It's also a great place to admire what I've dubbed the Great Spots of Foreshot—aka, the spots of water-looking water amidst a sea of Papa Smurf's aging, leathery skin.

また、私が「フォアショットの大スポット」と名付けた、パパ・スマーフの老け込んだ革のような肌の海の中にある水面のような斑点を眺めるのにも絶好の場所だ。

I was actually halfway to opening up a Great Spots gift shop when someone pointed out that the spots aren't real—they're just on Google Maps because of how the fine folk at

グレート・スポットのギフトショップをオープンさせようと思っていた矢先、ある人から「スポットは実在しない。

Google choose to represent water.

グーグルは「水」を選んだ。

Because yes, all the water in the Gulf of Mexico, IRL, does look like water—well, when it doesn't look like oil.

そう、メキシコ湾の海水は、油のように見えなくとも、水のように見えるのだ。

So, why does an app that shows us satellite images of land so detailed you can count these horses fake its water?

ではなぜ、馬を数えることができるほど詳細な土地の衛星画像を表示するアプリが、その水を偽装しているのだろうか？

What are they hiding beneath that hypnotic blue expanse?

その催眠術のような青い広がりの下に、彼らは何を隠しているのか？

Let's start by looking at how the Google Maps map is actually made, and, more specifically, how and why you can zoom in on it.

まず、グーグルマップの地図が実際にどのように作られているのか、さらに具体的には、どのように、そしてなぜ拡大できるのかを見てみよう。

Depending who you believe, the Earth is round, and because of that, this fully zoomed-out

誰を信じるかにもよるが、地球は丸い。

Google Map—which is a flat square—is distorted in places.

グーグルマップは平らな正方形だが、ところどころ歪んでいる。

On maps like this one, places on the equator are the least distorted, while Greenland looks enormous even though it's smaller than a new country I made called Fiji, Arabia.

このような地図では、赤道上の場所が最も歪みが少なく、グリーンランドは私が作ったアラビアのフィジーという新しい国よりも小さいにもかかわらず、巨大に見える。

Or, put another way, all these circles are about the same size, and if you're thinking, no they're not, well, exactly.

別の言い方をすれば、これらの円はすべてほぼ同じ大きさである。

But if you zoom in on any given point on Google Maps, it gets less and less distorted as you go.

しかし、グーグルマップで任意の地点を拡大すると、進むにつれて歪みが少なくなっていく。

This is because the fully zoomed-out Google Map isn't one big picture that you look closer at as you zoom.

というのも、完全に拡大されたグーグルマップは、拡大すればするほど近くを見ることができる1枚の大きな写真ではないからだ。

Zoom isn't a magnifying glass, it's more like a portal to better pictures.

ズームは拡大鏡ではなく、より良い写真への入り口のようなものだ。

You see, the map is actually a collection of tiles—a bunch of little images mosaiced together to make a big one—and as you zoom in, Google Maps stealthily transitions you from looking at one image, to a closer-up one, to an even closer-up one.

地図を拡大すると、グーグル・マップは1枚の画像からクローズアップした画像、さらにクローズアップした画像へとこっそりと切り替えていく。

Google Maps has about 21 zoom levels in total.

グーグルマップには全部で21段階のズームレベルがある。

In level 0, you're looking at one tile, 256 pixels by 256 pixels.

レベル0では、256ピクセル×256ピクセルの1タイルを見ている。

Every time you zoom in a level, a 256 by 256 pixel tile represents a quarter of the area of the previous tile, so the picture is four times as detailed.

レベルを拡大するたびに、256×256ピクセルのタイルは前のタイルの4分の1の面積を表すので、画像は4倍詳細になる。

So, while the whole world fits on one tile at zoom level 0, at zoom level 21, the world is 2 million tiles wide, and contains over 4 trillion tiles total.

つまり、ズームレベル0では世界全体が1枚のタイルに収まるが、ズームレベル21では、世界は200万タイルの幅があり、合計4兆タイルを超える。

At zoom 1, Everglades National Park fits on a pixel.

ズーム1では、エバーグレーズ国立公園が1ピクセルに収まる。

At zoom 20, a pixel barely covers two iPhones.

ズーム20では、1ピクセルはかろうじて2台のiPhoneをカバーする。

It's this tiling—this way of piecing the world together—that makes representing the ocean so dang hard.

海を表現するのがとても難しいのは、このタイリング、つまり世界をつなぎ合わせる方法があるからだ。

Because it means that each individual image snapped of Earth and uploaded to Big Google's map-making machine has to be stitched to a bunch of other ones, so all these tiles look like part of one big continuous whole.

というのも、地球をスナップしてビッグ・グーグルの地図作成マシンにアップロードされた個々の画像は、他の画像とつなぎ合わせなければならないからだ。

And how do they do that?

その方法は？

Well, I sent my outside correspondent Amy to go figure it out, and instead of building a satellite like I told her to, she chatted with these two guys from SkyFive—a marketplace that gives people access to real-time satellite images from a bunch of the little buggers whizzing about the sky.

そして彼女は、私が言ったように人工衛星を作る代わりに、スカイファイブの2人と話をした。

So, let's look at some of the satellite images SkyFive sent us.

では、スカイファイブが送ってくれた衛星画像のいくつかを見てみよう。

Right now, we're looking at land, and we know what land it is, for a few reasons.

今、私たちは土地を見ていて、それがどんな土地なのか、いくつかの理由から知っている。

One, we know where the satellite was and which direction it was pointing at the time the photo was taken.

ひとつは、撮影時に衛星がどこにいて、どの方向を向いていたかがわかること。

But there are also distinguishing features like buildings, roads, and other hard lines that make it really easy for algorithms, such as one called SIFT, or another called Erosix, to match this image with others of the same place and use that info to pin this image on a map.

しかし、SIFTと呼ばれるアルゴリズムやErosixと呼ばれるアルゴリズムが、この画像を同じ場所の他の画像とマッチングさせ、その情報を使ってこの画像を地図上に固定するのを非常に簡単にする、建物や道路、その他の硬い線のような特徴もある。

And it can do that with just a few patches of distinct, high-contrast pixels.

しかも、はっきりした高コントラストのピクセルをいくつか並べるだけで、それが可能なのだ。

So now it knows we're looking at Port Fourchon, which is great, and even as we venture out onto the water, there are still a few distinct features SIFT can use to tell us exactly where we are.

SIFTは、私たちがポート・フォーコンを見ていることを知っている。

But eventually, we've gone too far.

しかし、結局は行き過ぎた。

Look at this picture.

この写真を見てくれ。

What in this picture could possibly pin this location down?

この写真のどこに、この場所を特定できるものがあるのだろうか？

What collection of pixels is unique enough to this part of the Gulf of Mexico that you wouldn't just drop it in the Pacific and clock out?

メキシコ湾のこの地域にしかないピクセルの集合体で、太平洋に投下してクロックアウトしないものがあるだろうか？

A wave?

波？

A glint of sunlight?

太陽の光？

The shadow of a fish?

魚の影？

Of course not, all those things move.

もちろんそんなことはない。

Also, how would you possibly line this up with pictures of adjacent chunks of the Gulf of Mexico?

また、メキシコ湾の隣接する塊の写真とこれをどうやって並べるというのか？

Unless they were all taken at the exact same moment, the water would look totally different, and even having distinct features won't save you.

まったく同じ瞬間に撮影されたものでない限り、水の見え方はまったく異なる。

Like, you could probably geolocate this based on this little island, but the water looks completely different from one day to the next.

この小さな島から地理的に位置を特定することができるだろうが、水は日によってまったく違って見える。

I asked my editors to stitch together a few pics of water to make a big pic of water, and they did this before resigning en masse.

私は編集者たちに、水の写真を何枚かつなぎ合わせて大きな水の写真を作るように頼んだ。

On land, the same distinct permanent features that you use to pin photos down also get used to stitch photos together.

陸上では、写真を固定するために使用するのと同じように、写真をつなぎ合わせるためにも使用される。

Once an image has undergone atmospheric correction, which is to say, had water vapor and other atmospheric conditions edited out, and once it's been orthorectified, which is to say, accounted for the way changes in elevation might distort it, it gets stitched to its neighbors.

大気補正、つまり水蒸気やその他の大気の状態を編集し、オルソレクチファイド、つまり標高の変化による歪みを補正した画像は、隣接する画像とつなぎ合わせられる。

There are a few ways to mosaic two satellite images together.

2つの衛星画像をモザイク処理する方法はいくつかある。

One is lining them up as best as you can and saying, that's that, but it leaves some harsh transitions.

ひとつは、できる限り並べて、これで終わりというものだが、厳しいトランジションが残る。

Another is feathering, or smudging them together and hoping for the best.

もうひとつは、フェザリング、つまりにじませてベストを期す方法だ。

But the best, most common method these days is to cut photos together using something called seamlines.

しかし、最近の最も一般的な方法は、シームラインと呼ばれるものを使って写真を切り揃えることだ。

This way, you don't line pictures up together along your image's borders—instead, you cut your images into funky shapes based on the starkest lines in them, and line them up that way to make the transitions less harsh.

この方法では、画像の境界線に沿って写真を並べるのではなく、画像の中の最も鮮明な線に基づいて画像をファンキーな形にカットし、そのように並べることで、トランジションが厳しくなくなる。

Because it's weird if two halves of a building mismatch, but not so much if separate buildings on opposite sides of a road do.

なぜなら、2つの建物の半分が不一致だと奇妙だが、道路の反対側にある別々の建物ならそうでもないからだ。

So, back to the ocean.

では、海に戻ろう。

What would your seamline look like here?

シームラインはどのように見えますか？

Again, I asked my editors to do it, but they just made me do this.

今回も編集者に頼んだのだが、彼らは私にこれをやらせただけだった。

But the geolocating and stitching aren't even the only problems here.

しかし、ジオロケーションと縫合だけが問題なのではない。

Water is just straight up hard to photograph from above.

水は上から撮影するのが難しい。

For starters, it's what's called a specular reflector, meaning that, sort of like a mirror, almost all the light that hits it bounces off in a dome shape going every which way.

つまり、鏡のようなもので、当たった光はほとんどすべてドーム状に跳ね返り、あらゆる方向に向かう。

The result?

結果は？

Direct sunlight creates a weird ocean smudge in satellite images that makes the water look brighter than the land.

直射日光は衛星画像に奇妙な海の汚れを作り出し、陸地よりも海が明るく見える。

Do you want that in your Google Maps?

グーグルマップでそれを見たい？

Of course not.

もちろん、そんなことはない。

Then of course there's the fact that basically nobody with a commercial satellite wants to take pictures of the open ocean because basically nobody wants to buy those pictures, and they're not exactly free for satellite companies to take or transmit down to Earth.

もちろん、商業衛星を持つ誰もが外洋の写真を撮りたがらないという事実がある。

I mean, we asked Skyfy for this pic of this patch of the Atlantic, but that's just because we're a bunch of sickos, and because I think I lost my AirPod there on one of my yachting trips with Brian Reel Engineering.

Skyfyに大西洋のこの一帯の写真をお願いしたんだけど、それは僕らが病人の集まりだからで、ブライアン・リール・エンジニアリングとのヨット旅行のときにAirPodを紛失したんだ。

This is one month's imaging plan for one commercial satellite.

これは商業衛星1機の1ヶ月分の撮影計画である。

Notice anything?

何か気づいたか？

And it makes sense.

そして、それは理にかなっている。

Google Maps is showing you whether or not you're near a cheesecake factory, or how to get from apples to orange.

グーグルマップは、チーズケーキ工場の近くにいるかどうか、リンゴからオレンジへの行き方を教えてくれる。

Why would Google waste valuable time and resources creating a zoomable satellite image of the whole ocean when you'd never use it, they can't get businesses to pay to show up in it, and half you losers keep maps in MapView instead of satellite anyway?

Googleはなぜ、貴重な時間とリソースを浪費して、海全体のズーム可能な衛星画像を作成するのだろうか？

Have you no interest in seeing the bean from above?

上から豆を見ることに興味はないのか？

In all, the Google Maps map is made up of billions of images from satellites, airplanes, and street-view cars, backpacks, and so on, that combine to give you two of the major accurate images of where stuff is.

グーグルマップの地図は、人工衛星、飛行機、ストリートビューの車、バックパックなどからの何十億もの画像から構成されており、それらを組み合わせることで、どこに何があるのかを正確に示す2つの主要な画像を得ることができる。

In the ocean, you don't need that, because if you're here, sorry buddy, you're already dead.

海の中では、そんなものは必要ない。ここにいるのなら、悪いが、君はもう死んでいる。

So, what does Google do instead?

では、代わりにグーグルは何をしているのか？

Well, they make the Expanse—the big blue mass we all know and love, which uses data from sources like the General Bathymetric Chart of the Oceans, or Jebco, where the Jebs go, to kind of sort of estimate the topography of the ocean floor, you know, for texture—not that we actually know the topography of the ocean floor, it's mostly guesses and vibes based on the bumps and valleys of the surface, but you know, who cares.

エクスパンスとは、私たちが知っている大きな青い塊のことで、海洋水深総合図やジェブコ（ジェブスが行くところ）などのデータを使って、海底の地形を推定するものだ。

It looks good enough in the app, and again, almost nobody looks at it.

アプリでは十分に良く見えるが、やはりほとんど誰も見ていない。

Except us.

我々以外はね。

In honor of the good and too-often-unsung work of the Google employees behind the blue

ブルーの背後にいるグーグル従業員たちの、善良であまりに知られざる仕事に敬意を表して。

Expanse, let's admire it for a moment over some smooth jazz.

エクスパンス、スムース・ジャズを聴きながらしばし鑑賞しよう。

Ah, lovely.

ああ、素敵だ。

You know what else is lovely?

他に何が素敵かわかる？

This video's sponsor, Brilliant.org.

このビデオのスポンサー、Brilliant.org。

It's an online learning platform with thousands of lessons, and it is the best, most fun way to learn math-y, science-y topics, even if they don't come naturally to you.

何千ものレッスンがあるオンライン学習プラットフォームで、数学的、科学的なトピックを学ぶのに最適で最も楽しい方法だ。

Remember earlier, when I was talking about algorithms?

以前、アルゴリズムの話をしたのを覚えているだろうか？

Yeah, I basically only know what those are because of Brilliant.org.

ええ、私は基本的にBrilliant.orgのおかげでそれが何なのか知っているだけです。

Algorithm was kind of just a word to me, until they came along.

アルゴリズムが登場するまでは、私にとってアルゴリズムとは単なる言葉のようなものだった。

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