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  • 2013/02/13

クルマのセンシング情報は宝の山か?走行・エリア・軌跡から新サービスを生み出す

クルマから抽出したビッグデータを「宝の山」とするべく、各社が取り組みを進めている。富士通の川崎晃部長は「目的なく社会をとらえても、ビッグデータは人の役に立たない。新しいサービスや商品につなげるには、データの集積度を上げて、最終的に一人ひとりに価値をフィードバックすることが重要だ」と説く。本稿では、自動車から得られる移動軌跡情報(プローブデータ)をどう取得し、それを具体的にどのような形で活用しているのか、実際のIT活用の取り組みまでを紹介する。

フリーライター 井上 猛雄

フリーライター 井上 猛雄

1962年東京生まれ。東京電機大学工学部卒業。産業用ロボットメーカーの研究所にて、サーボモーターやセンサーなどの研究開発に4年ほど携わる。その後、アスキー入社。週刊アスキー編集部、副編集長などを経て、2002年にフリーランスライターとして独立。おもにロボット、ネットワーク、エンタープライズ分野を中心として、Webや雑誌で記事を執筆。主な著書に『キカイはどこまで人の代わりができるか?』など。

データからヒト・コトをとらえて新サービスにつなげる

photo
富士通
コンバージェンステクノロジー本部
サービス開発統括部
部長
川崎 晃氏
 ビッグデータの世界では、データの集積度が上がれば、より大きな対象を捉えられることになる。たとえばタクシーにドライブレコーダーを設置したり、GPSで現在地を得たり、配車管理システムを導入したとしよう。これらの情報を集積すれば、交通渋滞や路面状況が分かってくる。さらにそれを1社だけでなく、複数の企業が共同でより多くのデータを集積していくと、都市全体がいかなる状態なのかがわかる。

 同様にスマートフォンと人の往来データを集積すれば、街の賑わいや歩行者の属性がわかる。これを集積化すると市民活動や経済情勢が分かってくる。このように目的をもってデータを集めれば、公共サービスの高度化に向けデータをより広い範囲で利用できるようになる。

 川崎氏は「逆に言えば、目的なく社会を捉えても、ビッグデータは人の役に立たないということ。データの集積度を上げて、最終的に一人ひとりに価値をフィードバックすることが重要だ」と説く。

 つまりデータを通じ、モノの向こう側にいるヒト・コトを的確にとらまえることが、その対象に向けた価値のあるフィードバックになるということである。これが1つの新しいサービスや商品につながっていく。

 自動車分野でのビッグデータに目を向けると、車両そのものから取得できるログや、荷物の運び方など業務中に生み出されるデータは事業者しか入手できない価値のある事実データだ。これが天候・地図・SNSなどの外部データと結びつけば新たなアイデアやヒントになる。

 従来、ITベンダーは、運行管理や物流管理などのバックオフィス系システムを担当してきた。「しかし今後は、情報を管理するためのシステムから、きめ細やかな商品配達、安心・安全・快適性など、現場で活用できるシステムが求められるようになるだろう」(川崎氏)と予測する。

走行・エリア・軌跡から新しいサービスが生まれる

 いまテレマティクス分野ではさまざまな情報の集積が始まり、新しいサービスが生まれつつある。

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 これをリアルワールドにナビゲートし、その活用をうまく循環させることが重要だ。そのためにテレマティクスでは、車両データだけでなく、業務から生まれる関連データや、社会的な情報なども収集する必要がある。

画像
テレマティクス分野のデータ活用。車両データと関連情報を集積・分析し、これをリアルワールドにナビゲートする

 こうして得られた情報をプローブデータと呼ぶ。プローブデータとはGPSを搭載した自動車から得られる移動軌跡情報(緯度経度・車両ID・時刻)のこと。

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