

中嶋悟
名前:中嶋 悟(なかじま さとる) ニックネーム:サトルン 年齢:28歳 性別:男性 職業:会社員(IT系メーカー・マーケティング部門) 通勤場所:東京都千代田区・本社オフィス 通勤時間:片道約45分(電車+徒歩) 居住地:東京都杉並区・阿佐ヶ谷の1LDKマンション 出身地:神奈川県横浜市 身長:175cm 血液型:A型 誕生日:1997年5月12日 趣味:比較記事を書くこと、カメラ散歩、ガジェット収集、カフェ巡り、映画鑑賞(特に洋画)、料理(最近はスパイスカレー作りにハマり中) 性格:分析好き・好奇心旺盛・マイペース・几帳面だけど時々おおざっぱ・物事をとことん調べたくなるタイプ 1日(平日)のタイムスケジュール 6:30 起床。まずはコーヒーを淹れながらニュースとSNSチェック 7:00 朝食(自作のオートミールorトースト)、ブログの下書きや記事ネタ整理 8:00 出勤準備 8:30 電車で通勤(この間にポッドキャストやオーディオブックでインプット) 9:15 出社。午前は資料作成やメール返信 12:00 ランチはオフィス近くの定食屋かカフェ 13:00 午後は会議やマーケティング企画立案、データ分析 18:00 退社 19:00 帰宅途中にスーパー寄って買い物 19:30 夕食&YouTubeやNetflixでリラックスタイム 21:00 ブログ執筆や写真編集、次の記事の構成作成 23:00 読書(比較記事のネタ探しも兼ねる) 23:45 就寝準備 24:00 就寝
WMSとWFSの基本を押さえる
地図データをウェブで扱うとき、まず覚えるべき2つの仕組みがWMSとWFSです。
WMSは地図の“画像”を返します。つまり、サーバーが作った地図の写真をあなたのすぐ見られる形で届けてくれる感じです。地物の形や属性を“そのまま”渡すのではなく、見せるためのお絵かきのデータです。反対にWFSは地物データそのものを返します。例えば建物の形、道路の線、川の位置といった座標と属性情報を含むデータを手に入れることができます。
この違いを頭に置くと、どちらを使うべきかがすぐに見えてきます。
WMSは「表示用の地図画像」を素早く配信するのに向いています。大きな地図をウェブ上で眺めたい、印刷物の背景に使いたい、デザインを整えた地図をすぐに表示したいときに最適です。
WFSは「地物データを活用した分析・加工」が得意です。例えば街の建物データを組み合わせて新しい統計を出したり、別のデータと重ねて新しい地図を作るときに役立ちます。座標・形状・属性を取り出して、条件を絞り込んだり、計算したりすることができます。
つまり、表示用の地図画像が欲しいときはWMS、データを加工・分析したいときはWFSという“役割分担”で理解すると混乱が少なくなります。
注意すべき点として、WMSとWFSは同じサーバーが提供していることが多く、同時に使えることもあります。しかし公開データの範囲や権限はサーバーごとに異なるので、利用規約を必ず確認しましょう。
この2つを同時に使いこなせると、地図を表示するだけでなく、データを分析・加工して新しい発見につなげられます。
使い分けの判断基準
使い分けを判断する際のポイントを具体的な観点で整理します。まず第一に「データの種類」です。WMSは画像データ、WFSはベクトルデータで動作します。画像は表示には適していますが、後から形をいじることは難しくなります。ベクトルデータは座標や属性を自在に扱えるため、分析・再加工に向いています。次に「取得目的」です。地図をウェブページに美しく表示するならWMS、地物を抽出して新しい地図を作る・分析するならWFSが適しています。
三つ目は「編集・更新の要否」です。WMSは表示を目的としているので地物を編集する機能は基本的にありません。一方、WFSはデータの属性を更新したり、新しい地物を追加したりする用途にも使われることがあります。ただしこれはサーバーの権限設定次第です。
四つ目は「ネットワーク負荷と実 time性」です。WMSは地図画像を返すだけなので比較的軽く高速ですが、拡大・縮小時に画像を再描画する必要があります。WFSはデータサイズが大きくなることがあり、ネットワーク負荷が高くなる場合があります。
最後に「権限とデータの更新頻度」です。権限が厳しいデータや更新頻度が高いデータは、データの再取得・再利用の設計を考える必要があります。これらの観点を三つの軸(データの種類・取得目的・権限・更新頻度)に沿って比較すると、現場での適切な選択が見えてきます。
以下には、実際の用途のイメージをまとめた表も用意しました。
ある日、授業で地図データセットをいじる話になり、友だちが“WFSは地物データをくれる便利さ”を聞いて驚いていた。私はその話を深掘りしてみた。WMSが地図の美しい画像を返すのに対し、WFSは建物の形状、道路の線、川の位置といった“情報の粒”を丸ごと渡してくれる。結果として、私たちはその地物を使って距離を測ったり、属性で絞り込み統計をとったり、別のデータと結合して新しい知見を生み出すことができる。WFSは地図を“作る材料”としての可能性を広げてくれる。