ArcGIS Onlineと生成AIを連携した人口統計分析の実証

【自治体GIS×生成AIシリーズ】

本記事は、生成AIとGISを活用した自治体業務の実証シリーズの第２回です。

▶ 第1回：自治体GISとAIの融合
▶第3回：生成AIとGISで健康遊具の優先整備地区を抽出してみた

自治体では人口統計や地域分析を行う際、
統計データ収集やGIS登録に多くの時間を要します。

具体的な作業

従来は複数のWebサイトやシステムを操作して実施していた作業です。

• 統計データを探す
• CSVをダウンロードする
• GISへ取り込む
• 地図を作成する
• 分析する

そこで今回、

生成AIエージェント（Codex CLI）とArcGIS Onlineを連携し、

・公開情報の調査
・統計データ取得
・GIS登録
・可視化

までを自然言語で実行できるか検証しました。

実際に入力した指示（プロンプト）

プロンプト①

大阪府和泉市の人口推移と高齢化率を取得してください

---

プロンプト②

人口と高齢化率をCSVで出力してください

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プロンプト③

ArcGIS Onlineへアップロードして
全国市区町村境界と自治体コードでJoinしてください

---

プロンプト④

2020年の高齢化率を色分けしたWebMapを作成してください

AIが自動で行った処理

今回、生成AIは次の処理を自動で実行しました。

自治体名検索
↓
自治体コード取得
↓
e-Stat API接続
↓
人口データ取得
↓
高齢化率計算
↓
CSV作成
↓
ArcGIS Online登録
↓
市区町村境界とのJoin
↓
WebMap作成

従来であれば複数のツールや専門知識が必要だった作業です。

今回得られた結果

今回の検証では、

自治体	人口	高齢化率
和泉市	181,770人	25.85%
豊島区	296,062人	19.77%
岡崎市	378,698人	23.68%
大阪市	2,654,227人	25.50%

を自動取得し、下図のとおりGIS上へ可視化できました。

GISと生成AIの組み合わせが有効な理由

生成AI単体では位置情報を扱うことは得意ではありません。

一方GISは、

• 位置
• 面積
• 距離
• 圏域
• 重ね合わせ

を扱うことに優れています。

今回の検証により、

自然言語
↓
生成AIエージェント
├ Playwright MCP
├ e-Stat API
└ ArcGIS MCP
↓
GIS

を組み合わせることで、

自然言語から空間分析へつなげられる可能性が見えてきました。

具体的な処理内容

Step1

e-Stat統計ダッシュボードAPIから人口データ取得

対象自治体

• 豊島区
• 和泉市
• 岡崎市
• 大阪市

Step2

高齢化率を自動計算

取得した年齢3区分人口から

65歳以上人口
÷
総人口
×100

で高齢化率を算出

---

Step3

ArcGIS Onlineへ自動登録

生成AIがCSVを作成し、

ArcGIS Onlineへアップロード

---

Step4

全国市区町村境界と自動Join

自治体コード（JCODE）を利用し、

境界データと統計データを結合

今回見えてきた可能性

今回の検証では、

単に地図を作るだけではなく、

生成AIが

• 統計データを検索
• APIを利用
• GISへ登録
• 地図化

まで行うことを確認しました。

---

【比較】実行時間の劇的な短縮

今回実施した作業を、従来の手作業と比較してみます。

作業内容	従来	AI活用
e-Statで統計表を探す	20～30分	2分
人口データ取得	20分	2分
高齢化率計算	10分	1分
CSV整形	20分	1分
ArcGIS Online登録	15分	3分
自治体境界とのJoin	20分	3分
WebMap作成	30分	8分
合計	約2～3時間	約20分

今回の検証では、生成AIが統計データの取得からGISへの登録、地図作成までを一連の流れとして実行しました。

従来であればGIS担当者や統計担当者が複数のツールを使い分け2～3時間程度を要します。一方、今回の検証では、自然言語による指示からWebマップ完成まで約20分で実行できました。

ただし、この20分は職員が作業し続ける時間ではありません。

生成AIが統計データ取得、CSV作成、GIS登録、Join、Webマップ作成を順次実行している時間であり、その間、職員は他の業務を進めることができます。

つまり、単純な作業時間短縮だけでなく、「職員が手を離せる時間」が生まれる点に大きな効果があります。

今後、対象データや分析パターンが増えるほど、この効果はさらに大きくなると考えられます。

今回の検証で確認できたこと

今回の実証では、単に人口統計を取得してGISへ登録しただけではありません。

生成AI（Codex CLI）が複数のMCPサーバーやAPIと連携し、

・自治体ホームページの調査
・統計データの取得
・GISデータの更新
・地図化と可視化

までを自然言語から実行できることを確認しました。

これは、従来職員が複数のシステムを操作して行っていた業務を、AIエージェントが支援する新しい業務スタイルの可能性を示しています。

■ 業界動向

2026年にはアジア航測やインフォマティクスも
生成AIとGISを連携した取り組みを発表しています。

今回の検証は、
こうした流れを自治体業務へ適用できるかを
確認するための実証でもあります。

まとめと今後の展望

今回の検証では、生成AIが統計データの取得からGISへの登録、地図作成までを一連の流れとして実行できることを確認しました。

重要なのは単なる作業時間短縮ではなく、職員がデータ収集や加工に費やしていた時間を、分析や政策立案に振り向けられる可能性が見えてきたことです。

今後は、

・高齢者施設の分布分析
・公園施設配置の検討
・防災情報の可視化
・インフラ管理業務

などへの応用も期待されます。

地域GIS研究所では、GIS・統計分析・AIを組み合わせた自治体業務への活用について、引き続き検証と研究を進めていきます。

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