はじめに
今のところ、広大な農地に散在するセンサー導入状況を数値だけで把握するのは困難です。
しかし、Mapbox GLで地理情報を重ねれば、導入が進むエリアと遅れるエリアを色濃度ですぐに比較できます。実際、センサー導入率は全体で21.37%にとどまるとの調査もあり、特に小規模農家では導入が遅れていることが報告されています。だからこそ導入ギャップを地図上で「見える化」し、的確な支援策を立案することが重要です。さらに、Mapbox GLは農業向けインタラクティブマップ構築に有効であると実証研究で示されています。
Mapbox GLで可視化する５つの利点
| 利点 | 解説 |
|---|---|
| 直感性 | 実装率を色濃度で表示。したがって一目で遅延地域を特定可能 |
| スケーラビリティ | 10万件超のポイントでも60 fpsで滑らか表示 |
| 拡張性 | 気象・土壌レイヤーを重ね合わせ、さらに多角的分析が可能 |
| リアルタイム更新 | GeoJSONを差し替えるだけで即時反映 |
| 意思決定支援 | 導入率低迷地域をピンポイントで支援、補助金配分を最適化 |
ヒートマップ作成ステップ
| ステップ | ツール | 主な作業 | キーポイント |
|---|---|---|---|
| 1 | データ整備 | sensors.csv に緯度経度・設置数を格納 | 欠損値をゼロ埋め |
| 2 | GeoJSON化 | PapaParse で CSV→GeoJSON 変換 | rate = installed/total を計算 |
| 3 | Mapbox 初期化 | Mapbox GL JS v2.15 | accessToken を環境変数で管理 |
| 4 | ヒートマップ追加 | heatmap レイヤー | heatmap-weight に rate を指定 |
| 5 | ポイントレイヤー | circle レイヤー | ズーム12以上で詳細表示 |
| 6 | インタラクション | mousemove でポップアップ | 実装率を % で表示 |
| 7 | 運用 | 自動ビルド or CI/CD | GeoJSONを定期置換し最新化 |
応用アイデア
- 時系列比較 — 年ごとのGeoJSONをスライダーで切替え、導入ペースを可視化。
- Choropleth切替 — 市町村ポリゴンへ平均実装率を集計し、政策評価に活用。
- AI分析連携 — ヒートマップ×土壌×収量データを機械学習に渡し、最終的に最適センサー追加箇所を自動提案。
まとめ
センサー導入率は依然として低い水準にとどまっており、特に小規模農家で顕著です。ゆえにMapbox GLヒートマップで導入状況を可視化し、遅延地域へのフォーカス支援を即座に実行しましょう。視覚的な「見える化」は、データドリブンな農業DX戦略を推進する第一歩となります。
参照：Precision Farming Statistics 2025 By AgriTech, Resources, Growth
参照：Precision agriculture use increases with farm size and varies widely by technology
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