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。