72,000,000 件の観光スポット（Points of Interest）

Overture Map の Places データセットは、毎月更新とともにリリースされます。

Places は「ポイント・オブ・インタレスト（POI）」です；2024 年 1 月時点で全世界で 7200 万件を超える POI が含まれています。

例 – エストニア、タリン市 Viru Street

各 POI は「主な名前」と「基本カテゴリ」を角括弧で表示し、ポイントの色はその POI の基本カテゴリに対応しています。

最近の改善点

operating_status

confidence

basic_category

taxonomy

本稿では最新リリース（2026‑01‑21.0）をレビューします。

私のワークステーション

• CPU: AMD Ryzen 9 9950X、5.7 GHz、16 コア / 32 スレッド
• キャッシュ: L1 = 1.2 MB, L2 = 16 MB, L3 = 64 MB
• 冷却: リキッドクーラー。Cooler Master HAF‑700 ケースに収容
• RAM: 96 GB DDR5 @ 4,800 MT/s
• ストレージ: Crucial T700 4 TB NVMe M.2 SSD（12,400 MB/s 読み込み）、ヒートシンク付き
• 電源: Corsair 1,200‑W モジュラー PSU、ASRock X870E Nova‑90 マザーボード
• OS: Ubuntu 24 LTS を Microsoft の Windows Subsystem for Linux 上で Windows 11 Pro で実行（GPU: NVIDIA GTX 1080 – ドライバサポートが優れており ArcGIS Pro は Windows でのみ動作）

前提ソフトウェアのインストール

sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
sudo apt update
sudo apt install jq python3-pip python3.12-venv

# Python 仮想環境
python3 -m venv ~/.pois
source ~/.pois/bin/activate

# Parquet デバッグツール
git clone https://github.com/marklit/pqview ~/pqview
pip install -r ~/pqview/requirements.txt

# AWS CLI
pip install awscli

# DuckDB 1.4.3（拡張機能付き）
cd ~
wget -c https://github.com/duckdb/duckdb/releases/download/v1.4.3/duckdb_cli-linux-amd64.zip
unzip -j duckdb_cli-linux-amd64.zip
chmod +x duckdb
./duckdb

# 起動時に拡張機能をロード
.timer on
.width 180
LOAD h3;
LOAD lindel;
LOAD json;
LOAD parquet;
LOAD spatial;

地図は QGIS 3.44（Tile+ と HCMGIS プラグインで Bing/Esri ベースマップ）で描画しました。

Overture の Places をダウンロード

curl https://labs.overturemaps.org/data/releases.json
# 最新: 2026-01-21.0
aws s3 --no-sign-request sync \
    s3://overturemaps-us-west-2/release/2026-01-21.0/theme=places/type=place/ \
    ~/places

8 個の Parquet ファイル、約 7.2 GB。

データフルエンシー

総レコード数: 72,444,739

SELECT COUNT(*) FROM 'places/part*.parquet';
-- 72444739

POI 密度ヒートマップ（H3 zoom‑3）

CREATE OR REPLACE TABLE h3_3_stats AS
    SELECT H3_LATLNG_TO_CELL(bbox.ymin, bbox.xmin, 3) AS h3_3,
           COUNT(*) AS num_pois
    FROM 'places/part*.parquet'
    GROUP BY h3_3;

COPY (
    SELECT ST_ASWKB(H3_CELL_TO_BOUNDARY_WKT(h3_3)::geometry),
           num_pois
    FROM h3_3_stats
    WHERE ST_XMIN(geom) BETWEEN -179 AND 179
      AND ST_XMAX(geom) BETWEEN -179 AND 179
) TO 'num_pois.h3_3_stats.parquet' (FORMAT PARQUET, CODEC ZSTD, COMPRESSION_LEVEL 22, ROW_GROUP_SIZE 15000);

サンプルレコード（チリの Starbucks）

SELECT * EXCLUDE(addresses,bbox,brand,categories,names,taxonomy,sources),
       addresses::JSON AS addresses,
       bbox::JSON      AS bbox,
       brand::JSON     AS brand,
       categories::JSON AS categories,
       names::JSON     AS names,
       taxonomy::JSON  AS taxonomy,
       sources::JSON   AS sources
FROM 'places/part*.parquet'
WHERE brand.names.primary = 'Starbucks'
LIMIT 1;

列ごとの空き容量（ファイル単位）

python3 ~/pqview/main.py types --html places/part-00000-faac29ab-3031-41b7-836a-26e1193347c0-c000.zstd.parquet > places.types.html

ソース

SELECT COUNT(*), a.dataset
FROM (SELECT UNNEST(sources) a FROM 'places/part*.parquet')
GROUP BY dataset ORDER BY 1 DESC;
-- Overture, meta, Foursquare, Microsoft, AllThePlaces, DAC, PinMeTo, RenderSEO, Krick

基本カテゴリ

SELECT COUNT(DISTINCT basic_category) FROM 'places/part*.parquet';
-- 398 種類のユニークカテゴリ

上位 100 件（抜粋）：

各 H3 zoom‑3 六角形ごとの最頻カテゴリは、密度ヒートマップと同様に算出しました。

Operating Status

SELECT COUNT(*), operating_status FROM 'places/part*.parquet'
GROUP BY operating_status ORDER BY 1 DESC;
-- open: 72,443,934; closed: 785; temporarily closed: 20

バージョン分布

SELECT version, COUNT(*) FROM 'version.h3_5_stats.parquet'
GROUP BY version ORDER BY 1;
-- 最頻バージョン: 5 (137 824 件)

ブランド名

SELECT COUNT(*), brand.names.primary
FROM 'places/part*.parquet'
GROUP BY brand.names.primary
ORDER BY 1 DESC LIMIT 25;
-- NULL が圧倒的（68 001 883 件）；次に Citibank, Wildberries, Western Union 等

タクソノミー階層

SELECT COUNT(*), taxonomy.hierarchy
FROM 'places/part*.parquet'
GROUP BY taxonomy.hierarchy ORDER BY 1 DESC LIMIT 25;
-- 例: [food_and_drink, restaurant], [lifestyle_services, beauty_service, beauty_salon] 等

海上 POI

7 個の Marine Regions GeoPackage ファイルを DuckDB にインポートしました：

CREATE OR REPLACE TABLE marineregions (name VARCHAR, geom GEOMETRY);
INSERT INTO marineregions SELECT name, geom FROM ST_READ('~/marineregions_org/High_Seas_v1.gpkg');
-- 各 GPKG ファイルについて同様に実行

海面上の POI 数：

CREATE OR REPLACE TABLE h3_stats AS
    SELECT H3_LATLNG_TO_CELL(bbox.ymin, bbox.xmin, 6) AS hexagon,
           COUNT(*) AS num_pois
    FROM 'places/part*.parquet'
    GROUP BY hexagon;

SELECT SUM(num_pois)
FROM h3_stats a
JOIN marineregions b ON ST_Overlaps(H3_CELL_TO_BOUNDARY_WKT(a.hexagon)::GEOMETRY, b.geom)
WHERE b.name IS NOT NULL;
-- 29,590,753 POI（約 2,900 万件）が海洋・沿岸に存在

Marine Regions のポリゴンは将来使用のため Parquet にエクスポートしました。

Confidence

SELECT COUNT(*), (confidence*10)::INT/10 AS conf_bucket
FROM 'places/part*.parquet'
GROUP BY conf_bucket ORDER BY 2;
-- 最頻バケット: 1.0（36 231 092 件）

最も一般的な confidence を H3 zoom‑5 と zoom‑3 六角形で可視化したマップを作成しました。

締めくくり

ご覧いただきありがとうございます。北米・ヨーロッパにてコンサルティングおよび実務開発サービスを提供しております。
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