正一)は、携帯電話や車載カメラ、カーナビゲーションなどGPS(全地球測位システム)で収集した緯度経度の位置情報を高速かつ高精度に補正するマップマッチングのクラウドサービスを開始します。当社のマップマッチング技術は既に大手自動車メーカーにも採用されており、その技術をクラウドサービス化することで、今後より多くのユーザーが手軽にマップマッチングできるようになることを目指します。2019年3月を目処にサービス提供を開始したいと考えています。AIが急速に進んでおり、その基礎材料となるIoTビッグデータが必要になりますが、その量だけでなく、データの質が高くなければ、機械学習の効率や統計解析の正解率において高い成果は期待できません。位置情報も同様で、GPSで収集しただけの緯度経度だけでは誤差が大きいため、そのままでは活用範囲が限られてしまいます。そのためディファレンシャルなど位置の補正技術が必要となりますが、対応する機械が少ないうえ高価なものになってしまいます。位置情報を取得する時間間隔も問題になります。携帯電話のケースではバッテリー消費のことを考えるとGPSから位置を取る間隔を長くしがちになりますが、位置情報を取得する時間の間隔が長いほど距離が離れてしまうため、通行したと思われる候補の道路数が多くなり、そのぶん正解率が低くなります。これらの課題は、先日の発表にもありました準天頂衛星「みちびき」の本格運用が始まった後でも、使用する機器が「みちびき」に対応していない旧来版あるいは廉価な簡易版では、その効果を得ることができません。そのため、通った道路を推定するマップマッチングが必要となりますが、旧来の技術では処理速度が遅い、正解率が低い、そもそもマップマッチングを行うソフトウエアを開発する必要がある、などの問題があると考えられます。いったことから、AI先行企業のみならず、スタートアップ企業においても、マップマッチングは必要不可欠な技術であると言えます。近年、スマートフォンアプリの普及に伴い、タクシーを呼ぶ際に配車アプリを使う人が増えてきているのではないでしょうか。なかには、GPSの位置が不正確なため、利用者が待っている場所とタクシーが到着した場所にズレが生じ、すれ違いになってしまい、結果的にタクシーに乗れなかったという経験をした人も少なからずいるのではないでしょうか。タクシー事業者タクシー会社側にも、AIを活用してスマートな配車を行いたいというニーズがあると思われます。タクシーの車両にGPSを取り付け、例えばベテランドライバーの走行履歴データを蓄積し、いつ、どの時間帯、どの道で乗客が多かったかのログデータを解析してスマートな配車に活用したいと思っても、GPSの誤差により、通った道に正しく結びつかないことが多々あります。位置情報を収集しても、それが正しくなければ、新人ドライバーの教育や乗車需要予測の分析などに利用することができません。一般消費者2017年、高速道路でのあおり運転による事故がメディアで大きく取り上げられたことを機に、車載カメラ(ドライブレコーダー)への関心が一気に高まり普及に拍車がかかりました。中には簡易なGPSを搭載した車載カメラも多く見受けられます。マラソンやサイクリング、ツーリングなどのスポーツやレジャーのシーンでも、スマートフォンやスマートウォッチに記録した位置情報を後から振り返って楽しむ人も多いのではないでしょうか。当社の開発技術とサービスこのように位置情報を容易に取得できる機会が増えてきていますが、その情報を正しく利用するにはマップマッチング技術が必要となります。当社のマップマッチングの手法はGPSの位置情報を単に一番近い道路に合わせるような単純な処理ではなく、前後の複数箇所の位置とその時刻情報、交差点を曲がった時の角度など、いくつもの情報を元に通行ルートを推定する技術になります。このたび、この技術をクラウドサービス化することにより、今後、研究やビジネス、コンシューマを問わずより多くのユーザーに対してマップマッチング・サービスを安価に提供していく予定です。配車アプリの開発会社等にも、アプリ連携のサービスを提供していく予定です。今後は道路利用者のみを対象とするのではなく、鉄道利用による移動情報も補正と分析を対象とした総合的な移動手段プロファイリング技術を開発してまいります。けのCADシステムおよび地理情報システムの開発、販売、保守サポートを行うシステムインテグレータとして成長を続けており、本社(神奈川県川崎市)、営業所(大阪、名古屋)の総勢約190名の社員から成る企業です。メーカー、ゼネコン、設計事務所などに多数の導入実績があります。