国土数値情報の地図データはなぜ簡素化が必要なのか — 237MBのポリゴンとブラウザのOOM

ウェブアプリで日本地図の塗り分け（コロプレス図）を表示するには、都道府県や市区町村の境界ポリゴンが必要です。国土交通省の国土数値情報が提供する行政区域データ（N03）は、国土地理院の基盤地図情報を元に作成された公的データソースで、GeoJSON/Shapefile/GML形式で無償公開されています。

QGISなどのデスクトップGISであればこのデータをそのまま扱えますが、QueriaのようにDuckDB WASM・Observable Plot・MapLibreでブラウザ描画する場合、メモリ不足で描画できません。Queriaでは行政区域データをnlftp.boundaryスキーマで提供していますが、公開にあたって簡素化処理が必要でした。この記事は、ウェブGISやデータパイプラインに関わるエンジニアに向けて、なぜ簡素化が必要なのか、どのような手法を組み合わせたのかを解説します。

課題: フル解像度のポリゴンはブラウザに載らない

国土数値情報 N03 の行政区域データは、全国で約12万の個別ポリゴンから構成されています。離島や入り江ごとに1つのポリゴンがあり、市区町村単位に結合すると頂点数1,541万、WKB 237MBに達します。

このデータをブラウザ上のDuckDB WASMで集計処理を行ったところ、Out of Memoryが発生しました。フル解像度のポリゴンデータをメモリ上に展開し、さらにST_AsGeoJSONでGeoJSON文字列（約573MB）に変換する過程で、WASMのメモリ上限に達したと考えられます。

2つの簡素化手法とその効果

市区町村単位に結合したフル解像度データ（237MB）に対して、頂点間引きと小島除去の効果を比較しました。

頂点間引き（ST_CoverageSimplify）が主力で、95%を削減します。一方、小島除去だけでは21%しか減りません。小島は数は多くても、1つあたりの頂点数が少ないためです。

ただし、頂点間引き後の13MBのうち大部分は、間引いても残る大量の小島ポリゴン（各3〜4頂点）が占めています。小島除去を組み合わせることで、13MB → 3.6MBへの削減が実現します。

以下は頂点間引きのみを適用した地図です。本土の海岸線は滑らかになっていますが、小島・岩礁が大量のドットとして残っていることがわかります。

長崎県周辺にズームすると、五島列島の周囲に無数の小さなポリゴンが散在しています。これらがサイズの大部分を占めており、地図の視認性にも寄与していません。

解決策: 小島除去 → カバレッジ簡素化

隣接境界の一貫性: ST_CoverageSimplify

小島除去後の頂点間引きには、ST_SimplifyPreserveTopologyではなくST_CoverageSimplifyを使用しています。

ST_SimplifyPreserveTopologyは各ポリゴンを独立に簡素化します。隣接する市区町村は境界線を共有していますが、独立に簡素化すると共有境界がそれぞれ異なる形に変形し、隙間や重なりが発生します。

ST_CoverageSimplify（GEOS CoverageSimplifier）は、全ポリゴンの隣接関係を考慮し、共有境界を一貫して簡素化します。隙間が生じません。DuckDB 1.4.4 以降の Spatial 拡張で使用できます。

最終的な処理フロー

1. ST_Dump + ST_Area フィルタ: 面積が極小の小島を除去
2. ST_CoverageSimplify: 全市区町村を一括で簡素化（隣接境界の一貫性を保持）

小島除去を先に行うのは、フル解像度の正確な面積で小島を判定するためです。簡素化後に除去しても結果はほぼ同じですが、判定根拠が明確な方を採用しています。

都道府県境界は、簡素化済みの市区町村境界を dissolve して導出します。市区町村レベルで隣接境界が一致しているため、都道府県境界も自動的に正確になります。

同じ長崎県周辺で小島除去 + カバレッジ簡素化後の地図を確認します。無数のドットが消え、五島列島・対馬・壱岐など主要な離島だけが残っています。

市区町村境界の確認

市区町村レベルでも、ST_CoverageSimplifyにより隣接する境界にずれがないことを確認します。簡素化により海岸線やカーブの細部は丸められていますが、市区町村間の共有境界は一貫して簡素化されており、隙間は発生していません。

政令指定都市の区を統合したバリアント

nlftp.boundary.municipalityは政令指定都市の区（横浜市鶴見区、横浜市神奈川区など）を個別に保持しています。市レベルで集計したい場合に備え、区を統合したnlftp.boundary.designated_cityも提供しています。東京23区（特別区）は独立した地方公共団体のため統合しません。

前のセクションの神奈川県マップ（58市区町村）と比較すると、横浜市・川崎市・相模原市の区境界が消えて市単位（33市町村）になっていることがわかります。

まとめ

• 国土数値情報 N03 のフル解像度ポリゴンは市区町村単位で頂点1,541万、WKB 237MBに達し、ブラウザのDuckDB WASMでは集計・変換時にメモリ不足が発生する
• 頂点間引き（ST_CoverageSimplify）が95%削減の主力、小島除去が残りの13MB → 3.6MBの仕上げ
• ST_SimplifyPreserveTopologyは各ポリゴンを独立に簡素化するため、隣接する市区町村の共有境界にずれが生じる。ST_CoverageSimplifyで共有境界の一貫性を保持して解決した
• 簡素化により海岸線の細部は失われるが、塗り分け地図としては実用上問題ない精度を維持。原データ（raw/stg）はフル解像度で保持しており、GIS分析が必要な場合は参照できる
• nlftp.boundary.prefecture（47都道府県）、nlftp.boundary.municipality（1,898市区町村、政令市の区を含む）、nlftp.boundary.designated_city（1,747市区町村、政令市の区を市に統合）として全記事から参照可能

このデータの読み方と注意点

本記事が扱っているのは、国土交通省の国土数値情報行政区域データ（N03）を Queria が取り込んで簡素化した nlftp.boundary スキーマのテーブルです。記事中の地図とサイズの数値は 2026-07-11 時点のデータに基づいています。

記事中の市区町村レベルの地図は、prefecture_code = '14' で神奈川県の行だけに絞っています。全国1,898の市区町村ポリゴンをそのまま1枚の地図に描くと、隣接境界のずれの有無という確認したい点が縮尺の中に埋もれてしまうためです。簡素化前後の比較では、間引きのみを適用した prefecture_thinned と最終版の prefecture を同じ縮尺・同じ中心座標で並べ、差が処理の違いだけになるようにしています。政令指定都市の区を統合したバリアント（designated_city）では東京23区を統合対象から外しており、特別区が独立した地方公共団体であるためです。

簡素化した境界データで分かるのは、市区町村や都道府県の位置関係と塗り分けの範囲までです。海岸線の細部や面積が極小の小島は除去しているため、面積の計算や海岸線に沿った空間分析にはそのまま使えません。表に載せたWKBサイズと削減率も、この記事の処理条件（小島の面積しきい値と簡素化の許容誤差）に対応した値であり、条件を変えれば結果は変わります。フル解像度が必要な場合は、原データを保持している raw / stg レイヤーを参照してください。

ブラウザで扱える形に簡素化された境界データは、ここで解説した小島除去やカバレッジ簡素化の処理を自分で組まなくても、そのまま地図表示や空間集計に使えます。Queriaは、列名・単位を揃え、テーブルやカラムの意味をメタデータとして添えた市区町村の境界データを公開しています。境界データの整備に時間を取られず、地図を使った可視化や分析そのものに集中できます。

参考

• K-Oxon/Japan-map-for-BI: 国土数値情報から mapshaper でポリゴンを簡素化し、Power BI / Tableau 向けの TopoJSON を公開。簡素化の手法（ポリゴン簡素化 + 小島除去 + dissolve）はこのプロジェクトを参考にした
• smartnews-smri/japan-topography: TopoJSON の共有アーク構造で隣接境界の一貫性を保持。Queria では同じ考え方を DuckDB の ST_CoverageSimplify で再現した