Brent van der Heiden is Co-Founder and CEO of MapAtlas, the mapping API platform of MapMetrics B.V., Amsterdam. He built MapAtlas out of a conviction that developers and businesses deserve location APIs with fair pricing and genuine end-user privacy. No surprise billing, no routing queries through US infrastructure, and no compromises on GDPR compliance.
Before MapAtlas, Brent co-founded MapMetrics, a community mapping and navigation app in which users contribute road conditions and points of interest through their daily navigation. Those contributions enhance the OpenStreetMap-based data behind the MapAtlas APIs. MapMetrics pioneered drive-to-earn and community-owned location data in the DePIN space, and Brent was quoted in Forbes on how Web3 location data gives users transparency that Big Tech hides from them, spoke at TOKEN2049, and appeared as a DePIN track speaker at NFT Paris 2025.
His writing covers the full stack of modern location technology: geospatial APIs, AI search visibility, and how mapping infrastructure powers the listing, logistics, and hospitality products that millions of people rely on every day.
専門分野
- Geospatial APIs and Mapping Infrastructure
- Location Data for AI Search Visibility (AEO)
- GDPR-Compliant Mapping for EU Businesses
- Route Optimization and Geocoding APIs
- Real Estate, Hospitality, and Logistics Use Cases
- Community-Sourced Map Data
講演 & プレス
- メディア掲載How Wealthy DePIN Users Earn Passive Income Onchain by Using AIForbes
- ポッドキャストMapping the Future: MapMetrics, Drive-to-Earn and the Power of DePINCryptoSlate
- ポッドキャストMapMetrics: Decentralized Mapping & Drive-to-EarnYouTube
- ポッドキャストMapMetrics & DePIN: Building the Decentralized Location LayerYouTube
- スピーカーDePIN Track SpeakerNFT Paris 2025
- メディア掲載DePIN Panel: IoT Networks at NFT Paris 2025 (with DIMO & Ambient Network)TradingView / Coindar
- メディア掲載MapMetrics CEO Reveals How You Earn Money by Participating in Traffic (Exclusive Interview)CryptoNews
- メディア掲載MapMetrics Joins the Peaqosystempeaq
- スピーカーContributor Profile: Brent van der HeidenGIE Foundation Think Tank
Brent van der Heiden の全記事

The Future of Mapping: Maps Read by Cars, Drones and Robots
Since 2016, OpenStreetMap in Europe gained 3.7 times more lane tags, 8.8 times more sidewalk tags and 83 times more kerbs. Maps are now built for machines.

Flock and ALPR Cameras by US State: The Count from OpenStreetMap
How many Flock and ALPR cameras are mapped in each US state: fresh OpenStreetMap counts for all 50 states, per 100,000 residents, and growth since May 2026.

Average Speed Cameras in Europe: How Section Control Works
How average speed cameras work, and where Europe's section controls are: counts per country from OpenStreetMap and our camera index, checked against official lists.

ロボタクシー都市一覧:運行中の32都市(2026年10月)
2026年10月時点で自動運転タクシーが乗客を運ぶ都市は32都市、完全無人の有料サービスは17都市で、欧州にはまだありません。都市ごとの状況、規制、出典を一覧にしました。

直線距離と道路距離の違い:実際の移動はどれだけ長くなるのか
116組の都市間ルートを計算し、道路距離と直線距離を比べました。中央値で道路は直線距離より23.5%長く、広島〜松山では約2.9倍です。

ラストワンマイル配送を測定:配達ルートはどこで時間を失うのか
ラストワンマイル配送を、マドリード、パリ、アムステルダムの30件と60件の配達ルートで測定しました。運転は1日の約4分の1で、残りは駐車場所探しと停車中の作業です。

商圏とは:車の到達時間で描く商圏分析のやり方と、半径の円との比較
リヨン、ミュンヘン、ミラノのスーパー60店で、車で10分の到達圏と半径5 kmの円を比べました。円は住民を多く数え、候補地の順位も入れ替わります。

Low Emission Zones in Europe: What OpenStreetMap Maps, Country by Country
OpenStreetMap maps 170 low emission zones in 14 European countries. Counts per country, how they compare with official lists, and how to query them.

What Is a Proportional Symbol Map? Definition, Graduated Symbols, and How to Build One
A proportional symbol map sizes a circle at each location by a count. How to scale symbols by area, graduated vs proportional symbols, and a MapLibre build.

ドットマップとは?定義、事例、作り方
ドットマップは1ドットが一定数を表す点を地域内に配置する地図です。仕組み、ドット値の決め方、Web地図での作り方を解説します。

カルトグラムとは?定義、種類、事例、作り方
カルトグラムは各地域を面積ではなくデータの値に比例させて描く地図です。種類、実例、境界データからの作り方を解説します。

Intelligent Speed Assistance (ISA): How New Cars in Europe Know the Speed Limit
Intelligent speed assistance is required on every new car in the EU. How ISA finds the speed limit, what the law demands, and where the data goes wrong.

What Is a Map Legend? Parts of a Map Key, Examples, and How to Make One
A map legend, or map key, explains the symbols, colours, and lines on a map. See the parts of a legend, real examples, and code to build one for a web map.

距離マトリクスとは?所要時間、API、ルーティングを解説
距離マトリクスとは、複数の出発地と目的地間の所要時間と距離をまとめたグリッドです。距離マトリクスAPIの仕組み、本番環境での活用例、重要なフィールドを解説します。

等高線とは?読み方・間隔・傾斜の求め方と等値線図をわかりやすく解説
等高線は同じ高さの地点を結んだ線です。間隔と形の読み方、主曲線と計曲線、線の間隔から傾斜を求める方法、等圧線や等温線、等値線図の仕組みを解説します。

コロプレス図とは?定義、活用例、APIでの作り方
コロプレス図は、人口密度や選挙結果、GDPなどのデータ値で地域を塗り分ける地図です。仕組みと使いどころ、APIでの構築手順を解説します。

地図投影法を理解する: Mercator、Web Mercator、そしてトレードオフ
地図投影法は丸い地球を平面に展開する仕組みで、すべての投影法は何かを必ず歪めます。Mercator、Web Mercator、等積図法などの仕組みと、用途別の選び方を解説します。

オービスの種類と速度取締りカメラの無料地図
オービスの種類、区間速度取締りと信号無視カメラの違い、そして106か国の106,646台を収録した無料の取締りカメラ地図とデータ。

歩きやすさスコア(ウォーカビリティ)の計算方法と使い方
歩きやすさスコアは、ある住所から徒歩圏内に日常生活がどれだけ収まるかを表します。計算方法の全体像、20 のヨーロッパ都市で実際に算出した指数、そして公開の仕方を解説します。

ジオコードとは?住所が座標になる仕組みを解説
ジオコードとは、住所が解決される座標と、それをどこまで信頼できるかを示すメタデータです。ジオコーディング API の戻り値と、精度の読み方を解説します。

POIとは?POIデータの属性・取得元・活用方法を解説
POIとは人が訪れる場所を構造化したデータのことです。店舗、病院、駅、カフェを表すPOIデータの属性と、その取得元をわかりやすく解説します。

ホテルSEO完全ガイド:AI検索で選ばれるための位置データ
ホテルSEOの完全ガイド。直販予約を支える基本と、AIアシスタントが自施設をすすめるかどうかを決める位置データの層を解説します。

EU Data Act とは?位置データと地図APIのための解説
EU Data Act は機械が生成するデータの管理を変えます。2026年9月の期限が位置データと地図APIにとって何を意味するのかを解説します。

GeoJSONとは?フォーマット、ジオメトリタイプ、本番での落とし穴
GeoJSONは現代の地図ライブラリすべてが読めるJSONベースのフォーマットです。ジオメトリタイプ、Featureパターン、本番で噛みつく落とし穴を解説します。

地図APIで店舗検索を作る方法: ジオコーディングから地図描画まで
店舗検索は郵便番号を地図上の近隣店舗ランキングに変えます。地図APIで作る4ステップ(ジオコーディング、近隣検索、並べ替え、描画)を解説します。

EUの郵便番号フォーマット:開発者向け国別リファレンス
ヨーロッパの郵便番号はフォーマットと意味が国ごとに大きく異なります。EU27か国とイギリス、スイス、ノルウェーをカバーした国別リファレンス。regexパターンと検証のヒントも掲載。

ジオフェンスとは?仕組みと活用例、必要な半径を計算で解説
ジオフェンスとは、スマートフォンや車両、AIエージェントがエリアに出入りしたときにアクションを起こす仮想の境界です。仕組み、活用例、AndroidとiOSの制限、位置精度に対して必要なジオフェンスの大きさを計算で解説します。

都市イベントマップの作り方: 会場・カテゴリ・リアルタイム発見の実装ガイド
都市のイベントマップを作るための実践ガイドです。会場をジオコーディングし、マーカーをプロットしてクラスタリングし、カテゴリやエリアで絞り込み、リスティングを発見されやすくする方法を解説します。

地図ビューポートとは?センター座標、ズームレベル、表示タイル範囲を解説
地図ビューポートは地図の表示ウィンドウです。センター座標、ズームレベル、ベアリング、ピッチの4つの値が地図のすべてのインタラクションを制御します。開発者向けに詳しく解説します。

建物入口ジオコーディング: 屋根ピンだけでは足りない理由
入口レベルのジオコーディングは、屋根の中心点ではなく、ドライバーが実際に歩いて向かうドアの座標を返します。ラストマイルのチームがピンの先へ進んでいる理由を解説します。

バウンディングボックスとは?地図APIでのbboxを開発者向けに解説
バウンディングボックスはフィーチャーや点のセットを囲む最小の矩形です。ジオコーディングAPI、GeoJSON、地図ライブラリでのbboxのフォーマット、使い方、落とし穴を開発者向けに解説します。

AI 地図とは? 地図とAIの組み合わせで実際にできること
AI 地図には3つの意味があります。地図アプリ内のAI機能、AIによる地図生成、そしてAIエージェントのツールとしての地図です。それぞれの仕組みと、2026年にビジネスにとってどれが重要なのかを解説します。

ルート最適化とは?アルゴリズム、制約、APIを解説
ルート最適化は、フリートが最短時間・最短距離・最低コストで作業を終えるよう、訪問順序と車両割当を決める手法です。本番環境でのソルバー、制約、APIの組み合わせを解説します。

地図MCPサーバーとは何か? AIエージェントにリアルな位置情報を渡す仕組み
MCPサーバーとは、AIエージェントが実際のツールを呼び出せるようにする仕組みです。地図MCPサーバーはジオコーディング、検索、ルート計算をリアルタイムで提供します。MCPサーバーとは何か、2026年になぜ重要なのかを解説します。

マップマッチングとは?GPSトレースを道路ネットワークにスナップする技術
マップマッチングはノイズの多いGPSトレースを道路グラフ上のクリーンな経路に変換します。隠れマルコフモデル、OSRM、Valhallaの仕組みと本番環境での活用例を解説します。

アイソクロン地図とは?所要時間ポリゴンを解説
アイソクロン地図は、出発地点から指定した所要時間内に到達できる範囲を示します。道路ネットワーク上での計算方法、本番環境での活用例、よくある落とし穴を解説します。

地図の種類:一般図と主題図、12種類の地図の特徴と使い分け
地図の種類を一般図(行政区分図、地勢図、地形図、道路地図、地籍図)と主題図(コロプレス図、ドットマップ、図形表現図、流線図など)に分け、何を表し、どんなデータが必要で、いつ使うかを解説します。

Flockカメラマップ:OpenStreetMap上の欧州と米国のALPRカメラ
OpenStreetMapには世界で153,759台、欧州で8,900台のALPRカメラが登録されています。国別の件数、Flockカメラマップの使い方、欧州でのFlockについて分かっていることをまとめました。

OpenStreetMapとは?世界の無料地図データを開発者向けに解説
OpenStreetMapは誰でも編集できる無料のオープン地図データです。OSMの仕組み、データ構造、そしてOSMを使ったプロダクトにODbLライセンスが求めることを解説します。

自動運転のHDマップとは?レーンレベルの地図、自己位置推定、リアルタイム更新
HDマップは、レーン境界線・標識・停止線の位置をセンチメートル精度で記録した、機械可読な高精度地図です。自動運転システムがどのように活用するかを解説します。

緯度と経度の違い:GPS座標の仕組みを完全解説
緯度は南北の位置、経度は東西の位置を表します。GPS座標の仕組み、本番環境で使うフォーマット規則、そしてマップバグの大半を引き起こす「lat/lngの入れ替え」を徹底解説します。

AIの住所ハルシネーション:発生する理由とジオ検証データによる解決策
AIの住所ハルシネーションは ChatGPT、Perplexity、Gemini で日常的に発生します。位置ハルシネーションが起こる理由、影響を受けやすいリスティングの種類、そして検証済みジオデータがリスティングをどう修正するかを解説します。

Google Maps DrawingManagerとAPIの非推奨化:2026年移行ガイド
Drawing LibraryとHeatmap LayerはMaps JavaScript APIから削除されました。DirectionsServiceとDistanceMatrixServiceはLegacyかつ非推奨です。現在の状況、日付、代替手段をまとめます。

Google Ask Maps と Gemini:位置属性がローカル可視性を決める理由
Google Ask Maps が Gemini AI を搭載して 3 月 12 日に公開されました。評価される位置属性、ジオデータの薄いリスティングが表示されない理由、そして素早く対策する方法を解説します。

Airbnb AI検索:バケーションレンタルの可視性を維持する方法
Airbnbのランキングモデルは800以上のシグナルを評価しており、Airbnbは現在、自然言語検索をテストしています。2026年のランキング刷新後にバケーションレンタルのホストがリスティングを表示し続ける方法を解説します。

Google Places API(レガシー)は凍結済み:廃止カウントダウン開始前にEU開発者がすべきこと
Googleは2025年3月にレガシーPlaces APIを凍結しました。新機能なし、ボリュームディスカウントは上限あり、廃止日は12ヶ月前の通知で到来します。EUの開発者がカウントダウン開始前に評価すべき内容を解説します。

Google AI Overviews 対策:ローカルビジネスが表示される方法
Google AI Overviews は現在、米国の検索の約 6 回に 1 回で表示されています。ローカルビジネスが Google の AI 生成回答に引用されるための具体的な手順を解説します。

JavaScript ヒートマップ実装チュートリアル:インタラクティブな密度マップを作る
JavaScript ヒートマップ チュートリアル:MapAtlas でインタラクティブな密度マップを構築します。データ整形、強度の重み付け、カラーグラデーション、歩行者トラフィックや配送需要など実例まで解説します。

GDPRに準拠した医療機関検索マップの構築方法
専門科フィルター、郵便番号検索、等時線による移動時間オーバーレイ、設計段階からの患者プライバシーを備えたGDPR準拠の医師検索マップを構築します。完全なJavaScriptチュートリアル。
配送またはライドシェアアプリ向けのライブドライバー追跡マップの構築方法
MapAtlas MapsおよびRouting APIを使用して、WebSocket GPSアップデート、スムーズなマーカー補間、ルート表示、ETA計算を備えたリアルタイムドライバー追跡マップを構築します。

クラスタリング付き不動産物件マップをJavaScriptで構築する
MapAtlas Maps APIを使用して、価格ラベルマーカー、クラスタリング、住所検索、価格帯フィルターを備えた物件一覧マップを素のJavaScriptまたはReactで構築します。

Geocoding API による住所一括検証:10,000件のアドレスを一度に検証する
Python と MapAtlas Geocoding API による住所一括検証チュートリアル。レート制限、リトライ処理、信頼度スコアリング、EU 特有の住所フォーマットまで含め10,000件以上を処理する方法を解説します。

住所オートコンプリートでチェックアウト離脱を減らす: MapAtlas Geocoding APIとReactの実装ガイド
MapAtlas Geocoding APIを使ってReactのチェックアウトに住所オートコンプリートを実装する方法。カート放棄率の低下、モバイル入力の高速化、リアルタイム住所検証をhookとコンポーネント約90行で実現します。

EU開発者向け Google Maps API の代替サービス(2026年版)
ヨーロッパ向けプロダクトの地図APIを選ぶなら。Google Maps API の主な代替サービスを、料金体系、データ所在地、GDPR、開発者体験で比較します。

カスタムブランドマップのスタイリング方法: ダークモード、ブランドカラー、透かしなし
2026年に完全ブランド対応マップを作成しましょう。背景・道路・水域の色を変更し、ダークモードトグルを追加し、透かしを削除して、デザインシステムに正確に合わせる手順を解説します。

2026年のGoogle Maps API料金とライセンス:SKUごとの1,000リクエスト単価
2026年のGoogle Maps API料金:200ドルのクレジットに代わるSKUごとの無料枠、Maps、Geocoding、Places、Routesの1,000リクエストあたりの費用と試算例。

GDPRに準拠したマップAPIに関するEU開発者ガイド
マップAPIのGDPR準拠は、EUにデータセンターがあるだけでは満たせません。米国プロバイダーにCLOUD Actのリスクが残る理由と、本当のEUデータ主権に必要な条件を解説します。

Webサイトにインタラクティブマップを追加する方法 | JavaScriptチュートリアル
Webサイトにインタラクティブマップを数分で追加できます。マーカー、ポップアップ、ジオコーディング検索、MapAtlasを使用したReact/Next.js統合をカバーするステップバイステップのJavaScriptチュートリアルです。

ベクタータイルvsラスタータイル:Webアプリが使うべきはどちらか?
ベクタータイルとラスタータイル、どちらを選ぶべきか?パフォーマンス、スタイリング、互換性のトレードオフを学び、マッピングプロジェクトに最適なアーキテクチャ上の決定を下しましょう。
