ジオメディアサミット に参加してきた。面白い事例があったのでいくつか紹介
- CITO
GPS情報を頼りに、ユーザ間で仮想の宝物を隠して見つけ合ったりするGeocachingというサービスがあるんだけど、宝探しをしている間はGPSから割り出した周辺をウロウロと歩きまわる必要がある。そこで、その間にゴミを拾おうというのがCITO (Cache In Trash Out)のコンセプト。
ピリカのユーザでも、犬の散歩中やラジオ体操に行く途中、ランニング中など、「ながら」でのゴミ拾いを行う方が多いので、ゴミ拾いはGeocachingとの相性が非常にいいと思う。 - Navitimeのカープローブ
Navitimeでは、サービスCAR NAVITIMEのユーザから送信されるGPS測位データを収集し、渋滞情報の解析に役立てている。センサを持つモビリティの問題である電池寿命も、車から電源を確保できるので問題ない。データ量も圧倒的で、VICSを利用した渋滞情報とは違うアプローチで興味深い。
参考までに、車ではなく人にセンサ機器を持たせ、周辺状況をセンシングするヒューマンプローブという手法も紹介。
東京大学空間情報科学研究センターの中の人の流れプロジェクトでは、各都市圏のパーソントリップ調査データをもとに人の位置・時間情報を取得することができる。パーソントリップ調査データは、人が"いつ、どこからどこへ移動したか"を調査したもので、例えばAさんは「8:00に家を出発→8:15に◯◯駅発→8:40に△△駅着→9:00に会社着」などである。ただ、これだと地点間の移動のみで、実際にどのような経路を辿ったか？ということがわからないので、人の流れプロジェクトでは、途中経路を推測により補間して１分毎の人の移動経路を提供している。
ただ、パーソントリップ調査データは、アンケートで実施しているため、正確性が乏しい。実際には、8:13に家を出たにも関わらず、アンケート上では8:15としたり、場合によっては8:00と書いてしまうこともある。つまり、切りの良い時刻にデータが集まってしまい、現実データと観測データが乖離してしまう。（ただ、これは２年ほど前の時点で、今はどうなっているか不明）
最近だと、東日本大震災の際の人の移動経路を動画にしている。
- Geo-Fuse
georepublic社のGeo-Fuseは、地域別統計データを地図上にマッピングする際の煩雑な作業をなくすサービスである。説明スライドはコチラ。プログラムを一切書くことなく、統計データのマッピングができて非常に便利。
ちなみに東京２３区別ピリカ数はコチラから見れます。
