MaaS Tech Japan、交通データ×人流データによる混雑予測情報提供を通じた行動変容効果の検証結果を公表 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。

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自動運転 スムーズな走り


MaaS Tech Japan、交通データ×人流データによる混雑予測情報提供を通じた行動変容効果の検証結果を公表


NEDO:移動情報の統合データ基盤「TralSARE」のβ版を開発


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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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    Impressions:7月1日 MaaS Tech Japanは、国立研究開発法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の「Connected Industries推進のための協調領域データ共有・AIシステム開発促進事業」の助成を受け、4/22には、移動情報統合データ基盤「TralSARE」(トレイザー)β版の開発を完了し、交通機関×人流データによる混雑情報ダッシュボード「PeopleFlow」を公開、ゴールデン・ウィーク明けの5/14には、「TralSARE」×LINE×Microsoft Azureとともに全国各地のMaaS普及拡大の支援を発表していた。5/24には「TralSARE」のサービスサイト(https://traisare.maas.co.jp)をオープンさせ、この6/29には混雑予測情報提供を通じた行動変容提案の可能性に関する評価検証を行い、その結果を公表した。「TralSARE」は、2019年から開発が進められ、各事業者などに多様な形式・フォーマットで保有されているモビリティデータを連携させ、様々な分析や予測を可能にするための「MaaSデータ基盤」だ。技術的にはその他、モビリティデータの「リアルタイム活用」(事業者のアクション策定に役立つ)、「解析の高度化」(シミュレーションに基づいて計画やオペレーションの改善・最適化に活用できる)などの特長を備える。その一つのユースケースに当たるのが、交通機関×人流データを掛け合わせた混雑ダッシュボード「PeopleFlow」だ。「PeopleFlow」を利用すると、交通機関の混雑を避けたいが従来は難しかった、ある期間中の、任意の時間の、鉄道駅周辺エリアや混雑多発エリアの混雑情報を、「人流データ」(どこからの流入が多いか?と言った人の移動経路を加味した分析)をもとに、事前に把握することが可能となる(平常時の混雑予測情報の提供)。そして遅延時の混雑参考情報(現在の鉄道等の遅延情報に類似した過去の日時の混雑情報)の取得が可能となる。4月のβ版で活用されたのは、鉄道駅・路線データ(公共交通オープンデータ協議会)や、混雑統計データ(ゼンリンおよびゼンリンデータコム)で、対象は首都圏エリア(東京、神奈川、千葉、埼玉)だった。「TralSARE」のユースケースとしては、東京メトロ(「my!東京MaaS」)、広島県(地域公共交通の維持確保を目的とした基盤づくりを推進する「広域MaaS推進事業」)などの名前が挙がる。東京都のモニタリング会議は、専門家が都内の新規陽性者数の増加比が上昇、感染再拡大が指摘され、現在の増加比が継続した場合、4週間後には1日に1000人を超える規模となると指摘、菅首相も東京オリンピックの観客の扱いについて「無観客もあり得る」と明言しており、来週にもその決定がなされる見通しだ。大会組織委員会は6/23に発表した観客の行動ルールを示したガイドラインで大声での応援の禁止の他、自宅と会場との「直行直帰」といった感染防止対策への協力を呼びかけている。