TOP >
MaaS/CASE > ゼンリンとMobility Technologies、タクシーやトラックの映像データから道路変化情報を自動抽出する共同開発で合意
道路の建設や交通標識の新設・変更、路面ペイントや信号機の情報等、道路情報は、日々刻々と変化している。
その変化に対応し、正確な地図情報を提供するために必須となる地図情報のメンテナンスをより効率化するべく、位置情報ソリューションを展開する株式会社ゼンリンと、モビリティ事業を展開する株式会社Mobility Technologies(以下、MoT)は、ゼンリンが展開するナビゲーシンシステムや自動運転時に使用される地図情報のメンテナンス効率化に向けて、道路情報の自動差分抽出の共同開発を行うことに合意した。
MoTが、日々運行を行うタクシーやトラックに設置されたドライブレコーダーから映像データを取得し、既存の地図情報と実際の道路情報の差分を機械学習により自動で抽出し、この変化情報をゼンリンが時空間データベース(※)として逐次メンテナンスを行うことで、地図情報の提供が可能となる。
※ 時空間データベース:現実世界を構成する様々な空間情報を時間軸で差分管理する地理空間データベースのこと。
IoTに関する様々な情報を取材し、皆様にお届けいたします。
企業向けAI活用虎の巻
AIによって「優秀な人材」の定義が変化したことを、どうみるべきか —AI時代の人材採...
まだ、生成AIのチャットボットで消耗しているの? ー自律的に動くAIエージェントが働...
AI時代の「中間管理職クライシス」 —部下がAIに相談する時代、上司の価値はどこに残...
AIに仕事を頼む技術 —なぜ「営業資料を作って」と頼むと失敗するのか?
生成AIは、使い手の「言語化能力」を暴く、リトマス試験紙
AIに「ゴミ」を食わせるな ーAIエージェントが賢くなるデータ、バカになるデータ
AIで業務を自動化する方法とは ーなぜ、ChatGPTを配っても仕事は減らないのか?
なぜあなたの会社で、生成AIが活用されないのか?どこで活用すべきか?
生成AI活用ガイド
AnthropicやOpenAIのAIが起こした事故に学ぶ、自社点検のための視点
熟練工の「勘」をAIに継がせるには ?「誰が」「どう」進めるかを5つのステップで整理...
シャドーAIという見えないリスク、現場の効率化と統制の溝をどう埋めるか
AI導入「内製か外部支援か」で悩む前に確認すべき5つのこと
「厳しい・緩い」では測れないAI規制、6カ国の規制動向から読み解く企業の備えとは
AIの費用障壁が下がった今も、導入が進まない企業に欠けている「入り口設計」という発想
公開3日で停止された「Claude Fable 5」はなぜ復活できたのか?解除の裏側...
AIエージェントが発注する時代に備える、サプライヤーが今すぐ点検すべき3つのこと
B2B取引の自動化で「発見されない企業」にならないために ーAIが自律的に連携する時...
各社が模索するAIエージェントを現場に入れるためのデバイス、企業は何を問うべきか