複雑な空間データを、 動くシステムに。

▸ ローカルファースト・同期

電波の届かないエリアでもデータ入力・写真撮影ができるようローカル保存し、通信復旧時にバックグラウンドでRDBMSへ自動同期。

▸ NFC連携 状態トラッキング

各施設に配置したNFCタグと端末のリーダーを連動。作業員の位置情報とステータス（点検中・休憩等）を正確なタイムスタンプで記録。

▸ 空間情報データベース

PostgreSQL / PostGISを採用し、3Dモデルと属性データが紐づくリレーショナルデータベースを構築。

▸ 3D軽量化とWebレンダリング

メーカー提供の3Dモデル（OBJ等）をFME等で3D Tiles形式へ変換。CesiumJSによる高速描画と、直感的な施設配置シミュレーションを実現。

▸ SMS API連携

インシデント発生時や指示出しの際、該当端末へSMSを自動一括送信し、リアルタイムな情報連携を確立。

▸ VPS / QR ハイブリッド測位

ARCore Geospatial APIによるVPSモードと、QRコードを使うマーカーモードを実装。環境に応じて自己位置推定の方式を切替。

▸ 高精度AR重畳表示

Cesium for Unityを活用し、地下埋設物や施設属性を現実空間へ高精度にAR重畳表示。

▸ 3Dマップ連携と高速描画

フロントエンドにReact.js、3DレンダリングにCesiumJSを採用。3D Tilesパッケージで数千本規模の樹木データを2D/3Dマップ上に高速に重畳表示・絞り込みできるUIを実装。

▸ リレーショナルDB構築

PostgreSQLを採用し、空間データ（位置・樹高・直径）と属性情報（樹種・健康状態など）を紐づけた柔軟な集計・管理基盤を構築。

▸ AI画像判読 樹種レコメンド

撮影した樹木写真からAIが樹種候補を自動判定・レコメンド。データ入力のハードルを低減。

▸ クラウド自動データクレンジング

送信データ（樹勢や腐朽菌の有無など）をAmazon S3に保存し、FME Serverのクラウド処理で誤登録を自動補正。CityGML植生モデルと台帳DBへ自動連携するパイプラインを構築。

▸ 外部評価エンジンとの動的連携

CO2吸収量や雨水樹冠遮断量を算出する外部ソフトウェアと台帳システムをAPI連携。

▸ 更新駆動の自動再計算

成長による規格変化など台帳上の樹木情報が更新されるたびに環境価値を動的に再計算し、データベースへ再格納・可視化。

▸ ハイブリッドDB構成

樹木の空間位置・属性情報（樹種、幹周など）はPostgreSQL / PostGISでリレーショナルに管理し、診断カルテや写真等の非構造データはAmazon S3へ格納して連携。

▸ 2D/3Dレンダリングの使い分け

2D地図には軽量なMapLibre GL JS、3D都市モデル（LOD1/LOD2）と植生モデルにはCesiumJSを採用。膨大な空間データでもブラウザ上でスムーズに動作。

▸ QGISによる日照ポリゴン生成

3D都市モデルの建築物データを用いてQGISで日照分布を空間解析。結果をGeoTIFF形式で生成し、評価指標算出のベースデータとして統合。

▸ 生態系ネットワーク解析

衛星データ（高解像度土地利用・土地被覆図）を活用し、緑地の連続性や特定鳥類の生息域バッファ（125m等）を動的に生成・評価する空間演算ロジックを実装。

▸ FMEによる3Dデータ変換

CityGML形式の3D都市モデル・植生モデルを、FMEで数値解析（OpenFOAM）用のSTL形式へ自動変換するパイプラインを構築。

▸ OpenFOAM解析とWeb重畳表示

日射や地表熱伝導率等の外力条件を設定してOpenFOAMで温熱環境を解析。出力（VTK形式）をglTFに変換し、CesiumJS上で都市モデルと重畳表示して施策効果を三次元で比較検討。