砂防業務関連のデジタル化ノート

世界的なメモリ不足、SSD価格上昇、Windows 10サポート終了（１年延期：２０２６年）でPC価格が上昇！ 〜人件費 VS ストレージ価格〜 はじめに（要約） 近年、 メモリ（DRAM）とSSD（NAND）の価格上昇 、さらに Windows 10 サポート終了によるPC買い替え需要 が重なり、PC価格は上昇しやすい状況にあります。 一方で、人件費をかけて不要ファイルを手作業で削除する といった、本来コストに見合わない。 本記事では、 なぜ今PCが高くなりやすいのか いつ買うのが正解か メモリ・SSDの種類と体感差 作業別に「本当に効く」PC構成 人件費とストレージ価格の現実的な比較 1：なぜいま、SSD・メモリが高くなっているのか ① 世界的なメモリ不足 AI・データセンター向け需要の増大により、DRAM／NANDが優先配分 特に DDR4は終息（EOL）局面 に入り、供給が不安定 ② SSD（NAND）の価格回復・上昇 メーカーの減産・調整後、需給が引き締まり価格が回復 クライアントPC向けSSDも上昇圧力が継続 ③ Windows 10 サポート終了（１年延期2025年⇒2026年） 期限前後でPC更新が集中 「まだ使えるから待つ」は、結果的に高くつく可能性が高い ※価格推移グラフは、実売ではなく契約価格ベースの上昇トレンドを示す概念図として掲載推奨 2：いつ買うのが正解？ すでに「買い時」の状態 RAM使用率が常時80〜90%以上（スワップ発生） SSD残量が10〜15%以下 👉 この状態で「価格が下がるのを待つ」のは損 まだ余裕がある場合 台数が読めるなら前倒し調達が安全 3：メモリの種類（DDR4 / DDR5） 値段とスピードの違い DDR5 ：帯域が広く、理屈上は高速 DDR4 ：一見安いが、EOL影響で価格が荒れやすい 実際の体感は？ 体感差を決めるのは 規格より容量 です。 8GB → 16GB → 32GB の差は明確 DDR4 ↔ DDR5 の体感差は用途次第で小さい 結論：迷ったら「DDR5・32G...

土石流支援システムのGISエンジンのジオベースが突然が認識しなくなった（Sentinel復旧） 土石流支援システムのGISエンジンのジオベースが突然が認識しなくなった（Sentinelドングル復旧メモ） 更新日：2025-12-19　 Windows Sentinel LDK / HASP 復旧手順 昨日まで動いていた土石流支援システムのGISエンジン（ジオベース）が、急に ライセンス未認識（USBドングル未検出） になり起動できなくなった件の復旧メモです。 結論として、 Sentinel LDK Windows GUI Runtime Installer 10.21 を入れ直したら復活しました。 症状 GISエンジン（ジオベース）が起動できない／ライセンスエラーになる Sentinel（HASP/LDK）USBドングルが、突然「認識しない」状態になった ポイント： 「ドングルが壊れた」よりも、Windows側の ドライバ・サービス・ランタイムの不整合 で起きることが多いです。 結論：ダウンロードするもの 通常のクライアントPC（現場PC・作業PC）で突然未認識になった場合、まず入れるべきはこれです。 Sentinel LDK Windows GUI Runtime Installer 10.21 （Runtime一式） 図1：Thales Support Portalのダウンロード一覧例（ここから「Sentinel LDK Windows GUI Runtime Installer 10.21」を選択） 復旧手順（最短ルート） Thales Support Portal から Sentinel LDK Windows GUI ...

砂防フロンティア管理型調書の様式4-2・4-7・4-8で断面図が罫線を隠す問題をVBAで一括修正 砂防フロンティア管理型調書の様式4-2・4-7・4-8で 断面図が罫線を隠す問題をVBAで一括修正 砂防フロンティアの「土砂災害警戒区域支援システム」から、区域調書を 管理型調書作成ツール に出力し、Excel で様式を出力すると、 次のような現象がよく起きます。 急傾斜の 様式4-2 の断面図が、行列の罫線を隠してしまう 土石流の 様式4-7 / 4-8 の断面図も、同様に罫線を隠してしまう 補足： 急傾斜は、QGIS出力に対応したものです。 毎シート・毎図形を手作業で調整するのはかなりの手間なので、 ここでは VBA マクロで一括修正する方法 をまとめておきます。 1. 急傾斜：様式4-2の余分な図形削除＆断面図の縮小＋微調整 まずは急傾斜の 様式4-2 から。Excel 版／QGIS 版どちらから出力した管理型調書でも、 基本的な構造は同じなので、以下のマクロで共通に処理できます。 1-1. 何をやっているマクロか 開いている すべてのブック を対象にする シート名に 「様式4-2」 を含むシート（例：様式4-2, 様式4-2(2)…）をすべて処理 図形のうち、 Picture 5 / 7 / 14 / 16（図5 / 図7 / 図14 / 図16） を削除 断面本体と思われる Picture 3 / Picture 12（図3 / 図12） は 96％に縮小 そのあと 1.5pt（0.75pt × 2回）だけ下に移動 これにより、断面図が罫線を完全に覆ってしまう状態を解消し、罫線が見えるように整えます。 1-2. VBAコード（様式4-2 用） <pre><code>Sub 急傾斜様式42の図形削除と断面移動書式を整える() Dim wb As Workbook Dim ws As Worksheet Dim shp As Shape Dim nm As Variant Const SCALE_42 As ...

JGD2011対応：国土基本図1/2500図郭をPythonで作成する JGD2011対応：国土基本図1/2500図郭をPythonで作成する 平面直角座標系ごとに図郭コードの算出例（HD***形式）を付けた 1/2500 図郭データを自動生成する手順メモ。 1. 参考にした資料 本記事の図郭コード計算ロジックは、公共測量標準図式および下記記事の内容を参考にしています。 @shiba54 (Y S) さん： 「国土基本図の図郭」を作成する 実装は上記アイデアをもとに、”全国対応版”JGD2011の各平面直角座標系に対応するよう再構成したものです。 2. 前提知識のざっくり整理 2.1 平面直角座標系（JGD2011） 日本の平面直角座標系（Gauss–Krüger 投影）は I〜XIX の 19 系。 各系には中央経線と EPSG コードが割り当てられています。 VII系：EPSG 6675 （石川・富山・岐阜・愛知 ほか） X系：EPSG 6678 （青森・秋田・岩手・山形・宮城 ほか） …といった形で全国をカバー 2.2 国土基本図の図郭体系（レベル2500） 公共測量標準図式に基づき、図郭は階層的に構成されています。 1/50,000 ：40km × 30km（2文字コード：AA〜TT） 1/5,000 ：4km × 3km（上記 50,000 を 10×10 分割 → 2桁追加） 1/2,500 ：2km × 1.5km（5,000 を 2×2 分割 → 1桁（1〜4）追加） 例： HD433 のようなコードが 1/2500 の図郭記号となります。 3. 必要な環境 Python 3.x と、次のライブラリを使用します。 Python資料をダウンロード（ZIP） ...

パスワードの新常識：強力にして基本は変えない／流出時は即・全く別に変更 パスワードの新常識：強力にして「基本は変えない」／流出時は即・全く別に変更 ※ ほとんどの流出はフィッシングによるもの。まずは“偽サイトに入力しない”運用が最重要です。 参考動画 基本方針（2025年の実務感） 頻繁な変更は不要。 まず 長く・強力 なパスワードをサービスごとに別で設定。 流出が判明したら即変更。 ただし 過去と似ていない“全く別物” にする（リスト型攻撃対策）。 最大のリスクはフィッシング。 URLの正当性確認／公式アプリやブックマークからログイン。 強いパスワードの作り方 最低12文字、できれば16〜20文字以上。 大文字・小文字・数字・記号を混在。辞書語は避ける。 サービスごとに別のパスワード（使い回し禁止）。 パスフレーズ（例： Blue-Dog?7River+Moon ）やパスワードマネージャーの利用。 必ず二段階認証（MFA）をON。リカバリコードも保管。 危険！“よくあるパスワード”ベスト427 以下は漏洩データに頻出し、攻撃ツールが最初に試す候補です。使っていたら今すぐ変更を。 123456 password 123456789 12345 12345678 qwerty 111111 123123 abc123 password1 1234 1234567 dragon letmein baseball football iloveyou monkey 696969 shadow ...

迷惑メール対策とリスク：メールアドレスを守る完全ガイド 迷惑メール対策とリスク：メールアドレスを守る完全ガイド メールアドレスの流出経路、フィッシング例、ダークウェブ監視、そして主要サービスのエイリアス設定と返信・ブロック運用まで。 まずは基本方針（最重要） 登録は必ずエイリアスで ：ショッピング、ホテル、怪しそうなサイト等は本アドレスを使わない。 返信時の差出人 ：Gmailは設定しないと本アドレスで返信されやすい。 送信元をエイリアスに変更 できるよう最初に設定する。Yahooはセーフティーアドレスを差出人に選べる＝ 受信者からは元アドレスが見えない（匿名運用） 。 漏えい検知＝そのエイリアスをブロック ：届き始めたらフィルタやブロックで隔離／無効化し、別エイリアスに切替える。 エイリアスとは？（利点・注意点） 定義 エイリアスは 本アドレスに紐づく別名アドレス 。受信箱は同じでも宛先で用途を分けられ、漏えい源の特定と自動振り分けに役立ちます。例：本アドレスが sakata@gmail.com のとき、 sakata+shop@gmail.com 。 メリット 登録先ごとに使い分け → 漏えい源の特定 が容易 宛先ルールで 自動仕分け （ラベル・フォルダ） 公開場面で 本アドレスを晒さない 注意点 一部サービスは「+」を拒否/正規化する場合あり 同一受信箱のため 容量やブロック設定は共有 Yahooは「エイリアス」という名称ではなく セーフティーアドレス （無料） Appleは無料で3つのメールエイリアス。iCloud+で 非公開リレー（Hide My Email） 拡張可 メールアドレスの流出経路（売買の実態） サービスの情報漏えい（不正アクセス・設定不備） マルウェア感染でアドレス帳ごと盗難 WebやPDF・SNSの公開情報をクローラーが収集 ...

毎年、現場を歩く。写真を撮る。調査票を埋める。危険度を判定する。報告書を納める。 ところが、大雨が降ると、危険だと判定していなかった斜面が崩れる。 それなら、翌年は判定方法を考え直すのか。 また現場を歩く。写真を撮る。同じ調査票を埋める。 ――この仕事、いったい何を積み重ねているのだろう。 今回は、 太田ジオのブログ「ぼちぼちと２」 に掲載された道路防災・斜面評価に関する記事をもとに、この気まずい問題を整理します。以下では、元記事の主張と、それを読んだ本ブログの考察を交えて紹介します。参考記事のタイトルとURLは末尾にまとめています。 図1　本ブログの問題提起：作業の完了と、予防の成果は別に確かめる。 報告書は完成。では、危険は減った？ 現場を歩く 写真を撮る 調査票を埋める 危険度を判定 報告書を納める 検査・業務完了 同じ方法を、翌年も繰り返すだけ？ 抜けている問い：実際の崩壊と照合したか 図1　本ブログの問題提起：作業の完了と、予防の成果は別に確かめる。 職員の質問に、返ってきたのは「残念ながらそうです」 まず読んでほしいのが、2025年2月21日の記事です。 ある政令指定都市で豪雨による斜面崩壊が多数発生したところ、崩れた場所の8割超が、道路防災点検の「要対策箇所」にも「カルテ対応箇所」にも入っていなかったといいます。 その後の職員研修で、担当職員からこんな質問が出たそうです。 「いま、私がやっている仕事は無駄なのでしょうか？」 「残念ながらそうです」 励ましの言葉を予想して読むと、椅子から落ちそうになります。しかし、このやりとりは元記事に実際に書かれています。 出典： 「行政の技術職員研修（５）安全な斜面を危険と言い、危険な斜面を安全と言う」 本ブログとしても、ここを曖昧にしたくありません。 危険な場所を見つけるための仕事が、危険な場所を見つけられず、その理由も直さないまま繰り返されているなら、災害予防という目的に照らして「無駄ではないか」と問われて当然です。 忙しかったことと、役に立ったことは、別々に確かめなければいけません。 具体的な数字：73箇所のうち48箇所が「対策不要・点検対象外」 太田ジオの記事には、点検結果と災害発生箇所を比較した円グラフが掲載されています。その元になった土木研究所の講習会資料でも、同じ...

ArcGIS Desktop 10.x：arcpy.mappingでMXDのデータソース一括置換（実例つき） ArcGIS Desktop 10.x： arcpy.mapping で MXD のデータソース一括置換 現場でよくある「レイヤの参照切れ」を、Pythonだけで条件を確認して “上書き修復” する手順とサンプル。今回の実案件（ Set_Data 配下）を題材に、再現性のあるスクリプトと運用のコツをまとめました。 今回の事例（要約） 対象ルート： Q:\R06CHIBA\NARITA\TAKO\KYUKEI\Set_Data 上書き保存 （相対パス維持）＋ 同名を BACKUP に退避（同階層に BACKUP フォルダ作成） レイヤ名とSHP名を厳密に突き合わせ： KTAISEKI_3M は KTAISEKI_3M.shp が 同じフォルダに存在する時だけ 差替え（無ければ何もしない） KIDO_100KN も同様。DM系は色崩れ防止のため 非表示化・削除はしない （既存の正規パスが生きていれば再接続のみ） 右クリック実行（UTF-8）メニューからワンクリックで動かせる設計 置換ルール（今回案件） レイヤ名 期待ファイル 無い場合 備考 KTAISEKI_3M ./KTAISEKI_3M.shp 触らない（残置） ダミー生成・誤接続を禁止 KIDO_100KN ./KIDO_100KN.shp 触らない（残置） 同フォルダにある時のみ差替え DM/ラスタ 既存パス 触らない 正規の共通ベースから再接続のみ 実運用スクリプト（短縮版・そのまま動作） ArcGIS Desktop 10.4 / Python 2.7。MXDと同じフォルダに対象SHPがある時だけ置換します。ログはUTF-8、コンソールはASCIIに落として出力します。 Python資料をダウンロード（ZIP） ポイント 検索は「MXDと同じフォルダ」だけ。だから 誤って別区画のS...

JPG / PNG / BMP / GIFをGeoTIFF（TFW付き）に一括変換する方法 空中写真やスクリーンショット等の JPG / PNG / BMP / GIF を、必要な位置情報を引き継いだ GeoTIFF（.tif） に一括変換する手順です。 同名のワールドファイル（ .jgw , .pgw , .bpw , .gfw , .wld ）が隣にあれば、自動的に取り込まれます。変換時に TFW（.tfw） も同時出力します。 対象と前提 対象画像: .jpg , .jpeg , .png , .bmp , .gif オプションで圧縮 ( COMPRESS=LZW )、タイル化 ( TILED=YES )、TFW出力 ( TFW=YES ) を有効化 ワールドファイルがあれば座標を自動解釈（例: photo.jpg と photo.jgw ） 座標系（EPSG）はワールドファイルに含まれないため、必要に応じて後述の方法で付与 方法①：コマンド一発（単発変換） GDAL が入っていれば、1枚だけなら以下でOK。 Python資料をダウンロード（ZIP） TFW=YES により output.tfw も生成されます。 同名ワールドファイル（ input.jgw など）があれば自動で反映。 方法②：フォルダ内を一括変換（Pythonスクリプト） フォルダを選ぶだけで、JPG/PNG/BMP/GIFをまとめてGeoTIFF化します。 出力先は「同じフォルダ」または「サブフォルダ（ _tif ）」に変更可能です。 Python資料をダウンロード（ZIP） ポイント GDALは同名ワールドファイルがあれば自動で参照します（ .jgw/.pgw/.bpw/.gfw/.wld ）。 ASSIGN_EPSG を設定すれば、変換と同時に座標系（EPSG）を付与できます。 COMPRESS=LZW + TILED=YES はQGISでも快適に動く定番設定です。 座標系（EPSG）の付与・確認 ワールドファイルには投影情報が無いため、必要に応じてEPSGを付与します。 Python資料をダウンロード（ZIP） EPS...

GeoTIFFからワールドファイルを作成する方法 GISでよく使う GeoTIFF には、位置情報（座標系やピクセルサイズ）が画像内部に埋め込まれています。 一方で、古いソフトやCADに取り込むときには、 ワールドファイル（.tfw など） が必要になることがあります。 ここでは「既存のGeoTIFFからワールドファイルを生成する方法」を紹介します。 ワールドファイルとは？ ワールドファイル（TFW, JGW, PGWなど）は、ラスタ画像を地図上に正しく配置するための 6つの数値 が書かれたテキストファイルです。 pixel size in X direction rotation about Y axis rotation about X axis pixel size in Y direction (通常は負) X座標（左上ピクセル中心） Y座標（左上ピクセル中心） 例： sample.tfw 0.500000000000 0.000000000000 0.000000000000 -0.500000000000 345000.250000000000 4275000.250000000000 方法① gdal_translateを使う（最も簡単） GDALをインストールしていれば、コマンド一発でGeoTIFFからTFWを出力できます。 Python資料をダウンロード（ZIP） -co TFW=YES を付けると、 output.tfw が生成されます。 GeoTIFF本体（ output.tif ）は元のコピーなので中身は変わりません。 方法② Pythonスクリプトで一括生成 複数ファイルをまとめて処理したい場合はPythonが便利です。 配布ZIP内のスクリプトは、指定フォルダ内の .tif を探して、対応する .tfw を生成します。 Python資料をダウンロード（ZIP） 実行すると、同じフォルダ内に .tfw が作成されます。 注意点 .tfw には 座標系（EPSGコードなど） は書かれません。 投影法や座標系を渡す場合は .prj ファイルを別途用意する必要があります。 GeoTIFFには既に座標系が埋め込...

WEB MAP / TILE GUIDE — 2026.09 UPDATE Web地図の「ズームレベル」を実務で理解する Google Maps、地理院地図、OpenStreetMap、QGISのXYZタイルなどで出てくる ズームレベル（ZL） 。数字が1増えると何が変わるのか、 「ZL18＝1/2,000」のような縮尺換算は本当に正しいのか、 QGISで拡大しても地図の細かさが増えないのはなぜか——を実務向けに整理します。 2026年9月向けの大きな修正点： Web地図のズームレベルには 固定された縮尺はありません 。 緯度、画面のピクセル密度、タイルサイズ、表示ソフトで縮尺が変わります。 そのため旧版の「ZL12＝1:250,000、ZL20＝1:1,000」のような一対一対応表はやめ、 m/px（地上解像度）を中心 に整理しました。 1．ズームレベルとは？ 多くのWeb地図では、世界全体を正方形のタイルに分割し、 ズームレベルが1つ上がるたびに縦横を2倍、つまりタイル数を4倍にします。 ZL0では世界全体が1枚、ZL1では2×2枚、ZL2では4×4枚……という仕組みです。 ZLが1増える 1ピクセルが表す地上距離はおおむね 1/2 になります。 タイル数 1辺は 2^Z 枚。世界全体では 4^Z 枚になります。 一般的な方式 Google Mapsや地理院タイルは、256×256pxを基本とするWeb Mercator系のタイル方式を使います。 ただし「ズームレベル」という概念自体が世界中で完全に同一規格というわけではありません。 256pxタイル、512pxタイル、ベクトルタイル、HiDPI表示などでは、 同じZLでも画面上の見え方が異なる場合があります。 2．解像度の計算式 256pxタイルのWeb Mercatorを前提とした代表的な式です。 ...

FIELD GNSS GUIDE / 2026 UPDATE 山岳・砂防現地調査向けGNSS選定ガイド 谷筋、樹林下、急斜面、通信圏外では、カタログに「cm級」と書かれていても常にcmで測れるわけではありません。 RTK・CLAS・2周波/3周波・スマホ内蔵GNSS・外付け受信機の違いを、現場で判断しやすい形に整理しました。 GNSS 山岳調査 砂防 RTK CLAS QGIS 最初に一番大事なこと： 「3周波」と「CLAS対応」は同じ意味ではありません。 3周波は通常、測位に使う複数周波数への対応を表す言葉です。一方、CLASを使うには みちびきのL6D信号を受信・解読できる機器 が必要です。 したがって、「3周波だからCLASが使える」とは限りません。 1．先に結論：現場条件で選ぶ 踏査・写真位置・ルート記録 1～数m程度で足りるならスマホ単体が最も手軽。谷や樹林下では1点を信用せず、停止観測・往復ログ・写真との照合で補う。 通信あり・cm級が必要 ネットワークRTK（Ntrip等）が有力。受信機価格だけでなく、補正配信契約、通信、ポール、アプリ、データ出力まで含めて比較する。 通信圏外・高精度が必要 CLAS対応受信機が候補。携帯回線がなくても衛星経由で補強情報を受けられる。ただし上空遮蔽が強い場所ではL6も測位衛星も受けにくくなる。 2．「2周波」「3周波」は何がうれしいのか GNSSではGPSだけでなく、GLONASS、Galileo、BeiDou、QZSS（みちびき）など複数の衛星システムを利用します。 複数周波数を同時観測できると、電離層遅延の推定や搬送波位相の整数アンビギュイティ決定に有利になり、 RTKではFixまでの時間や再Fixのしやすさが改善する傾向があります。 ただし、周波数の数だけで山...