横須賀市でAI運行バス実証実験

タクシーより安くてバスより便利なAI運行バスですが、横須賀で実証実験を行っていました。

東洋経済ONLINEに実際に利用した記事が載っていましたので、ポイントや感想をまとめてみました。

実証実験の概要

横須賀市、京浜急行電鉄資料から

  • 横須賀市、NTTドコモ、京浜急行電鉄が協力して、逸見地区を中心に、スマートフォンなどで予約ができる乗り合いバス「AI運行バス」の実証実験を実施。
  • 期間  令和元年12月9日(月曜日)~2月24日(月曜日・休日)
  • サービス対象 吉倉町、西逸見町、東逸見町、逸見が丘、池上7丁目の住民
  • 運行時間 8時~19時
  • 運行車両 乗車定員5~9人のミニバン3台(京急中央交通(株)が有償運行)
  • 料金 大人300円(1人・1回)、小学生150円
  • https://www.city.yokosuka.kanagawa.jp/4421/sukamobi/documents/aiunkoubus-leaflet2.pdf

実験のねらい・ポイント

・対象地域は、丘の上でバス路線がない地域。海側の駅や中心部の市役所、病院をむすび交通利便性を向上させる。

・AI運行バスの導入にあわせ、日常生活に必要な地域の医療機関(横須賀共済病院)や商業施設(京急ストア)などと連携することにより、住民の利便性向上、外出回数増加による健康増進や地域経済の活性化を図る。

・スマホの利用に不慣れな高齢者には、ドコモショップがサポート

・横須賀共済病院は、このシステムと連携し、来院前日の通知やAI運行バスの予約ができるようにした

・管理栄養士監修の健康レシピアプリから「AI運行バス」アプリを呼び出せるようし、食材購入に京急ストアを来店する人数を把握したり、店舗での健康イベントの開催、乗車クーポンの配布など行った。

運行・実験の工夫

以下東洋経済ONLINEから

・通常のバスではなく、ミニバンなのでバスが通れない地域にもサービス可能

・運転は二種免許を持つドライバー。乗降場所は決まっているが、ルートは決まっていない。AIが膨大なルート候補の中からベストな乗降場所を瞬時に計算し運行順を決定。これまでの経験から具体的なルートは、運転者にまかせている。

・アプリで、乗車地と降車地、希望乗車時間(10分後など)を入力し予約。運行開始1か月でアプリは1000ダウンロード(対象地域は2千世帯)、予約の9割はアプリから

・平均すると待ち時間は8分程度

https://toyokeizai.net/articles/-/336200

他の方の記事です

https://japanese.engadget.com/jp-2020-02-07-aiji.html

AI運行バスについて

NTTドコモは、AI運行バスを商標登録し全国各地で取り組んでいます。全国19か所で実証実験が行われており、すでに25万人を超える輸送実績があります。

https://www.nttdocomo.co.jp/biz/service/ai_bus/

ドコモの「AI運行バス」には、以前取り上げた、はこだて未来大学発のベンチャー「未来シェア」の技術が使われています。

「バスより便利でタクシーより安い」AIデマンド・リアルタイム配車サービス、期待しています

wikipediaによれば、デマンド交通とは、「 利用者の事前予約に応じる形で運行経路や運航スケジュールをそれに合わせて運行する地域公共交通」です。

路線バスの撤退や自治体が運営するコミュニティーバスの負担などから、より経費の掛からないデマンド型交通の導入を考えている市町村が急増しています。

利用者にとっても、事業者にとっても利便性が高く効率的な運営ができるといいですね。

すでにuberなどの海外勢は、ライドシェアに加え「相乗り」のサービスが行われています。

日本では、デマンド型の相乗りサービスは、遅れているような気がしてました。

先日、Maasのセミナーで、(株)未来シェア会長の中島先生(札幌市立大学長)の話を聞く機会がありました。

https://h-sangakukan.jp/events/2635

技術的には、日本もかなり進んでいると認識しました。

オンデマンド・リアルタイム配車サービスが注目されるわけ

公共的な交通機関は、鉄道・バスに代表されるように路線とダイヤが決まっています。

利用できないときは個別にタクシーやマイカーなどを利用することになります。しかし、料金が高い、個別輸送で効率的でないなどの欠点もあります。

移動が困難な交通空白地や高齢化が進んでいる地域、需要の減少で公共交通機関の維持が難しい地域などでは、住民(あるいは旅行者)の足を確保することが大きな課題です。

相乗りサービスで、効率的に配車できれば、車両もドラーバーも少なくて済みます。

無人AIが 利用者からの呼び出しを受け、最適なルートを計算しドライバーへ送迎指示するよう自動的に行えるようになれば、大変な省力化と効率化が実現できるわけです。

その結果

・利用者は、自動車を保有しなくとも、 比較的安い料金でかつ少ない待ち時間で便利な交通を利用できる

・交通事業者は、効率的な配車・ルートで少ない車両とドライバで営業できる。あたら新たな需要も開拓できる。

・地元自治体は、住民の足の確保ができる。MaaSのサービスと組み合わせれば、観光客の増加も期待できる。

AI技術を活用した配車サービスが生まれた背景

近年のICT機器の普及やAI技術の高度化が背景にあるようです。

・スマートフォンを持つ人が増えた

・位置情報、地図情報が簡単に得られるようになった

・AI技術や自動経路生成のアルゴリズムが進化してきた

(株)未来シェアが開発したSAVSとは

(株) 未来シェアは、公立はこだて未来大学発のベンチャー会社 です。

SAVS(Smart Access Viehicle Service)というサービスを開発し関係企業と連携し、全国で実証実験を行っています。

SAVS の特徴としては、

・AIによりリアルタイムに数十台~数百台の車両の最適な走行経路を無人で決定できる.

・従来のシステムと比較して,30分~数時間前までの事前予約が不要なため利便性が高く,走行途中の利用者の乗降も考慮できるため, 車両稼働率が向上しドラーバー不足にも貢献。

・出発/到着時刻を指定でき,バス鉄道など定時運行サービスとシームレスな乗り継
ぎが可能。

(株)未来シェア

http://www.miraishare.co.jp/savs/

未来シェアが行った函館市をモデルとしたシミュレーション結果は、衝撃的だ。人口約26万人の函館の街には、タクシーと路線バスを合わせて1000台程度が走っており、およそ10万台程度の自家用車が登録されているという。これをすべて相乗りのSAVS車両に置き換えたらどうなるか。松舘氏は、「3000台のSAVS車両があれば、街中どこにいても5分以内にピックアップできるという結果だった」と話す。つまり、約90人の市民で1台をシェアすることで快適な移動手段を確保できるということ。

日経Xトレンド
https://xtrend.nikkei.com/atcl/contents/feature/00041/00011/?P=1

実証実験が全国各地で行われています。

件数が多くて紹介できません。最近はMaasと連携したものが多いです。

会社のHPをご覧ください。

http://www.miraishare.co.jp/

未来シェア

最近は、この技術を活用してNTTドコモがAI運行バスに取り組んでいます。

https://www.nttdocomo.co.jp/biz/service/ai_bus/

今後のこと

・「バスより便利でタクシーより安い」交通モードができれば、いいですね。利用したいです。

・とりあえず、既存の交通機関(バス、タクシー)でAI配車技術を利用すれば、効率がかなり上がりそうです。

・利用できる交通モードが増えれば、格段に利用者の利便性があがります。

・既存の交通サービスとの兼ね合いで、「乗合い」や「白タク」には規制があります。

・今後は、無人の自動運転車によるサービスや個人車のライドシェアなどが可能になって普及すれば、そもそも個人で車を所有しなくともよくなります。

・自動車の稼働率は、4%程度でほとんど動いてないそうです。実は、車を持たない生活は、意外と不便ではないようです。

現在、自家用車の稼働率は極めて低く、1日の大部分の時間は駐車場に置かれたまま、使用されていません。日本では自家用車の平均稼働率は、4.2%程度だといわれていますが、自家用車のロボタクシーへの転換が進めば、稼働率が大きく上昇します。かつ買い替え頻度が現在と変わらないのであれば、自動車の生産台数が減る計算となります。

東洋経済オンライン 野口悠紀雄 乗用車保有の考え崩す「完全自動運転」後の世界

70兆円市場の建設業に情報化革命が進行中

色々な仕事の中で、特に人材不足が著しいのが建設業です。従事者は若者が少なく高齢化がすすんでいます。

仕事があっても、技術者がいない、ガードマンがいない、オぺーレーターがいない、後継者がいないと存続の岐路にたっている会社も増えています。

そんな中、2015年国土交通省は、建設現場の生産性20%向上を目指す「i-construction(情報化施工)」を打ち出し、その後他業種からの参入も相次ぎ 猛烈な勢いで 技術が進展しています。

ドローンの投入で測量が劇的に効率化

従来人手で行っていた測量がドローンを投入することにより、2週間程度かかっていたものが、わずか数日できるようになった。

ドローンで大量に撮影した空中からの写真を専用ソフトで、地形を3次元データ化(点群データ)、平面図化(オルソ画像)が可能になった。

さらに、ドローンにレーザースキャナを搭載することにより、樹木などにおおわれた地表面のデータを取得が可能になった。

災害による大規模な斜面崩壊の現場ではレーザードローンを飛ばし、短時間で(しかも安全に)亀裂や崩落の可能性なども分かるようになった。

3次元データを使った施工や検査が可能になった

従来、建設の現場では、2次元の図面(平面図、縦断図、断面図など)をもとに設計・施工や検査が行われてきた。

3次元での測量が可能になったことから、3次元の設計(BIM,CIM)を行われるようになった。

そのデータを、自動化された建設機械に入力することにより、無人でも正確に施工することが可能になった。

また、従来は人の手で測量し、施工する高さや幅を現地に明示する必要があったが、不要になった。

さらに、設計どおりに施工されているかのチェックも従来は、人が計測していたがドローンのデータやスキャナーを使って行えるようになった。

国土交通省

「ICT施工」と検索してみてください。大量の動画がアップロードされています。

他の産業からの参入分野

・ドローン”祭り”という状態なので、機器メーター、輸入代理店などが参入。オペレーターや技術者が大量に不足しています。

・道路や橋梁の点検には、レーザースキャナ―などで大量の画像データの収集が可能になり、その判定にAIの技術者が必要になっています。

・機器の自動化、ロボット化が急速に進んでいます。従来の建機メーカー(コマツなど)に加え、メカトロニクスの会社が参入していますが、自動車に比べ技術者不足です。

・まもなく、設計や施工は3次元データが主流になると思われるますが、SIM/BIMのソフトを使いこなせる技術者が足りません。

・ICT施工を行う会社は、クラウドをおいて現場と本社で画像や点群データなどをやり取りしたり、現場の事務作業を本社に集中するなど、ネットワーク化が必須です。大量のデータの送受信に5Gが活用が見込まれ、ネットワークの技術者が必要です。

・最近では、ウエアラブル(グーグルグラスのような)端末をつけ、本社などの熟練技術者がモニターを見ながら、若手技術者を指導するということも行われています。

その他

笹子トンネルの天井版崩落事故以来、構造物の点検が義務化されました。点検方法は、近接目視して打音検査を行うのが原則とされています。

しかし、人が近づくのが難しい橋梁などでは、おおががりな足場を設置する必要がありましたが、ドローンの登場により簡単に調査することが可能になりました。

最近では、グリーンレーザーを用いて水中での計測が可能になり、今後は河川の調査に使われていくでしょう。

まとめ

急速に技術が進んでいるのは、人材不足もありますが、国土交通省が本気で取り組んでいるからです。

工事や設計の基準や要領は、委員会をつくって数年間かけて作っていましたが、この分野では、あっという間に作られて、実態に合わないとどんどん改定されていきます。実態にあうように積算基準も改定されます。

工場などでは、従来から自動化やロボット化が行われてきましたが、建設業の分野でもここ数年で設計の方法や工事のやり方が変わってしまうかもしれません。

中小企業では、自動建機の導入やシステム開発などは難しいと思いますが、ニッチな分野で独自の技術やノウハウをもてば、急成長するかもしれません。

これからの技術者は、従来のやり方に捕らわれずに、新技術のリテラシーを日々勉強していく必要があります。

↓参考になります。

iIphoneが、だんだん進化してきたので修理が難しくなってきた

新しい、iphoneが発売されます。

最近は、機種代金が10万円を超えて、高値の花になってしまいました。

現在使っているのは、iphoneseで、格安simのmineoを入れて使っています。

iphone6のころから、大型化してきてますが、seは片手で操作できて軽いのでちょうどいいです。

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私の趣味の1つがスマホやPCなどの修理や改造です。

iphoneでは、simアダプタ(下駄)を使ったsimロック解除、バッテリーの交換、割れたスクリーンの交換などをやってきました。

素人で修理するのが難しくなってきた

最近の機種について調べてみると

・ホームボタンが、6sまでは物理ボタン、7からは感圧式ボタン、Xからホームボタンがなくなった。

・生体認証は 5s以降から指紋認証機能「Touch ID」が導入され、Xから顔認証機能「Face ID」が導入されています。

古くなって値段が下がった画面の割れた「7」をヤフオクで入手して、アマゾンで売ってるスクリーンに交換すると面白そうだと考え調べてみました。

・割れた「7」は、1万円~2万円程度で売られていました。

・割れていなくとも、ホームボタンが使えない、「Touch ID」が使えないというものもありました。

AppleのHPで調べてみると、「Touch ID」はセキュリティー対策として、ホームボタンと本体内のセキュリティーチップがペアリングされていて、新しいホームボタンに変えると使えなくなるようです。(古いボタンを注意深く外して付け替える)

ですから、ホームボタンが損傷したときは、Appleでしか修理できません。

また、Xから導入された「Face ID」も凄いですね。

普通の顔認証は、2次元の画像データから、その人の顔の位置と特徴点を抽出して、認証します。

ちなみに、話はそれますが、NECが開発した顔認証AIエンジン「NeoFace」は、世界NO1だそうです。

素人考えで、等身大の顔を印刷してiphoneに向ければ、セキュリティーを突破できるのではないと考えましたが、3次元データをとって照合します。

30,000以上の目に見えない赤外線ドットを顔に投射し、それを赤外線カメラが撮影、顔の凸凹などの深度情報を取得して顔の3Dモデルを構築、照合する。

マスクやメガネがつけていても大丈夫で、間違える確率は100万人に1人だそうです。

最近、メガネとテープで突破されたとの記事がありました。

japanese.engadget.com

・最近の機種は、防水ガラスが使われていて、分解すると防水機能が劣化する。

・amazonで売っている修理用パーツは、純正品ではないので劣悪なものもある。

・iphoneが高機能化しているため、ケーブルやコネクタも多く、部品も小さくかなり細かい作業が求められる。

以上のように、素人DIY修理を阻む壁は大きくなっています。

感想

修理に失敗する確率が高くなっているので

・高額な最近の機種の修理は、リスクが大きいので、Appleに持ち込む方がよい

・ 民間の修理ショップでは治せないケースもある

・趣味でやるなら、「7」あたりが最適。「8」は中古でも4万円以上するので

AIは、中国語の部屋

最近、仕事に生かせないかとAIの本を読んでます。「中国語の部屋」と「チューリングテスト」、「強いAIと弱いAI」など今まで知らなかったワードが出てきて、面白いです。

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中国語の部屋

以前の記事で、「AIは、知能があるかのように思わせるプログラムである」と書きました。

人口知能とはなにかと議論されるとき、哲学者のジョン・サールが、1980年に 論文の中で発表した「中国語の部屋(Chinese Room)」が引き合いに出されます。

ある小部屋の中に、アルファベットしか理解できない人を閉じこめておく(例えば英国人)。この小部屋には外部と紙きれのやりとりをするための小さい穴がひとつ空いており、この穴を通して英国人に1枚の紙きれが差し入れられる。そこには彼が見たこともない文字が並んでいる。これは漢字の並びなのだが、英国人の彼にしてみれば、それは「★△◎∇☆□」といった記号の羅列にしか見えない。 彼の仕事はこの記号の列に対して、新たな記号を書き加えてから、紙きれを外に返すことである。どういう記号の列に、どういう記号を付け加えればいいのか、それは部屋の中にある1冊のマニュアルの中に全て書かれている。例えば”「★△◎∇☆□」と書かれた紙片には「■@◎∇」と書き加えてから外に出せ”などと書かれている。

彼はこの作業をただひたすら繰り返す。外から記号の羅列された紙きれを受け取り(実は部屋の外ではこの紙きれを”質問”と呼んでいる)、それに新たな記号を付け加えて外に返す(こちらの方は”回答”と呼ばれている)。すると、部屋の外にいる人間は「この小部屋の中には中国語を理解している人がいる」と考える。しかしながら、小部屋の中には英国人がいるだけである。彼は全く漢字が読めず、作業の意味を全く理解しないまま、ただマニュアルどおりの作業を繰り返しているだけである。それでも部屋の外部から見ると、中国語による対話が成立している。(出典:wikipedia)

一方で、外から見ていて、人間と同じようなアウトプットができるのなら、知能があると認めていいのではないかという考えもあります。

チューリングテスト

 数学者のチューリングが1950年、チューリングテストという,知能があることに関する実験を提唱しました。

 人間の判定者が、一人の(別の)人間と一機の機械に対して通常の言語での会話を行う。このとき人間も機械も人間らしく見えるように対応するのである。これらの参加者はそれぞれ隔離されている。判定者は、機械の言葉を音声に変換する能力に左右されることなく、その知性を判定するために、会話はたとえばキーボードとディスプレイのみといった、文字のみでの交信に制限しておく。判定者が、機械と人間との確実な区別ができなかった場合、この機械はテストに合格したことになる。

感想

人工知能に対するとらえ方が、人によって千差万別です。

私は、イメージはスターウォーズのC3POのような知性を持ったロボットです。

機械(コンピューター)が知性や知能を持つことが本当にできるのだろうかという哲学的なものから、実用的な技術して利用していけばいいという考えまであります。

これは、「強いAIと弱いAI」という議論なんだそうです。

ちなみに、前述のジョンサール氏は、「強いAI(機械は心を持てる)は実現不可能である」との有名な人工知能批判を行いました。

この分野(学会?)には、大学や民間の研究者や哲学者、数学者、エンジニア、巨大海外企業などいろいろなプレーヤーがいて、面白いですね。

AIもピンキリで、名ばかりAIの商品やサービスもありそうなので、だまされないようAIリテラ―シーを勉強しないとだめです。