1. となりのデータ分析屋さん
  2. 61. 新海誠ファン必聴!宇宙版..

そこらへんの新海誠ファンとは一線を画すりょっちの深さを見せつけたい。Google Earth楽しいな。宇宙版Google Earth 「Google Universe」を作りたいという野望ができました。尾田栄一郎万歳。


番組の感想や、質問はXから「⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠#となりの分析屋⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠」もしくは、以下おたよりフォームからお寄せください! ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://forms.gle/1Qq3cfqYgVXgs5Qr6⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠


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========================= ▼りょっち 第3回Japan Podcast Awards受賞Podcast「⁠⁠⁠⁠⁠佐々木亮の宇宙ばなし⁠⁠⁠⁠⁠」はこちら! X (⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠@_ryo_astro⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠) Instagram (⁠@ryo_astro⁠⁠⁠⁠⁠) ▼たっちゃん X (⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠@⁠⁠⁠⁠⁠tatsuki_2022⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠)

00:03
私がGoogleに入った暁には、Googleユニバースを作りたいと思います。
グーグル大学ってこと?
あ、違う、それユニバーシティです。
Googleマップの宇宙版を作ります。
そういうこと?
全宇宙、138億光年先まで全てマッピングしたGoogleユニバースを作りましょう。
どうやって撮影するんだろうね。
まあ、いけんじゃん。あれがあったじゃん。なんだっけ。国立天文台の三鷹。
三鷹。ありましたね。
宇宙全体マップするなんて簡単だから。
まあ、そっか。
宇宙旅行なんか簡単に行けますね。
太陽の反対側は映せないから、変な形のマップ。
太陽の反対側は多分衛星で行けてると思うよ。
それは行けんのか。
天の川の天の川銀河があって、そこのこっち側見えるけど、このリボンの側は見えない。
宇宙話ですか?
はい、そうです。今回はGoogleEarth回ってことですね。
うん、そうです。
綺麗な伏線回収だ。最後に。
ありましたよね。
ありました。
ありましたありました。
胸打たれちゃって。
新宿にまつわる伏線回収ですよ。
本当に。
東京以外の人、あんまりピンとこないってパターンもあるけどね、新宿エピソードってなると。
全国区のね。
そう。
全国区伏線回収ね。
そうそう、みんなが知ってる、あれですよ。
お大英一郎の生まれ変わりだ。
そういうことです。
死んでないんだって。ねえ、ちゃんと拾ってよ。
はい。
ということで。
黒ひげはケルベロスだ。
隣のデータ分析屋さん。
この番組は隣の席に知らないことを気軽に聞けるデータ分析屋さんがいたらいいなぁをかなえるポッドキャストチャンネルです。
データアナリストのりょっちです。
データサイエンディストのたっちゃんです。
今日は何でしょう。
今日はGoogle Earthの話をします。
Google Earthの話って何?
Google Earthのデータ量って知ってます?どんだけあるか。
知ってる単位?
知ってる単位。
ペタ。
テラ。
やっちゃってるね。
やっちゃってる。
70テラあるらしいんですけど。
逆に70テラで表現できるものなのかな。
できてるらしいですよ。
でもデータ量としてはすげえ量あるし。
最近スマホとかでGoogleマップ開いてるとめちゃめちゃ電池の減り早いんですよ。
そう?
そう。っていうのは思ってて多分データ量エグいんだろうなっていう。
Googleマップあるじゃん。
で、Googleストリートビューあるじゃん。
で、Google Earthあるじゃん。
どっからが何?
分かる?
確かにね。
だから一番でっかいのがGoogle Earthだよね。
使ったことあります?
あるよ。
グルグル回して地球見たりして。
宇宙人だから俺。
聞いてる?
03:03
逆にGoogle Mars使ったことあんの?
Mars。
ほら。
金星ですか?火星な?
終わってんな。
宇宙の研究室だな。
同じ研究室だと思えない。
太陽系見てなかったから仕方ないですよね。
そういうことじゃないんだけど。
セーラームーンも見てなかったしね。
セーラームーン俺も見てない。
Google Mars。それはあれでしょ?太陽系の。
Marsの地図。
いろんな太陽系見えません?の惑星。
そういうことじゃなくてGoogle MarsっていうGoogle Earthと同じくくりのやつがあって。
専門のやつがあるんですか?
そう。
それ宇宙話でやってもらっていいですか?
わかりました。すみません。
Google EarthがあってGoogle Mapは乗り換えとか地図。
その2個じゃないですか?地図アプリ。
ストリートビューがある。
ストリートビューは機能の1つですよね。
でもなんかステージが違うよね。
Google Earthで上からバーって見てGoogle Mapが地図とかの情報がマップされて、
その上に立てるのがGoogleストリートビュー。
そうか。
友達がGoogleストリートビューに乗ってるときたまにあるよね。
あるある。
それをネタにしてる映画ありません?
花束みたいな恋をした。
あれ見てないんだよね。
見てないんだ。
メイラ映画でしょ?
メイラ映画だけど。
めちゃめちゃ流行ったやつでしょ?
めっちゃ流行ったやつ。
終電逃してみたいなところから始まる恋愛物語。
で、自分がGoogleストリートビューに映ってるっていうところが、
ちょっとなんか伏線じゃないけど。
盛り上がる。
一致シーンが。
そうなんだ。
それはいいんだけど。
でもそう、Google EarthがあってGoogle Mapがあってストリートビューがあるってことは、
いろんなレイヤーのデータをつなぎ合わせて1つのマップ上に表現してるわけだから、
いろんなデータを取得してきて、
それをつなぎ合わせるっていうめちゃめちゃ技術が詰まった結晶なんですよ。
確かに。
あれすごいな確かに。
そう考えたら。
Googleすごいね。
Googleすごい。
だから今日はGoogle Earthの持ってるデータってどんなのがあって、
どういうふうに取得していて、
そこに実は機械学習とかを使って地図を作ってるって話をちょっとしていきたい。
Googleすごすぎるな。
機械学習入ってる?
入ってるか。
入ってる入ってる。
教えてもらっていいですか?
このエピソードはロードボイスってアプリを使ってる人が聞くっていうところで今回収録しているんだけど、
新宿のエピソードなんですよ。
新宿で聞いてる人がロードボイスのアプリを開いたら、
このエピソードが入ってくるみたいなサービスなんだけど。
このピンはじゃあ今新宿に立ってるわけだね。
そう、新宿にある。
新宿のある風景を実はGoogle Earthを使って切り取ったっていう超有名な大作映画があって、
えー?
その話最後にしたいんで。
伏線?
伏線。
貼り方下手じゃない?
いやもうちょっと、もうちょっとあれでしょ。
じゃあこれは後で回収するんで。
最悪すぎるじゃん。
ワンピースで黒ひげの。
これはね、黒ひげの歯の本数を変えたのはね、わざとなんだよ。
06:02
バイ・オダ・エイ・イチローとか言って。
最悪じゃん。
あれどうなんだろうね。
伏線なんかな。
あれ伏線よ。
あれがケルベロス説を生んだわけでしょ。
そうそう。
まあそれはいいや。
Google Earthのその使ってるデータ、大きく3つあるんですよ。
1個が衛星航空写真。
はいはい。
衛星が撮った写真とか航空写真ですね。
で、もう1個が地図のデータ。
へー。
自治体とか各研究機関が持ってる地図データ。
国土地理ね。
そうです。
で、最後はユーザーの情報を吸い上げて作ってるって。
この大きく3つのデータでGoogle Earthはできてるんですよ。
Google Earthそんなにいるんだ。
衛星データだけだと思ってたわ。
上から撮った衛星データってことですよね。
基本的にはGoogle Earth開いてズームとかしてたら、
衛星の写真をどんどん拡大していって、
上から自分の家が見れたり、公園が見れたりするじゃないですか。
あれは衛星が撮った写真なんだけど、限界があるから、
そこを補正するのに航空写真。
飛行機飛ばして上から撮るみたいな。
あーなるほど。
それで上手いこと繋げ合わせたり、
衛星写真だけだったらカバーしきれない領域もあるんで、
撮影のタイミングが結構待ち待ちになっちゃうとか。
まあそうだね。夜の画像はあんま使えないもんね。
あーそうそう。夜モードだったらいけるのか。
夜モードは単純にバックグラウンドが黒くなるだけか。
ダークモードか。
で、そのなんか更新をするために航空写真で、
徐々にリアルタイムに。
リアルタイムじゃないけど定期的に更新が入ったりとか。
っていう風にデータを撮っていて、
これ多分ね、ズームとかしてると、
低解像度から高解像度に変わる瞬間とかあったりする。
ある。
あれがその画像の切り替わり。
航空写真と衛星画像とか。
そうそう。
いやーあれね、思ってたんだよね。
その宇宙系のデータとかさ、高すぎるじゃん。
高すぎる。値段がね。
そうだね。
そうだから、え、Google Earthってどんだけ金かかってんだろうって超思ってたの。
あーなるほど。
あの解像度だったら、結構一番高品質なやつとかで買わないと無理じゃね?みたいな。
いやそうですよね。
と思ってたんだけど、そういうことか。
航空写真と組み合わせてるのか。
組み合わせてる。
で、しかもその航空写真ってもう飛行機なんてもう無限に飛んでるじゃないですか。
地球上。
だからあれで定期的に更新更新かけていって、
どんどん新しい建物建ったらアップデートされるみたいに。
へー。
ちょうどこのエピソード喋るってなって、自分の家の写真わーって見た時に、上から見た図って、いつ撮ったデータって見れるんですよ。
あ、そうなんだ。
で、ちょうど自分の今の家は2022年の3月10日に撮ったって、ちょうど1年ぐらい前。
ふーん。
2年か。
まあだから比較的新しい。
で、ついでにモンゴル見に行ったんですよ。
ビバンか。
09:00
ビバン。
ビバン。
ビバンの撮影どんな感じなんだろうっていう思いも込めてモンゴル行ったら、
モンゴルの写真は2012年の写真。
古いね。
古い。
だからそもそも多分航空写真、あそこら辺って飛行機ってあんま飛ばないっていう風に言われてる。
え、そうなの?
知ってます?
モンゴルの上って飛べないの?
エベレストがあるから、
ぶつかっちゃうんだ。
その、危ないっていうか。
へー。
そう。
だからあそこ、世界の航空写真の移動見れるじゃないですか、フライトマップみたいな。
あるね。
あれ見るとちょうど避けてるから、ちょっと見てみて。
あ、そうなんだ。
面白いかもしれない。
知らなかった。
だからまあ、アップデートも結構古めの情報が地図として載ってるし、画像の解像度も全然違うんですよね。
12年前とかだもんね、2012年ってなると。
古いね。
っていうところで、
映るんですね、撮ってるんだろうね。
カシャーって。
まあ、だからどんな写真というかカメラ使ってるかわかんないですけど、
自分のその今見てる映像がいつのかっていうのは見れるから。
へー。
面白いかもしれない。
それが衛星航空写真。
で、2つ目の自治体とか地図データが出してる。
地図データっていうのは、河川の情報とか、細かい住宅区画とか。
ああ、はいはい。
そういうところを補正するために正しい情報をプラスアルファでデータとして提供して、
そこをGoogleが地図上に表現する。
別に写真だけで良さそうだけどね。
写真だけでもいいんだけど、写真だけだとここが道なのか、川なのかっていうところが曖昧なケースがあったりする。
あれちょっとデフォルメしてるってことかな。
そう。
確かになんか川やたら青いみたいなのあるよね。
水のところ青くやたら光ってるなっていう。
っていう可能性もありますよね。
そこら辺をちゃんと補正したり、どこからが陸地でどこからが海かとか。
そういう自然に関する情報は専門機関から提供してもらって補正するっていうところはやってるらしいですよ。
Googleが買ってんのかな。
買ってたり、提供をお願いしたり、結構自治体のデータとかもだったりするから、
いけんのか、そういうのもらったりしてるって話?
最後にユーザーからのデータなんですけど、これが
それ謎だね。
リアルタイムで情報を取得できるからどんどん更新できるっていうところで
GPSオンにしてるから?
いや、というか、Googleマップってコミュニティがあるんですよ。
Googleの、Google Earthコミュニティかな。
Earthにコミュニティがあるの?
Earth、マップも含めてEarthっていう風に捉えてほしいんだけど。
えー、じゃあGoogleマップにポエミーな
あーそうそうそう
口コミ書くやつら
ああいう情報を元に、このお店も潰れてるよねとか
っていうところでアップデートしなきゃっていうその画像を
あ、そうなんだ。
とか、あと写真も投稿できたりするじゃないですか。
12:03
するね。
あれを組み込んでストリートビューに反映させたりとか
っていうところで、より鮮度の高い情報を元に組み込むみたいな。
へー
っていう大きく3つの情報で
飯屋探すときってGoogleマップだよね。
になっちゃいましたね。
ちょっと前までタベログだったんですけど。
タベログでもほら、ポイント操作疑惑があるじゃん。
ありますね。
Googleマップの星4割ってるぐらいが実はちょうどいい説みたいな最近。
あー
いろんなところで聞かない?
分かるなでも。
あとは口コミ見てちゃんとチェックしたりとか。
1の口コミを見たときに店員の悪口だったらうまい店みたいな。
あーそれ聞いたことあるわ。
最近なんかいろんなところで聞くから流行ってんのかなみたいな。
今言っとけばちょっと俺らも流行りに乗れるかなと。
あとでもちょっとなんか地方とか行くとタベログそもそも使ってないユーザー多い方。
そうするとGoogleマップが強いし。
Googleマップ様になんか空いてるってしまってるときあるもんね。
それはありますね。
海外旅行行ったらGoogleマップの未成来はもう絶対使う。
あー確かにそうだね。
ユーザー情報がめちゃめちゃ大事だし。
Googleもそれ使ってアップデートされてるよって話ですね。
そこに機械学習が入ってくるの?
そう機械学習をどう使ってるかって話なんですけど。
さっき言った道なのか道路なのか分かんないみたいなケースが航空写真とか衛星写真からはあるんですよ。
でその大きな課題となってたのが建築物を認識するのがめっちゃ難しかったらしくて。
そうなんだ。
上から見たときにただの視覚として建築物が映るわけで。
あーなるほど。
それが道路なのか本当に家なのかとか建築物の角の端の情報とかがぼやけててよくわからないっていうところで
この課題解決するために機械学習を使ったっていう話。
当時だったらそうか。
グーグラスって10年くらい前からあるよね。
もうちょい前からある。
お前自分小学校ぐらいの時にぐるぐる遊んだ記憶あるから。
マジ?小学校?
20年くらい前からあったんじゃないですか。
マジ?あった?
あったと思う。
だってさっきのモンゴルが2012年の写真でしょ。
それだけで12年前か。
確かに15くらい前あったかもね。
そうですよねきっと。精度とか画像の粗さとかあったかもしれないですけど。
えーすげーなー。
今だったら多分衛星データほらいろんなのあるじゃん。
当時は光学の撮影だけだったかもしれないけど最近だとサー衛星ってやつがあって
上空からレーザー地上にぶち当てて反射してきたやつを読み込むから高低差がわかる。
15:00
あーなるほどね。一番難しいやつだ。高さ方向を。
でも結構簡単。光路差の違いを取る。
光の道の差ね。
そうか。
っていうのがあって高さがわかるとか。
むしろ衛星データ活用ってなると今はそっちの方が重要視されてそうな。
あーなるほど。
あとハイパースペクトルっていってもっと光の種類めっちゃいろんなの見れるみたいなカメラも出てて。
そこら辺が結構衛星データのバリエーションとして増えてるから50年ぐらいで。
じゃあ一気に精度は上がってきてる。
上がってるはずだね。
Googleマップがどんぐらい使ってるかっていう話はあるけど。
まあそうだね。機械学習を使って建築物を補正するっていうところは
最初は本当に手でこれは建築物なのかって言って。
うわーやりそう。
区画をチェックしてっていうところをやってて
予測させるAIモデルを作んなきゃいけないわけだから学習データが必要なんですよ。
正解となる学習データを作るために建築物にこうやって区画というか周りの範囲を一手で作ってあげて
正解のデータを作ってようやく学習させてっていうことを10年かけてようやくやって。
なるほど10年。
学習データ作るのに10年かけてようやく作ってAIは1年かけて答えを出すみたいな。
10分の1の作業に短縮できたっていうくらい精度が上がったし。
当時は手でアノテーションするよね。
アノテーション作業が大変だったっていうことが。
中東とかしんどそうじゃない?
家の形が。
わかんないけど中東の方が丸みを帯びた家が多いイメージだから。
そこがねだいぶ違う気がするね。
確かにな。
だからそうしたら多分中東に特化した
中東アノテーションね。
中東AIみたいなのが多分できてくるんじゃないかな。
日本は四角目が多いからなきっと。
京都とか楽だっただろうね。
5番の目指しね。
っていうなんかAI活用してマップも作ってるよってところで。
今日この紹介したかったこととして
伏線回収タイム!
Google Earthの活用事例もやっぱせっかくだったら知りたいじゃないですか。
これめちゃめちゃいろいろあるんですけど
自分の中で響いたことが
Google Earthのイメージを使って映画作ったって話なんですよ。
しかもアニメです。
ドラえもん。
まだ質問の途中です。
ごめんなさい。
最近のアニメ映画の中で
鮮明な東京の写真、イメージを使ったアニメ知らないですか。
18:02
天気ロボ。
素晴らしい!
きたー!
素晴らしい!
新海誠の生まれ変わりって言われてるからね俺。
いやそうなの?
ちょっと前までキングヌーとか言ってませんでした?
いやもう新海誠の生まれ変わりです僕は。
素晴らしいですね。
死んでないね。
言ってくれないと。
ごめんごめん。
ボケてたのか。
感動した。これを当てられた。
俺だってすごいもん。新海誠。
好き?
いやもうね。そんじゃそこらの好きと比べてもらっちゃ困る。
そう?知らんかった。
秒速5センチメートルもそうだよね。
秒速5センチメートルみんな見てるじゃん。
なんとなくね。見るのよ。
桜の花びらチラチラさせてるわけよ。
でバズったのは君の名はでしょ?
君の名は。
でその後天気の音じゃん。
で君の名はの前に正直あんま誰も知らないことの葉の庭っていう映画があるんだけど。
あれ東京でやってる劇場めっちゃ少なかったの。
あそうなんだ。
であれ新宿舞台なんだけどあれも。
新宿漁演が舞台で。
新宿の映画館まで見に行ってますから僕。
映画館で観てんすか?
ちっちゃい劇場で。
あらめちゃめちゃ好きじゃないすか。
ほんとに。
だから俺もう君の名は流行った瞬間にはーって感じだった。
あーいいっすね。
その売れる前のアーティストから知ってますみたいな子さんのファンだ。
子さんですよ。
素晴らしい。
高校ぐらいの時大学ぐらいの時にある秒速5センチメートルを見てるし。
熱量が今日一熱いっすね。
これや。
そうなんすよ。
その時のこの作画にグーグルアースってグーグルアースプロっていう有料版のサービスがあって。
めっちゃ高いやつだね。
その中でグーグルアーススタジオっていう機能が使えるんですけど。
それはもういろんな場所のカットをいろんな角度で見れるというか。
自由にグリグリいじりながら。
鳥の目線みたいな感じで見れる。
そんな感じかもしれないです。
でこのカットいいなと思ったらそれをそのまま絵コンテに移して。
でアニメを作るというか。
アニメ作用に書き直すというか。
そうなんだ。
だからあんなリアルな東京の描写を作ることができたっていう。
すごかったよね。
そう。
だからグーグルアースすげえなっていう。
あれグーグルアースでやってんだ。
本作の中でグーグルアースのカットが全部70カット出てくるらしいんですけど。
その70カットを本当はもっといっぱいあると思うんですけど。
本作で使われたっていうところで。
すげえ。
で自分の一番好きなのはあのドコモタワーだっけ。
あれ都庁じゃないの?
ドコモタワー?
ドコモタワーかな。
あのかっこいいこの新宿にある。
都庁ももちろん出てきたんだけど。
あーはいはいはい。
東京のエンパイアステートビル。
そうそうそう。
あれでもあれだよ。
俺地元川崎なんだけど。
川崎にもっとすごいのあるよ。
やめてちょっと今新宿の良さを話そうと思ったんだけど。
21:00
エンパイアステートビルみたいなやつあるから。
どういうこと?3枚なの?
3本建ってる。
あそういうこと?
そう。あのエンパイアステートビルが。
それはないでしょ。
しかもドコモタワーね。
あそうなんだ。
あれ新宿にしかないと思った。
でもドコモタワーのところに光がパー当たるあのシーンが自分は好きで。
へえ。
そう。
思ってみたくないな。
あ本当に?
あとあの穂高が逮捕されるシーンあるじゃないですか。天気の子の男の子が。
あるあるある。
あの一晩あの天気の女の子と一緒に。
イチャイチャしたところでしょ。
イチャイチャした後に外でなんかその前かな。
朝中だ。
そうそうそう。
であの警察に捕まった降下したのシーンがあるんですけど。
あそこも新宿のあの降下したというか。
へえ。
っていうところで。
天気の子なんかタバタ出てくるよね。
タバタも出てくるかな。
タバタ住んでない?女の子。
あそうかも。どうなんだろう。
多分いろんなところ出てくる。
で俺なんか家の内見しに行くときにそこ通った記憶あるわ。
あここ天気の子の男じゃん。
あ本当に?
そうなんか聖地巡礼があるらしくて天気の子の。
タバタあるよ。
じゃあもうあるんですわ。そういうことなんです。
だからリアルな東京をグーグルアースから実は作ってたっていう話で。
へえ。
これが一番いい活用時です。
学んだわ。
はい。
今度明日から使おう。
まあちょっとデータの分析から少し離れたかもしれないですけど。
はいはい。
まあグーグルアースはデータをめちゃめちゃ使ってきれいな地球を作ってますっていう。
へえすげえわ。
まあちょっとそういうお話でした。
映画作れんだ。
でもなんかもうあれだね。
それ組み合わせてさ。
はい。
チャットGPTあのオープンAIの今さ空ってやつ出てるじゃん。
はいはい。
まだリリースはされてないけど。
あれとかにさ置き換えさせるみたいなのやったらさ。
ああ。
もう普通に映画できちゃいそうだよね。
できそうですね。
こう超感図みたいなやつこうさわーって動かしてその動画そのまま。
確かに。
アニメ風にデフォルメして。
落とし込むこともできるし。
新海誠の映画っぽくしてくれって言ったらもうそのまま出てくる。
できそう。
確かにできそう。
でも新海誠ではさそこじゃないですか。
あくまで雰囲気作りですからね。
俺なそれ言うの。
でも結構自分も好きなんだけどな。
でもちょっとそこまで。
俺心残に厳しいタイプのファンだから。
心残と右肺に厳しいですからね。
今日はちょっとここらへんですかね。
はいはい。
はい。
いや面白かったな。
伏線回収の勉強しないとな。
間違いないな。
隣のデータ分析屋さん今回も面白いと思ったらフォロー・レビューよろしくお願いします。
番組の感想や質問はハッシュタグ隣の分析屋。
隣のが平柄で分析屋は漢字でお願いします。
また概要欄に貼ってあるお手紙フォームからコメントしてください。
ではまた。
またね。
23:56

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