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「未来の混雑」を地図で表示、密回避ルートを提案…ゼンリンが事業化

読売新聞
地図大手ゼンリンは、数分から数か月後といった将来の人の流れを予測し、地図上に表示する技術を事業化する。2021年度から鉄道やバスなどの交通事業者への提供を始める。混雑を予測して人混みを避ける移動ルートの提案もでき、新型
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これはまさに今だからこそできる・やるべき内容で、ゼンリンが自前でデータ保持とその複合的な学習をしているというよりは、そうした企業と連携して実装のための精度がようやく実現レベルに高まってきたということなのかなと。

現状でゼンリンが扱えるのは言っても都市レベル、自動車ベースでのデータの精度とスケールなので、歩行者ベースの解析、特に測位システムが異なる室内や異なる用途の施設ごとの動向など、まだまだデータが十分取得できていない、取得できる環境ができていない、どうやったら取得できるかもまだ明確ではない領域は沢山ある。こういうところで基礎理論構築が先行すれば、それは何らかの形で歩行者ベース、室内ベースの世界にも展開はできるはずだから、こういうのどんどんオープン化して多くの業態を巻き込んでいってほしい。

業態ごと、施設ごと、ネットワークごとのデータをできるだけ囲い込まずに理論構築やカリブレーションに提供することで、社会全体のレスポンシブな最適化がより可能になっていく。スマートシティ文脈のコアにもなる領域だし、政府の戦略的イニシアティブにも大いに期待したいところ。
ゼンリンのその圧倒的な精度を武器にもっと振り切って、現実都市と全く同じバーチャル空間を創って、そこで様々な未来モビリティや都市基盤の実験が行えるシステムを創ったら、ゼンリンが世界を大きく前進させる核になり得ると思います。

通常の地図の利用方法では必要のないその制度はGoogleマップなどに置き換えられてしまっていますが、こう言った別の情報と組み合わせてスマートシティの基盤や未来の需要予測などに加えてバーチャル実験都市には活躍の道があると思います。
興味深いテーマです。

今後は「AI予測のためのデータ」と「対象のものをメタ化して管理するデータベース」の掛け合わせによって、バリューを産んでいくのではないかと思いますね。
これは面白い。

都市の競争力は一般に「集積のメリット」から「混雑のデメリット」を差し引いたネットでの「メリット」で測られると言われていますが、混雑をダイナミックに回避できる機能が都市にビルトインされれば、それだけでその都市の価値が向上する可能性があります。

まちづくりにおいて街路などを整備したりする際にもこの仕組みで蓄積されたデータを活用して合理的な導線を導くことが出来るかも知れません。

さらに言えば、今は「密の回避」が強調されていますが、コロナ後の世界では賑わいなどの観点から敢えて「密を求める」場合があり得ます。例えばお祭りなどで賑やかな場所に集まるなどです。
そういう意味で、どんなニーズにも対応出来そうな、夢のある技術だと思います。
予測をみんなで外しに行こう^o^
ゼンリンは、未来の混雑を地図上に予測する技術を事業化し、2021年度から販売するそうです。

NTT、ゼンリンと資本業務提携 スマートシティーなど視野(Reuters、2020年3月26日)
https://newspicks.com/news/4759106

【直撃】売りは緻密さ。ゼンリンの地図戦略を問う(NewsPicks編集部、2020年2月20日)
https://newspicks.com/news/4647681
MaaSに関わる「予測」技術の文脈では 次の識別を行いますが、この記事では②に注目しているのでしょうか。

①企画イベントやキャンペーンなど潜在需要喚起をどうするか、行動促す精度を高める技術(魅力)
②潜在需要の点を面に変換する仕掛けと予測技術
③潜在需要を実需用に転換させる→早める施策(期待)
④需要の例外(ドタキャン等)もコントローラブルなプロセス
⑤突発で想定外の異常(特需や渋滞・事故)にも秩序良く対処できる 移動手段の供給方法。高稼働なオンデマンド配車、待ちが少ない予約配車、運用が容易な定期便の 良いところ取りなロジックとオペレーション。
⑥移動手段の可動を守る高水準な点検修理、動的なアサイン
⑦リスクアセスメント

ゼンリンの高精度な地図にNTTの動きある情報を被せると、②は面白くなりそうです。①...⑦、それ以外にも いいクルマや開発・生産体制など必要なものは非常に広範囲ですが、この様なニュースを目にすると、スマートシティはいよいよ現実に近づいているのだと感じてしまいます。
すばらしいコンセプトですね。ただ、気になるのは、これで、どうマネタイズするか?だと思います。

別記事で、こんなものがありますが、比較すると興味深いでしょう。
革新的な技術を使わなくてもマネタイズできる例です。

大寒波予測で韓国ロッテのホームショッピングが大当たり IBMのAI活用、予算比300%を達成
https://www.newsweekjapan.jp/stories/business/2021/01/ibmai300.php

以下に、上記記事に対する私のコメントも引用します。

(引用)
ハイテクを使わなくても、普通にできることをやることで、これだけ収益を増加できるというよい事例ですね。

導入するか否かで、長期間の議論ばかり、結果的に入れても、業者に丸投げしていると、こういった恩恵は得られません。

ツールやプラットフォームの完成度があがってきた今の時代、それを早く上手に活用すれば、ハイテクなしに、これだけのことができます。

これが「できる企業」と「できない企業」の業績は、完全に二極化するでしょうね。

※個人的な見解であり、所属する会社、組織とは全く関係ありません
Google Mapなどでは既に道やお店の混雑状況は一部提供されていますが、ZENRINはこれを外販する点と、記事を見る限りGoogleと別に行うと思われる点が興味深いです。
おそらくNTT DoCoMoの携帯から取得する位置情報がベースとなるのでしょうか。
(一応、Googleも法人向けに様々な位置情報を活用したサービスは提供しています)

予測は基本的にデータ量勝負な側面があります。例えば車社会のアメリカでは、多くのドライバーはGoogle MapかWazeというアプリをナビ代わりに利用しますが、Wazeの基盤もGoogle。
予測を行うデータという意味では圧倒的なストックを握っている状態です。

ZENRINの強みは営業。地図情報を得るために数百人規模の人員が日本中を伊能忠敬状態に移動して、Googleの測量カーでは集められないような細かい情報を拾っています。ここにいわゆるノウハウがあります。

この、やや定性的とも言えるアプローチを活用し、いわゆるデータドリブンなGoogleの機械学習の混雑予想を上回れるのか、そこがこの取り組みのキーではないでしょうか。
そして人々がゼンリンを利用すれば、
データが集まり、精度が上がっていくということでしょうか。

ナビが標準となり、一斉に車が動くしーんが時々ありますが、
刻々と、密地点も変わるということですね。

(皆が、ゼンリンアドバイスを聞くと、そちらに密地点が変わる)

いずれにせよ期待したいです。
事業、とありますが広告モデルなのでしょうか?