Prophetという論文を書き上げました。JAPAN研究所が2007年に設立され、10年以上が経ちました。研究成果をサービスに実装するのは、ハードルが高いことが多いです。「明日のKPI」を求められるというのが、サービスの世界で、乗り換え案内というサービスのエンジニアである丸山さんが、こうした研究に興味を持って、実装まで情熱を燃やし続けてくれたことはとても大きな意味があります。当時は、ヤフーが提供するサービスのスマートフォン対応が課題でしたので、全社的にアプリの磨き込みに力を入れていました。正直なところ、「『混雑予測』よりもっと他にやることがあるんじゃないの」という声もありました。丸山さんはいつも「ちょっと時間がかかっていますが、順調です!」しか言わなかった。リリース後に初めて丸山さんの苦労を知りました。粘り続けた丸山さんは本当にすごい。丸山2016年1月には、ロジックやアルゴリズムが完成し、2月に坪内さんがトップカンファレンスで研究成果を発表しました。そこでサービス化のめどがついたので、坪内さんからプログラムを引き継ぎ、実装化に向けた見直しをして、開発を進めました。混雑度を決める閾値ですね。どこから混雑として扱うか、どうやって混雑を3段階に分類するかは最後まで悩みました。混雑しただけで迂回ルートを案内しては逆に時間のロスにつながってしまいますし、実態とかけ離れていては使い物にならないので。そのため、検証時には実際に混雑を予測して駅に行き、予測した結果が適切かを目で確認するようにしていました。スムーズな移動と地域の活性化にも貢献ヤフーは、「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。開発されたのですか?丸山なるべくストレスの少ない移動を実現したいなという思いがありました。「混雑予測」を使えば、混雑している路線の迂回ルートが示されたり、路線は変えずに時間をずらしたりできます。今後は空いている時間帯も表示できるようにしたいですね。車いすの方やベビーカーを押している方などの移動にも役立ちそうですね。私も、東京で子育てをしていたので、その大変さはよく分かります。ベビーカーを押しながら、移動するのは本当に大変です。車いすの方、妊婦や高齢者、お子さん連れの方など、混雑を回避して楽に移動する手助けができればと考えています。いえ、課題もあって、通勤時間帯の混雑などは、「いつものパターン」で「異常」ではないため、予測できないのです。今後は通常の混雑も予測していきたいですね。エレベーターの位置やユニバーサルトイレの有無なども乗り換え案内に統合していく予定はありますか。丸山はい、ユーザーの方々からもそういった要望をいただいており情報の拡充を検討しております。徐々に提供する情報を増やしてはいるのですが、まだ改善の余地はありますね。他のサービスへの応用も可能です。あるABC駅で3日後に、アイドルのコンサートがあったとします。すると「3日後を指定してABC駅に到着する電車を検索」しているユーザーは、そのアイドルのファンである可能性が高いわけです。いうユーザーに対して、例えばこのアイドルのグッズの販売などを「Yahoo!ショッピング」で提示したり、ファンクラブへの会員の招待メールをそのユーザーに送信したりすることで、良い反応が期待できます。このようにこのYahoo!路線情報の検索ビッグデータを、他のヤフーのサービスで活かす、といったことが可能になるのです。これまで日本のビッグデータは量だけで勝負していました。これからは、量ではなく、データの多様性*がものをいう時代になるんです。多種多様なデータをマルチに解析できるのはヤフーならではの研究といえます。ヤフーのビジネスにつなげるだけではなく、ユーザーにとってより有益な情報を提供していきたいですね。「混雑予測」の活用は、都心部に限られるように思うのですが、地方ではどのように役立ちますか。地方でも「異常混雑」の予測は役立ちます。駅前のお弁当屋さんが「異常混雑」を事前に知ることができれば、お弁当の仕入れ数を増やすこともできます。それまでの「勘」と「経験」の世界から、より正確なデータを活用できるようになります。地方の方がより広く活用できる可能性があると思っています。検索の絶対数ではなく、検索数の比率で見ているので、10人、20人と検索数が少なくても「異常」が分かるのです。人数を読めないイベントや、初めてのイベントなどでも活用できるのは利点ですね。毎年開催されているイベントでも、テレビで取り上げられるなど、急に来場者が増えることもあります。したときに「売り切れごめん」ではなく、事前に対策できるのです。チケットの売上数から、ある程度予測はできますが、主催者しか知りえない情報もあります。鉄道会社もデータを持っていますが、検索による「予測」がこのサービスのポイントですね。鉄道会社は乗客数を「結果」として持ってはいますし、過去の実績からシミュレーションもできます。「当日」の「予測」はできないのです。過去の実績はあくまで過去の実績で、現在の状況を反映していないですから。隅田川の花火大会の場合、今年は開催予定日の土曜日が台風で延期になり、日曜日の開催となりました。昨年は土曜に開催されましたが、途中で雨が降りました。2013年は、中止となっている。同じイベントでも、毎年少なからず前提条件が異なるのです。昨年参加した人が、今年も同じイベントに参加するとは限らないですよね。いうこともあり、予測は難しいとされていたのです。一週間前に、ある程度正確な数が分かるということが、混雑予測のポイントです。発展形として、アイドルのコンサートに行った人が、次はどこに行くといった傾向や行動パターンを予測できるようになるかもしれません。すると、まだ顕在化されていない地方の観光地の発掘にもつながります。ユーザーの「超理解」へ今後はどういった課題を解決していきたいですか。世の中には「勘」と「経験」と「コツ」で成り立っているものがとても多いのですが、それらをデータ化することで、解決できることがたくさんあります。ヤフーの場合、人の動きを追うだけではなくて、どう考えてその行動を取ったのか、まで分かります。アタマの部分がヤフーの検索結果に出て、カラダの結果が位置情報に出ているともいえます。さまざまなサービスのデータをかけ合わせれば、いろいろなことができます。私は、ユーザーの「超理解」をテーマに研究しています。ユーザーのことを理解する「超理解」を用いればユーザーが気付いていないような利便性の高いサービスも提供できます。なると「気持ち悪い」を超え、「すごい!」に変わるのです。一カ月間、いつ、どこにいるか、人の位置情報を記録したとします。すると、いつも家を出る時間に家にいると、「まだ出なくていいの?」といった案内ができます。家にいるということは、トラブルが起こったり、具合が悪かったりするのかもしれない。予測できるようになれば、さらにユーザーの課題を解決できると考えています。ルート検索結果から宿泊しそうなユーザーを導き出しホテル予約につなげる。いったことができれば、ユーザーの行動サポートにもなりますし横連携の強化にもなると思います。いった行動に応じて適切なコンテンツを提供するといった取り組みも今後やっていきたいです。*にも力を入れていますが、こうした予測は災害時にも役立ちそうですね。逃げる、逃げないの判断材料になるような情報まで提供していきたいと考えています。月間1500万人の利用者を誇るYahoo!路線情報の膨大な検索データをもとに、独自のアルゴリズムで異常による混雑度を3段階で示す新機能です。当日から5日後までの予報を10分単位で表示します。「Yahoo!乗換案内」アプリを利用すると、「混雑アイコン」が表示され、事前に混雑するルートや時間が分かります。対象路線は、JR東日本、JR西日本、東京メトロ、私鉄、新幹線など、順次拡大中です。全国の路線や高速バス、路線バス、飛行機の乗り換え案内サービス。現在地と行先を入力するだけで、ルートが表示される便利な機能です。検索ログヤフーでは、検索条件を一定期間保管しています。これがビッグデータになります。データの多様性Yahoo!検索やYahoo!路線情報はもちろんのこと、Yahoo!ショッピングの購買履歴やYahoo!ニュースの閲覧履歴など、ヤフーには多種多様なデータが日々蓄積されています。ヤフーは、東日本大震災における復興支援活動や、来たるべき災害にそなえた「SEMA」の設立、情報伝達のための「防災速報」などのサービス提供を行っています。記事へ一覧へ戻る次の記事へホタルと共存できる緑地化をここ東京・紀尾井町から。