現在JavaScriptの設定が無効になっています。このページを利用するにはJavaScriptの設定を有効にしてください。ヤフーの社会課題解決の取り組みを「4つのUPDATE」に分類して紹介しています。社会課題解決キーワードから個別の取り組みを見ることもできます。基本方針、コーポレートガバナンス、コンプライアンスなど、企業としての義務と責任を果たすための取り組みを紹介しています。#1情報技術社会の発展未来の混雑を予測し、ユーザーの課題を解決したい2018年10月29日ヤフーは「課題解決エンジン」として、情報技術で人々や社会の課題を解決することをミッションに掲げています。*」は、電車内や駅の異常な混雑をAI(機械学習)で予測するサービスです。この混雑予報を利用すると“いつもより混む”といった異常混雑を回避することができ、よりストレスの少ない移動が実現します。この新機能は、1人の研究者と1人のエンジニアによって誕生しました。異常混雑予報がどのように課題解決につながっていくのか、開発の経緯や今後の展望について話を聞きました。※アプリ版を「Yahoo!乗換案内」、ウェブ版を「Yahoo!路線情報」と記載しています。2010年より東京大学にて新交通システム、交通データの解析の研究開発に従事。現在、マルチヘテロ時系列データ解析(コンテキストアウェアネス)の研究に従事。さまざまなヤフーのデータを横断的、統合的に解析し、新しい発見をする日々。2008年にヤフーにエンジニアとして入社。toto、震災タスクフォース、Yahoo!占い、Yahoo!路線情報など複数サービスでシステム開発に携わり、保守運用を行いながらwebやアプリの開発に従事。立案しYahoo!研究所との共同研究を進め、そこで得られた成果を元にサービス化を実現した。※所属や肩書は2018年10月現在のものです。JAPAN研究所の研究成果をサービスへ実装スムーズな移動と地域の活性化にも貢献ユーザーの「超理解」へ「Yahoo!路線情報*」の利用者数が月間で1500万人に上ると聞いて驚きました。蓄積された膨大なデータをどのように活用されようとしたのですか。路線へのアクセスログは当時から蓄積していたのですが、異常混雑予報を実現するために必要なデータはそこには含まれていませんでした。2015年4月に開かれた社内セミナーで坪内さんの話を聞いて異常混雑予報を思いつき、そこから必要なデータを整理し蓄積し始めました。一日に3000万ほどの検索があるのですが、その都度リアルタイムでサーバーにデータを蓄積しています。「いつものパターン(通常時)」を求めるモデル(学習方法)です。ある晴れた日、赤坂見附駅に、朝8時ならどのくらいの人がいるのか。した研究成果を社内セミナーで発表しました。「いつものパターン」を求めるのは簡単なことではないんです。雨と晴れでも変わるし、曜日によっても違う。「いつものパターン」が分かると、いつもとは違う「異常」も分かります。いつもの浅草駅と、隅田川の花火大会がある日は明らかに違います。そこで、丸山さんから、乗り換え案内に応用できないかと相談を受けました。当時は、検索ログ*を使えば混雑を予想できるのではというぼんやりとしたイメージしかありませんでした。いつ、どこからどこまで行くのに、どういったルートを使うかといった情報があるので、その情報を集めて集計すれば乗車傾向が分かり混雑も分かるのではないかと。具体的にデータをどのように処理すればよいのか、混雑をどう定義するかなどは定まっていませんでした。いったことを考えているときにセミナーに参加しました。内容を聞いた瞬間「この研究成果を路線で適用すればきっとできる!」と感じました。当時は、アカデミアな分野でも「いつものパターン」を求めることが精一杯で、「予測」までは行きついていませんでした。雨が降ったり、気温が低くなったり、ありとあらゆる条件があるなかで、「いつものパターン」を求められるようになった、これだけでも十分に画期的でした。ところが、ある大学の研究グループがさらに先を行く研究成果を発表しました。位置情報から20分先の未来を予測するというものです。トップカンファレンス(国際会議)でその発表を聞いて、とても悔しかったです。お二人の出会いが、「混雑予報」を生み出したのですね。坪内まさにそうですね。Momentum(都市動態)」の研究論文を思い出しました。