ロケーションアナリティクスとスマートモビリティで未来の車はこう変わる
米国 Esri社
最近の IT 関連の展示会では Internet of Things（IoT）が話題である。私たちは、この急速に進化するスマートテクノロジーをスマートウォッチ、スマート家電の冷蔵庫などで体験している。センサーや IT の利用が当たり前になる日は近い。では、次に私たちが手に入れることができるスマートテクノロジーは何か？おそらくスマートビークルといわれる車だろう。この分野における IT 導入の先駆者は、テスラ、ファラデー、グーグルである。一方で、多くの既存の自動車メーカーは遅れをとっているのが現状だ。
カリフォルニア州沿岸を走行した車のテレマティクス情報
色の違いで速度を表現（赤が最も速い）
自動車における Bluetooth テクノロジーの利用
Bluetooth テクノロジーは 15 年以上も前からスマートフォンに利用されているが、2015年の今日でもほとんどの車に標準装備として盛り込まれていない。最近、欧州の自動車メーカーが新たなテクノロジーとして、車のトランクを開けるために使う 1 回限りのアクセスコードの提供を開始した。宅配荷物などを車のトランクに届けてもらう際に利用でき、物流の利便性を高めることが可能だ。また、車両に搭載されているナビゲーションは、リアルタイムの交通情報を取得し、的確なルート選択を可能にしている。
新たな価値の創出が期待されるコネクテッドカー
Bluetooth の利用以上に興味を惹かれるのは、コネクテッドカーだ。ICT 端末としての機能を有するコネクテッドカーは、路面の状況や他のドライバーによる急ブレーキといった安全に関する問題を相互に通信するというもので、新たな価値を生み出す自動車として期待されている。
テレマティクスは、コネクテッドカーと IT を組み合わせたもので、スマートビークルもしくはスマートモビリティの要素に不可欠なものである。スマートビークルは 3 つの機能を有する：
- 複数のソースから正確なデータを収集する機能
- データ分析や関連性のあるパターンを見つけ出す計算機能
- 算出した結果を他の車両やシステム、ユーザーと効率的に共有する機能
データソースには、路面での速度や温度センサー、オンライン気象予報、高速道路管理システムが含まれる。全てのモバイル端末および固定端末は位置情報で結び付けられるため、スマートモビリティはロケーションアナリティクスに依存すると言える。
ロケーションアナリティクスとスマートモビリティで未来はこう変わる
ロケーションアナリティクスの活用は、スマートモビリティをどのように変化させるのだろうか。ドライブ旅行を例に説明しよう。
ある家族が冬休みを家族で過ごすため、祖母を車で迎えに行く途中、霧が立ち込める地域に入り込んでしまった。ドライバーは速度を落としたが、霧のため路面の凍結に気が付かなかった。そのため車はコントロールを失いスピン。歩道にあったがれきに乗り上げ、前輪が破損してしまった。一家は携帯電話を取り出し、近くにあるタイヤ交換可能な施設の検索を始めた。2 時間後、一家は近くのレストランでタイヤ交換が終わるのを待っていた。
ロケーションアナリシスとスマートモビリティの活用が進むと、物語は次のような内容になる。
道中、車に積まれたナビゲーションシステムがリアルタイムに気象情報、交通情報などにアクセス。霧と路面凍結が発生している地域に到達する前に危険の回避が図られる。
- 他の車両ががれきのある道路を通過した時点で、センサーが自動的に撤去の依頼を道路管理局に連絡
- 道路センサーが氷点下に達している路面温度をオンラインでレポートし、車載システムに危険な状態であることを通知
- リアルタイム気象情報サービスから霧発生の可能性がある地域が報告され、幹線道路情報システムと同地域内の車両に通知を送信
- 道路標示で最新の道路凍結や霧の情報を示し、該当するエリアを通過予定の車両に注意喚起情報を発信
- 道路局が車両を派遣し、除氷剤を散布。気象と道路状況を元に除氷剤の散布量を調節
- 同じような状況化で同区域を通過した何千台もの車両から送信された交通・道路状況に関する情報やテレマティクスデータをもとにリスク要因を計算
- 車が自動的に安全速度まで減速し、ドライバーに選択肢を提起：
a. 45 分遠回りのルートを進む
b. 1 時間休憩を取り状態の改善を待つ
c. 当初の計画通りに進む
別の選択肢やリスクを知ることで最善の選択が可能に - 「自宅→祖母宅→目的地」というルート設定になっているため、新たな到着時間をテキストメッセージで祖母宛てに自動で送信
スマートモビリティ テクノロジーは既に実用化されている。ハイエンドな車にはセンサーが搭載され、駐車や安全な車間距離を保つなどに利用されている。
今後の課題と展望
IoTは、インターネットを介して何十万ものセンサーをつなげるものだ。集積された情報は、安全性、利便性、効率性において変革を起こす可能性を秘める。一方で、既存システムでは処理しきれないデータの洪水も生み出している。例えば、2020 年モデルの車載センサーは 1 秒間に最大 350MB のデータを生み出すと言われており、これは今日のモバイルテクノロジーで扱える数百倍のデータ量に値する。
ここで課題となるのは、「ビッグデータ」の巨大な流れを分析し、ユーザーが必要とするデータだけを抽出することである。GISは、GPS の地点や車両のスピードといった大量の位置データを処理するための鍵となるテクノロジーである。現在、GIS で構築された新世代のビッグデータ向けリアルタイムプロセッシングツールのテストが実施されている。将来の IoT ニーズを満たすために、位置の関連性を元にした何十万ものデータセットを 1 秒間で処理することを目指す。
このように、自動車業界ではドライバーにとって有益なロケーションアナリティクスとスマートモビリティを活用し、より速く、より賢い車載システムの開発に取り組んでいる。
