BoF: OpenStreetMap x Open Source AI の未来

State of the Map Japan 2025
ファシリテーター： 三浦広志

このセッションの進め方 / Agenda

25min (16:30-16:55):

• Intro（キックオフプレゼン）: 5分
• Discussion（ディスカッション）: 20分

記録について:

• 会場から記録係を募集します（複数名OK）
• オンラインノートHackMD を利用

BoF (Birds of a Feather) とは？

• 特定のテーマに関心がある人が集まる「非公式な会合」
• 主役は参加者の皆さん：発言・共有・質問・ツッコミ歓迎
• 自由に発言・議論する場。正解探しより「知見と視点の持ち寄り」

お願い：相互リスペクト／タイムマネジメントへのご協力を！

今日のディスカッションの進め方

本日はファシリテーター（三浦）より、議論のきっかけとして
2つのテーマを提示します。まず概要を共有し、その後みなさんの
経験・課題・アイデアを起点に深掘りしていきます。

テーマ1: AIによるマッピング支援の現状と未来

• 例: Rapid Editor, JOSM MapWithAI などの支援ツール
• 自動化はどこまで許容される？品質管理・レビューとの両立は？
• 画像認識・物体検出の活用と限界

参考: Rapid Editor と JOSM MapWithAI Plugin

• Rapid Editor (RapiD): 機械学習で推定された道路・建物などの候補を提示し、編集を支援
• JOSM MapWithAI Plugin: JOSMでRapiD等の推定結果を活用し、レビュー/取り込みを効率化
• どちらも「人間による確認・判断」を前提に、作業効率を高めることが目的

参考リンク:

• RapiD: https://mapwith.ai/rapid / Wiki: https://wiki.openstreetmap.org/wiki/RapiD
• JOSM Plugin (MapWithAI): https://wiki.openstreetmap.org/wiki/JOSM/Plugins/MapWithAI

テーマ2: ローカルLLM / Open Source AI の活用

• OSMデータを使った特化型モデル（地物タグ理解・提案）
• 自然言語でのクエリ検索（Overpass/TagInfoを補助する対話）
• エッジ/ローカル推論（オフライン環境、プライバシー配慮）

Discussion Time — 20分間！

取り上げるテーマ（再掲）

1. AIによるマッピング支援の現状と未来
2. ローカルLLM / Open Source AI の活用

会場からの意見・事例・質問を歓迎します。
HackMDにメモを残しながら進めます。

Wrap-up / 次のアクション

• 今日の論点をHackMDで整理して公開します
• 継続議論の場（Discord コミュニティ）につなげます

ご参加ありがとうございました。引き続き、OSM × Open Source AI の 健全で創造的な発展に向けて、ご協力をお願いします。

テーマ1参考: AI 支援ツールの例

• Mapillary: ストリートレベル画像＋AI検出（標識・道路属性）でマッピング支援
• ML Enabler: 機械学習の推論結果（建物/道路ポリゴン等）をOSM編集や課題化に繋ぐワークフロー基盤
• 画像や推論結果は、そのまま投入ではなく「目視確認＋ローカル知見」で検証するのが前提

参考リンク:

• Mapillary: https://www.mapillary.com/ （Wiki: https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Mapillary）
• ML Enabler: https://github.com/developmentseed/ml-enabler

テーマ1参考: 品質管理のAIツール例

• Robosat.pink: 画像セグメンテーションにより建物・道路等の候補を抽出→OSMとの差分から欠落/過検出をQA
• Microsoft ML Building Footprints × MapRoulette: ML建物フットプリントとOSM比較で課題化→コミュニティがレビュー
• AIは「自動修正」ではなく、QA課題生成・優先度付け・レビュー支援として活用するのが安心

参考リンク:

• Robosat.pink: https://github.com/remap-xyz/robosat.pink
• Microsoft ML Building Footprints: https://github.com/microsoft/USBuildingFootprints
• MapRoulette: https://maproulette.org/ （Wiki: https://wiki.openstreetmap.org/wiki/MapRoulette）