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画像から位置情報サービスを強化する
2020年3月25日水曜日
この記事は Google の Product Director である Ethan Russell による Google Maps Platform Blog の記事 "
Beyond the Map: Solving problems and powering location-based services with imagery
" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。
この記事では、位置情報データと様々な知見を用いてビジネスを支援するために、Google がどのように画像を使って世界各地をマッピングする際の課題を克服しているかについて説明します。
Google が画像や信頼のおける第三者機関から提供されるデータ、機械学習、ローカルガイドなどのコミュニティーから寄せられる情報を融合し、変化し続ける世界を継続的に地図化していることを以前ご紹介しました。しかし、信頼のおけるデータソースなど、前述の主な要素のうちの 1 つが欠けている場合はどう対処しているのでしょうか?また、従来の地図作成手法では対応が難しい、急成長する都市の場合はどうすれば良いでしょうか? 道路が狭く、ストリートビューの車が進入できず、地図データの収集ができない場合はどうすれば良いでしょうか? 世界を地図化するという終わりのない試みの中で、Google はマッピングに関する数多くの困難に直面してきました。その解決にあたって 1 つ変わらないことは、常に画像が解決策の基盤にある、ということです。
画像を用いて、成長する都市をマッピングする
世界の一部の地域では、未だに基本の道路や建物が地図化されていません。基本的なマッピングのための情報を得るのに地方政府や組織といった信頼のおける機関のデータソースが参照できないためです。そのような状況では、文字通り草の根的に地図を作成することになり、マッピングのための情報を抽出できるような画像を入手することから開始します。Google が使用する画像には、大きく分けて以下の 2 種類あります。
衛星や飛行機から撮影した空撮画像には、道路や建物が写っています。一方、道路目線で撮った画像からは、道路の名称、道路標識、建物の番号、企業の名称などの情報が得られます。以前の記事では、画像から自動的に情報を抽出して利用者のために地図データを更新するのに、機械学習を活用していると述べました。このことが、ナイジェリアのラゴスの地図を大幅に改善するための基礎としてどう役立ったか、また、Google Maps Platform を使う現地企業にとって、それが何を意味するかを見てみましょう。
地域の必要な画像を収集した後、ほんの数ヶ月で、機械学習に基づく複数のパイプラインを用いて、地図の主な構成要素を迅速に更新することができました(従来のマッピングプロセスでは、はるかに長い期間がかかっていました)。Google は、次の 3 つのディープラーニングに基づく方法に注目しました : 建物の輪郭線を描く、家屋の数を特定する、企業の場所を認識する。建物を構成する画素単位の細部に頼るばかりではなく、空撮画像から分かる建物の形状についての大まかな特性も考慮に入れるよう訓練されたモデルを使って、建物の詳細な輪郭線を描き出しました。
建物の番号と企業を特定するために、こちらの論文で議論されている継続的作業に基づいて、検出、分類、抽出という 3 つの部分で構成されるアプローチを取りました。これら 2 つのアルゴリズムは、高解像度のストリートビュー画像を入力情報として受けとります。6 自由度でこれらの画像を正確に再現して配置できることが、住宅または企業のポジションを完全なものにするために不可欠でした。その結果、約 1 年(2017 年から 2018 年にかけて)で、ラゴスにおける Google マップのデータ品質を、制作に長い年月を費やした他の国々の地図と同水準になるまで改善することができました。
2012 年から 2018 年にかけての、ナイジェリアのラゴスで地図に登録された建物数(ピンク)と POI(緑)を改善
多くの人々にとって、企業やその他の場所を見つけようとする際に、間違った住所になっていることは小さな困りごとでしかないかもしれません。しかし企業主にとって、これは事業機会の喪失を意味します。 また、ラゴスで献血者からの血液を病院の患者に届けるビジネスを手がけるライフバンクにとっては、生死に関わる問題になり得ます。2016 年、創立者のテミエ ギワ・トゥボサンは、Google Maps Platform を使って、ラゴス全域の 52 の血液銀行と提携して、血液保管所の位置が分かる地図をベースとしたオンライン システムを立ち上げました。このシステムを使って、医師は必要な血液型を入力し、地図にアクセスして配達経路を直ちに割り出すことができます。
ライフバンクのアプリ、ナイジェリアのラゴスで血液銀行、医師、運転手をつなぐ
ライフバンクができる前は、適合した血液を見つけて患者に輸血するまでに数時間、場合によっては数日かかることもありました。しかしライフバンクは、最初の要求から最終的な配達に至るまでの、血液輸送に要する時間をわずか 45 分に短縮して、状況は一変しました。チームは 5,800 名の献血者を登録、15,000 点以上の輸血用血液を 300 以上の病院に輸送して、4,000 人以上の命を救いました。テミエにとって、正確なマッピング情報にアクセスできることは、母国ナイジェリアにおける血液危機を解決するための重要な要因だったのです。
ストリートビュー用三輪バイクで狭い道をマッピング
インドネシアのような国では、自動車は通れないが、同国で普及している二輪車なら通行できる狭い道路があります。Google マップにバイク用の経路案内を導入し、ライドシェアで使う顧客用に二輪車用のナビゲーション ソリューションを提供するために、狭い道路の地図も作成する必要がありましたが、当時の Google のストリートビュー車は大きすぎました。そこで、乗務員の安全と現地の法規制を考慮して車輛を選んだ結果、トレッカーを三輪バイクに取り付ける方法で、狭い道路のマッピングを開始しました。
インドネシアで狭い道のマッピングに使われた「ストリートビュー三輪バイク」
自動車が通行できない地区や、交通量の少ない辺鄙な場所でのマッピング プロジェクトでも、三輪バイクによって地図作成が可能となり、規模も拡張して行えるようになりました。そのため、インドネシアで二輪車向けの経路案内サービスを展開するのに必要な、狭い道路の道路目線からの画像を収集し、地域の地図の質を向上することが可能となりました。インドネシアでのサービス開始後、他の 21 か国でも二輪車向けの経路案内サービスを提供してきました。
以上のように、画像は Google の地図の基礎であり、世界各地での地図作成に関わる問題を解決しています。しかし、今回の記事は、画像に関して Google が解決した中の、ほんのいくつかの課題について述べたにすぎません。画像は、現実世界を理解するための素晴らしいリソースであり、Google は、たとえ地図作成が困難な地域であっても、個人に新たな発見をもたらし、企業がサービスを立ち上げ拡大することを支援するために画像を収集し活用する多くの創造的な方法を持っています。
Google Maps Platform に関する詳しい情報は
こちら
をご覧ください。ご質問やフィードバックはページ右上の「お問い合わせ」より承っております。
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丸山 智康 (Tomoyasu Maruyama) - Google Maps テクニカル アカウントマネージャ
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