクション内の地名を対応する空間フットプリントにマッピングします。

• 場所コードは、衛星画像と機械学習を使用して、情報が存在しない場所にデジタル生成された住所を作成する方法を提供します（例：ロボコード）。
• 自然住所コード^[11]は、地球上の任意の場所、または地球上の任意の空間のアドレスを指定できる独自のジオコードシステムです。10桁の数字ではなく英数字を使用するため、NACは数値の緯度/経度よりも短くなります。
• 軍事グリッド参照システムは、NATO 軍が地球上の地点を特定するために使用する地理座標標準です。
• ユニバーサル横メルカトル座標系は、地球表面上の位置に座標を割り当てるための地図投影システムです。
• 無線通信士に人気のメイデンヘッド ロケーター システム。
• 世界的な軍事作戦のために開発された世界地理参照システム(GEOREF) は、現在の全球地域参照システム(GARS) に置き換えられました。
• Google が開発し、パブリック ドメインとしてリリースしたオープン ロケーション コードまたは「Plus コード」。
• Geohash は、モートンZ オーダー曲線に基づくパブリック ドメイン システムです。
• What3words は、座標を 3 つの数値に分割し、インデックス付き辞書で単語を検索することで、GCS 座標を疑似ランダムな単語セットとしてエンコードする独自のシステムです。

研究では、エージェントベースのパラダイムを使用して、ジオコーディングの制御と知識の側面に対する新しいアプローチを導入しました。^[12]ジオコーディングの新しいパラダイムに加えて、追加の修正技術と制御アルゴリズムが開発されました。^[13]このアプローチは、住所によく見られる地理的要素を個別のエージェントとして表します。これにより、制御と地理的表現に共通性と二重性がもたらされます。科学的な出版に加えて、新しいアプローチとその後のプロトタイプはオーストラリアで全国的なメディアで取り上げられました。^[14]この研究は、西オーストラリア州パースのカーティン大学で実施されました。^[15]

ディープラーニングとコンピュータビジョンの最近の進歩により、オブジェクト検出技術を活用して建物の屋上の重心をジオコーディング出力として直接抽出する新しいジオコーディングワークフローが提案されました。^[16]

ジオコーディングされた場所は、多くの GIS 分析、地図作成、意思決定ワークフロー、トランザクション マッシュアップ、またはより大規模なビジネス プロセスへの組み込みに役立ちます。Web では、ジオコーディングはルーティングやローカル検索などのサービスで使用されます。ジオコーディングはGPSとともに、写真やRSSアイテムなどのジオタグメディアに位置データを提供します。

ジオコーディング (およびリバース ジオコーディング) サービスの普及とアクセスの容易さは、プライバシーに関する懸念を引き起こします。たとえば、犯罪事件のマッピングにおいて、法執行機関は被害者と犯罪者のプライバシー権と一般市民の知る権利とのバランスを取ることを目指しています。法執行機関は、位置情報の一部 (被害者または犯罪者の特定につながる住所の詳細など) を隠すことができる代替ジオコーディング技術を実験してきました。また、オンライン犯罪マッピングを一般に提供する際には、地図上のポイントの位置精度に関する免責事項を掲載し、こうした位置マスキング技術を認め、情報の使用条件を課しています。

• ジオコード
• 地名辞典
• ジオコーディングされた写真（画像のジオコーディング方法を含む）
• 地理情報システム(GIS)
• 地理位置情報
• 地理解析
• 地理参照
• ジオタグ
• 線形参照
• 逆ジオコーディング
• 地名解決

• 3 つの標準的なジオコーディング方法 (北米) – 記事
• ジオコーディングの進化: 混同の衝突からベストマッチへ – 記事
• 近似ジオコーディングのための柔軟なアドレス指定システム – Geoinfo 2003 で発表された論文
• 地理参照援助に関する UCDP と AidData のコードブック – 開発援助プロジェクトの地理コーディング ガイド