技術士ygmjpjp （経営工学）の日記

ＮＴＴドコモ、賢いバス

ＮＴＴドコモ、賢いバス開発へ　ＡＩでルート柔軟に変更

　ＮＴＴドコモは９日、人工知能（ＡＩ）の技術を活用した「賢い」バスを開発すると発表した。乗りたい人の数やいる場所などに応じて、ＡＩが最適な運行時間やルートを導きだし、柔軟に変更する。決められた経路を時間通りに走るよりも効率がよく、便利にもなるという。過疎化が進む地方都市などでの導入を狙っており、2018年度中の実用化をめざす。

　東京都江東区。サラリーマンがスマートフォン（スマホ）で乗車希望を伝えると、数分後に小型バンが登場した。車内には先客が乗っている。駅に向かうと、途中でまた別の人から「乗りたい」との連絡が車内のタブレット（多機能携帯端末）に届く。運転手はハンドルを切り、もう一人乗せてから走り出した――。

　ドコモが９日報道陣に公開した活用イメージだ。今回のサービスはベンチャー企業の未来シェア（北海道函館市）との共同開発。携帯電話の位置情報などから人の動きをＡＩで予測するドコモの技術と、タクシーなどの配車効率を高める未来シェアの技術を持ち寄る。

　具体的には、乗車希望者の人数と場所、時間の情報を集め、ＡＩが最適な運行時間とルートを決める。追加の乗車希望が入ればリアルタイムに見直し、運転手に報告する仕組みを目指す。利用者は事前予約が不要で、乗りたい時にスマホを操作するだけでよい。

　模擬実験に同席したドコモの谷直樹ＩｏＴビジネス部長は「便利になるだけでなく、乗客が少ないバスを定期運行だからと走らせる必要がなくなり、バス会社の経営改善にもつながる」と力を込めた。

　ドコモによれば、国内のバスの乗客はピーク時よりも約６割減り、大都市以外では約９割のバス会社が赤字という。利用客がいない→運行本数が減る→不便になりさらに利用客が減る――という悪循環に陥りがちで、過疎化がさらに進む恐れも出ている。

　一方で、高齢者が増えており、公共交通機関のニーズは高まっている。「運転手などの人手不足が深刻になる一方、公共交通に頼る人が増えるアンマッチをＡＩで解決したい」。ドコモの古川浩司取締役常務執行役員は話す。このシステムを応用すれば、物流の効率化も実現できるとみる。

　両社は年内にも、旅行会社やタクシー会社と協力して実証実験を始める。ドコモは自動運転技術の開発にも乗り出しており、自動運転バスを効率よく運行するシステムを探っていく考えだ。

（大和田尚孝）

 

日経　2017/3/914:26

ＮＥＣ、ＡＩで混雑発生を予測

ＮＥＣ、ＡＩで混雑発生を予測　事故防止に 

　ＮＥＣは人が行き交う通路などの映像を人工知能（ＡＩ）を使って分析し、混雑した状況になるかどうかを精度よく予測する技術を開発した。予測結果をもとに特定の場所に人が集中しないよう誘導すれば、事故やトラブルを防げると期待する。数万人が集まる大規模なスポーツ行事やコンサート、花火大会などでの利用を想定し、１〜２年後の実用化を目指す。

 

　新技術はまず、ディープラーニング（深層学習）と呼ぶ最新のＡＩ技術で監視カメラの映像から人の数や流れを把握する。

次に前を歩く人を追従する、衝突を避ける、すれ違うといった行動も考慮しながら計算する。進行方向の特定の場所で混雑が発生するかどうかを１０分前に予測できる。

一般に１平米の範囲に２人以上がいる状態になると前に進みにくくなり、同4人以上になるとトラブルが発生する恐れが強まる。

新技術はこうした混雑の兆候を素早く把握し集団転倒事故などの回避に役立てる。

東京都内で実験し、効果を確かめた。

 

 

2016/10/23 23:40日本経済新聞　電子版

フィリップス、病理学データベース構築

フィリップス、深層学習向け世界最大級病理学データベース構築

 

昨年夏、ＮＥＣと富士通が自社の基幹システム構築にＤＢの使用に踏み切ったことを伝えましたが、この記事からも妥当性が伺えます。

 

　【ジュネーブ＝加藤貴行】オランダの医療機器・サービス大手フィリップスは６日、同国の研究機関と共同で、病気の原因を探ったり生体変化を調べたりする病理学で世界最大級の画像データベースを構築すると発表した。毎年約30万枚の画像を保管し、人工知能（ＡＩ）の基幹技術である「深層学習」を活用。病理医を支援し、精度の高いがん診断などに生かす。

 

　フィリップスと、同国有数の病理学の研究機関、東オランダ病理学研究所が合意した。同研究所は画像データをすべてデジタル化するなど先駆的な取り組みで知られる。

 

　研究所が持つヒトの組織などの画像データを医師の注釈付きで、フィリップスの病理学向けの情報プラットフォーム（基盤）に収集。毎年集まるビッグデータとして診療に生かす。

 

　両者は今回の取り組みが、病理医に置き換わるものではなく、がん細胞の特定や他の部位への転移などを病理医が判断する支えになるものとしている。またＡＩがヒトの役割の一部を補完することで、慢性的な病理医の不足にも対応できるとみている。

 

日経　2017/3/7 3:24

産総研、ＡＩが発注・ロボが陳列

ＡＩが発注・ロボが陳列　産総研、コンビニ向けにシステム 

ＡＩ活用に関連してデータ分析の技術が重要になっています。

最近の週刊ダイヤモンド誌が特集を組んでいます。

 

　産業技術総合研究所は、人工知能（ＡＩ）とロボットを駆使したコンビニエンスストア向けのシステムを開発する。

ＡＩが購買履歴から売れ筋商品を発注して管理し、商品の補充や陳列棚への配置などの作業をロボットが担う。コンビニ業界の人手不足の解消につなげる。

 

　2018年までに模擬店舗や必要な設備を産総研の人工知能研究センター（東京・江東）に整備して実証実験する。改良を進めて20年の東京五輪で披露する計画だ。

 

ＡＩはセンサーやカメラを使って店内の様子や客の行動を学習、ロボットが効率的に動くルートなども探す。

 

2017/2/26 23:36日本経済新聞　電子版

ドコモ、タクシー配車にＡＩ実験

タクシー、ＡＩで先回り　ドコモなど実験 増収事例も

  

「予測するのはＡＩの得意分野です」が、その前提には大量のデータを素早く処理し、何らかの関連性を見出す技術を磨いておく必要があります。

富士通のＡＩによる列車遅延時間予測サービスでも過去の運行実績や関連情報を学習させ、事故発生時に、どのくらい遅れるか予測します。

 

これら予測で使用する関連情報を選び出す技術（品質管理で言う相関関係）を磨いておかねばなりません。

 

　ＮＴＴドコモは17日、人工知能（ＡＩ）でタクシーの需要を予測して配車に生かす実験の成果を発表した。人の動きや気象情報、タクシーの乗車実績などから30分後までのエリアごとの乗車数を予測し、タクシーの運転手に情報提供する。消費者にとっては混雑時もタクシーを拾いやすくなる。ＡＩは新薬開発など産業分野での利用のほか、日常生活に役立つ用途の開拓が進んでいる。

 

　ドコモの実験では、携帯電話が発する位置情報を利用した集めた人の動きや東京無線協同組合のタクシー４４２５台の乗車実績、施設情報などを学習させた。

これに天気予報などを加味して５００㍍四方のエリア毎に３０分後までの乗車需要を予測できるようにした。

東京無線の１２台のタクシーにタブレットを配備。運転手は１０分ごとに更新される乗車予測を見て、客が多そうな場所に向かえる。

同社の運転手、木村敏夫さんはＡＩ予測を活用し始めてから、１日あたりの売上が2割ほど増えたという。

 

実験では、予測した需要と乗車実績の件数誤差が２０％以内に収まる確率が9割をこえた。

 

2017/2/18 0:19日本経済新聞　電子版