高解像度3D建物地図を用いた簡易ルールによるLCZ評価

（ASSESSMENT OF LOCAL CLIMATE ZONE PRODUCTS VIA SIMPLIFIED CLASSIFICATION RULE WITH 3D BUILDING MAPS）

田中専務

拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、部下から「Local Climate Zoneという分類を使えば都市の熱環境対策が分かる」と言われまして、正直ピンときておりません。要するに何ができるんでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！Local Climate Zone（LCZ）というのは、都市や地域を「建物の密度や高さ、地面の種類」などで分けて、その場所ごとの気候特性を推定する枠組みですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。

田中専務

なるほど。で、その評価ってどの程度信用できるんですか。うちの工場周りの対策に使えるなら投資の判断が変わるものでして。

AIメンター拓海

結論を先に言うと、グローバルに公開されているLCZプロダクトは、建物の高さや足元の情報が重要なクラスでは誤認識が目立つんです。要点は三つ。高精度な3D建物情報があると評価が変わること、都市間で誤分類の傾向が異なること、そして機械学習ベースの分類にはデータ分布の偏り（distribution shift）の問題があることですね。

田中専務

これって要するに建物の高さと密度を詳しく取れば、分類の精度が改善するということ？それなら投資してLiDARデータを取る価値があるか検討できます。

AIメンター拓海

その通りです。今回はAirborne Light Detection And Ranging（LiDAR）というレーザー測量による高解像度の3D建物地図を基準にして、簡単なルールでリファレンス（基準）LCZを作って比較しています。経営判断としては、現場での精度向上が投資に見合うかを評価する材料が得られるはずです。

田中専務

現場への導入面での懸念もありまして、データを取っても我々の担当が扱えるのか不安です。結局、どんな指標を見れば良いのですか。

AIメンター拓海

分かりやすく言うと、Building Surface Fraction（BSF）建物表面比率、Height of Roughness Elements（HRE）粗度要素の高さ、Sky View Factor（SVF）空視率、Pervious Surface Fraction（PSF）浸透面積比のような指標を見ます。これらは工場や街区の「高さ」「密度」「地表の透水性」を数値化したものです。担当者はまずこれらの意味と大きさの感覚を掴めば十分です。

田中専務

分かりました。最後に一つだけ確認させてください。これって要するに「高精度の3D建物地図を参照することで、都市の熱環境を分類する既存プロダクトの弱点が見えてくる」ということですか？

AIメンター拓海

まさにその通りです。要点を三つにまとめると、1）高解像度の3D情報があると分類精度が明確に変わる、2）都市ごとに誤分類の傾向が異なりデータ分布の違いが存在する、3）現場導入のためにはどの指標が重要かを業務に合わせて選ぶことが重要、ですよ。

田中専務

ありがとうございます。自分なりに整理しますと、高さと密度を取れるデータを元に、主要な指標を見れば、どこに投資すべきか判断できる、という理解でよろしいですね。では社内会議でこの観点を説明してみます。