「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
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混雑が予想される道路を情報提供することで、迂回路に人が流れ、今度は迂回路が混雑する。そうすると今度は、迂回路の混雑を避けようとする人が一定数あらわれて、混雑すると言われていた道路を選択する。
なので、正確な予測は難しいと思いますよ
注目のコメント
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。