経産省、MaaSや自動運転に関する特許出願技術の調査結果発表 他

MaaSとは、Mobility as a Serviceの略で、運営主体を問わず通信技術の活用により、マイカー以外の交通手段による移動を1サービスとして捉えシームレスにつなぐ新たな移動手段の概念です。AOSデータ社は、MaaSをより安心して利用できるよう、リーガルテクノロジー(自動車フォレンジック)で貢献します。

Xiaomi、自動運転の電気自動車開発に正式参入


経産省、MaaSや自動運転に関する特許出願技術の調査結果発表


大型路線バスが自動運転で営業運行 横浜市内で実証実験へ


損保ジャパンら、自動搬送ロボットの共同開発および実証実験の検討に合意


トヨタの自動運転車事故から「ヒューマンエラー対策」の重要性を考える


自動車フォレンジック関連サービス(Related forensics services)


AOSデータ社の自動車フォレンジック関連サービスは、予期せぬインシデントが起きてしまった場合、事後対策として車載デバイスやメディアなどから、お客様の必要とされるデータの抽出・解析調査・レポーティングを迅速に行うサービスです。


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    6月10日 昨日本稿の筆者が、MaaSはどうして実証実験で終わるのか?「LIGARE」(提供:リブ・コンサルティング)という「つい気になってしまう」タイトルを見かけた為、MaaSを社会実装する際、プレイヤーにとって、なにが実装過程の障害となり、なにを理解出来れば課題解決に繋がるのかを、PwC Japanグループが2020年10月に発表した「モビリティサービスにおける事業開発」を参考に引き続きお伝えできればと思う。本資料「モビリティサービスにおける事業開発」の、3「事業化に向けた論点とPwCのアプローチ」以降は、基本的にPwCの提案的な内容となるが、実証実験を行う面々が事業開発を「内製」あるいは「外注」判断する際、内製を選択した場合「考え、実行すべき」点とも読み替えられる。本日は「考え、実行すべき」上で必要な要素を抽出できればと試みる。産業アーキテクチャに沿った、実装・事業化に向けた論点の例では、モビリティサービスの実装・実業家にあたっては、政策・戦略、ルール、データ連携など協調領域の検討が必要としている。MaaSの実施主体の協調(言い換えれば、外部連携を必要とする)領域とは、①政策や戦略、②ルール(a.社会受容性の醸成 /b.法令・規制)、③組織(競争領域でもある)、④ビジネス(完全な競争領域)、⑤機能(完全な競争領域)、⑥データ、⑦データ連携、⑧アセット(完全な競争領域)などがあるとされ、以下のような論点を各方面の関係者と話し合い、考えていく必要がある。①政策・戦略面では、地域に必要なモビリティの効率的導入のためのビジョン・マスタープラン②a.社会受容性の醸成面では、新技術・サービスの受容性の確保、地域間のサービスに関する公平性の担保、利用する交通モード変更を促す意識改革や仕組みの検討。b.法令・規制面では、データ連携、標準化、データ保護等、データ利活用に関するガイドラインに盛り込む内容。③(競争領域でもある)組織面では、多面的な(各方面との)合意形成に向けた課題抽出、連携・協調を必要とする隣接する非モビリティサービス事業者(地域の医療・介護・福祉・宿泊・小売・飲食・自治体および観光施設など)の抽出。⑥データ、⑦データ連携面では、事業者データのデジタル化に必要なもの、データ利活用推進のためのオープンデータ化、データ・API標準化や個人情報の保護のための検討事項、

  • busta-shinjyuku_w150

    6月9日 MaaSはどうして実証実験で終わるのか?「LIGARE」(提供:リブ・コンサルティング)につい気になってしまうタイトルを見かけた。6月から、外国人観光客の団体受入れが始まったばかりだが、この記事では、ポストコロナを見据え、都市型や地方型のそれぞれで模索が続く一方、モビリティーサービス開発には数多くの失敗パターンがあり、タイトルの通り「実証実験だけで終了、サービスを開始したものの想定よりもユーザー数が増加しない」との問題が生じているという。実証実験で終わってしまう「失敗パターン」を分類すると、①有望な新規事業領域が見つからない、②採算ラインを超えるためのビジネスモデルが構築できない、③事業リーダーの不在の3点が大きな要因のようだ。①の場合は、フレームワークありきでMaaSの事業化に取組み、既存の市場で勝負する、自社の強みを活かせる事業をするとの前提にとらわれ、有望な新規事業領域を見逃す、②の場合は、モビリティサービスの多くは公共インフラであり、利用者に多額のコストを支払うとの概念が希薄であるとの、サービス特性がある。他業者とのエコシステムを通じ最終的に自社にお金が流れるスキームを構築しなければならないが、実験のフェーズにおいては、この議論が十分になされない傾向がある、③の場合、事業の推進リーダーとなるべき、事業開発経験者、事業成立まで実現させた経験がある人材が不在であり、十分な推進体制を構築できないことが多いという。PwC Japanグループは、約2年前となる2020年10月に「モビリティサービスにおける事業開発」を発表している。自動車・モビリティ産業の7大アジェンダ(実行に移されるべき事柄)として挙がるのは、日本におけるMX(Mobility Transformation)について論じた資料だ。7つのアジェンダとは、「モビリティ将来シナリオ」、CX(Customer Experience)、MX、DX(Digital Transformation)、避けられぬ事業再編、両利きの経営・財務管理、進むべき方向性の探求だ。「モビリティ将来シナリオ」には、日本のモビリティに関する課題・将来シナリオ・事業モデルの考え方などが整理されている。またレポート全体では、上記を振り返りモビリティサービス事業化に向けたユースケース・事例、モビリティサービス事業化に向けた論点・

  • speed-meter2_w150

    6月8日 久々の「Apple Car」の続報が、6月6日(米国時間)*に米国カリフォルニア州にあるアップル本社(アップルパーク)で開催された開発者向けイベント「WWDC」(世界開発者会議)において披露された。同イベントは、Appleが毎年、開発者、学生、メディアを対象として開催している。今回は、基調講演とともに、Platforms State of the Union、Apple Developer Centerの初披露などが行われたという。また、M2チップを搭載し再設計されたMacBook Airと、アップデートされた13インチMacBook Pro、iOS 16、iPadOS 16、macOS、Ventura、watchOS 9、開発者がApp Storeでアプリ作成することを可能にする革新的なテクノロジーなども公開された。*日本時間では6月7日~11日。この場において、iPhoneと車載機器とを連携させる「CarPlay」の次世代版についても明らかにされたようだ。「CarPlay」は、オーディオ、通信、ナビゲーション、駐車場、EV充電、フードオーダーアプリなどを車上のディスプレイ上で統合管理するAppleのフレームワークのこと。次世代版は、インフォテインメントや、クラスター(速度メーターを始めとする計器類)向けなど、車内にある複数のディスプレイにコンテンツを表示でき、従来より多くの車載機能を制御できるようになる。同社の「CarPlay」は2014年3月に発表され、「CarPlay」を採用・搭載する自動車メーカー(LANDROVER、メルセデス、ポルシェ、NISSAN、フォード、LINCOLN、Audi、JAGUAR、ACURA、VOLVO、HONDA、RENAULT、INFINITI、Polestar *対応車種は2023年以降に発表)や、「CarPlay」に対応した車載機器などが、その数を増やしている。ユーザーは自身のiPhoneで利用しているアプリを、車載ディスプレイ上でも利用できるようになる。これまでは、マップや電話、ミュージック、メッセージと言ったインフォテインメント系のアプリで利用されることが多かった。今回発表された同フレームワークは、車載機器のデータを読み込み、速度計や燃料計、エア・コンディションなどをディスプレイに、配置などをユーザーの好みにカ

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Impressions:9月7日 特許庁が「令和2年度 特許出願技術動向調査 結果概要 MaaS(Mobility as a Service)~自動運転関連技術からの分析~」をまとめた。(令和3年2月)調査範囲は、①特許文献の出願年(優先権主張年)が2014-2018年、出願策国・地域は日、米、欧州(独除く)、独、中、韓となる。②非特許文献については、発行年が2014-2019年、調査対象としたMaaSの技術範囲は、自動運転関連技術、MaaS関連技術、自動運転&MaaS関連技術だ。調査の手法は、①がWPI検索、②がScopus検索による。双方とも商用データベースからの検索となる。①は上記の出願策国・地域への特許出願を前述のデータベースで検索、抽出された特許文献の分類を行った。②は論文発表からみた研究開発動向について、前述のデータベースで検索、抽出された論文が述べている自動運転関連技術、MaaS関連技術の分類を行ったものだ。資料の全容を当欄で書ききるのは難しいが、本調査の結果概要をお伝えすると、出願人国籍・地域別出願件数(35.4%)、出願人国籍・地域別出願ファミリー件数(31.3%)では、日本国籍が最も多かった。日本国籍からの出願は、車載センサやHMIに関するものが多いが、人工知能と遠隔監視・遠隔操作技術については米国籍の出願件数が日本を上回り最も多かった。また、MaaS関連技術区分別において、中国籍、米国籍の存在感が大きく、日本国籍のものが最も多かった分野は、駐車場、立ち寄り情報、広告、車両シェアリング。中国については、バス、タクシー鉄道など公共交通機関に関する出願件数が多く、またマルチモーダル関連の技術区分では、中国の出願件数が最多だった。日本は次位。欧州については出願件数は他国よりも少ないが、論文発表件数は多かったようだ。また、出願人別出願件数上位ランキング(自動運転関連技術、日米欧独中韓への出願)において、上位3社はトヨタ自動車、FORD GLOBAL TECHNOLOGIES(米国)、デンソーであった。出願人別出願件数上位ランキング(MaaS関連技術、日米欧独中韓への出願)においては、トヨタ自動車、DIDI CHINA TECHNOLOGY(中国)、FORD GLOBAL TECHNOLOGIES(米国)となった。資料の結びとなる「提言・示唆」においては、自動運転技術については、多くの特許が出願されるも、同分野で今後重要性が一層高まる「遠隔操作や遠隔監視技術、通信技術および人工知能の技術」については、他国の存在感は無視できず、研究開発の強化、製品開発の競争力を維持・向上が求められている。MaaS(マルチモーダル)については、鉄道やバス、タクシーなどの公共交通に、カーシェアやオンデマンド交通も含めた連携構築が課題であり、連携を促すため、多様な交通事業者がアクセス可能なデータ収集・共有プラットフォーム(MaaS基盤)の構築や個別に実用化の進むプローブ情報やバスロケーション、鉄道情報、交通管制、鉄道技術において実績のある運行管理などの技術の統合が求められている。また、MaaS(移動サービス)については、目的は利用者の目的地での活動を支援するものであり、移動手段に閉じたモデルではなく、利用者に付加価値を提供する「他産業と連携」が重要とされ、MaaS関連技術と自動運転技術の融合においては、新規ビジネスモデルの創出機会とされ、通信技術は双方の技術を融合させる技術として位置付けられている。中国ではモジュール間通信技術への注力が顕著とされ、各国の技術動向を注視しながらビジネスモデルの創出拡大が求められている。資料ではこの他、国際基準調和と国際標準化、「新たな日常」におけるモビリティの在り方の変化についても触れられているが、割愛させていただく。詳細をお知りになりたい方は、https://www.jpo.go.jp/resources/report/gidou-houkoku/tokkyo/document/index/2020_03.pdf をご覧ください。