DATAFLUCT、空間情報活用を容易にする新たな規格「空間ID」を、ロボット走行や広告配信の最適化に実装

データサイエンスで企業と社会の課題を解決する株式会社DATAFLUCT（本社所在地：東京都渋谷区、代表取締役CEO：久米村 隼人、以下「DATAFLUCT」）は、デジタル庁が企図するデジタルツイン社会実装を促進することを目的とした「デジタルツイン構築に関する調査研究」において、株式会社竹中工務店（本社：大阪市中央区、取締役社長　佐々木正人、以下、「竹中工務店」）が実施した「地図・GIS 実証担当③（BIM データ連携サイバーフィジカルシステム）」に参加し、デジタル庁Webサイトでその内容が公開されました。

非構造化データの構造化に強みを持つ当社のデータ基盤サービス「AirLake」を活用した本実証では、「空間ID」の実装によって建物内の混雑エリアの予測や、建物内の特定エリアにどのような属性の人がいるかの把握が可能となり、その結果を「掃除や配達を行うロボットの走行ルート決定」や「エリアに最適なデジタルサイネージ広告を表示する」などに活用できる可能性が示されました。

「デジタルツイン構築に関する調査研究」および当社が参加した実証について

国内のモビリティ分野では、国民一人ひとりの移動手段の自由の確保、交通事故の削減、少子高齢化に伴う人材不足の解消、物流・人流の効率化を通じた環境負荷の低減や、生活者の利便性の向上や関連産業の国際競争力の強化が喫緊の課題となっています。

デジタル庁は、経済産業省や国土交通省をはじめとする関係省庁と連携し、自動運転車やドローン、自動配送ロボット等の自律移動モビリティの運行に必要な地図・インフラ設備等を効率的に整備するため、様々な空間情報をデジタル化し、機械可読な形で流通可能なデジタルツイン構築を企図しています。

「デジタルツイン構築に関する調査研究」は、デジタルツイン実現の基盤となる３次元空間情報に必要な仕様や整備手法、実証用システムの開発等に関する検討を行うことで、デジタル庁が企図するデジタルツイン社会実装を促進することを目的としています。（※1）

本取り組みでは、日本発の先進的な取り組みである「空間ID」の概念が初めて（※2）実装されました。竹中工務店が実施した「地図・GIS 実証担当③（BIM データ連携サイバーフィジカルシステム）」では、以下の3つの項目が開発されました。

（１）建物空間 ID 分析基盤（BSAP）

・ボクセル化した建物データ（形状・属性・設備）の格納

・ToF センサーから取得する人流データを用いた混雑情報の予測モデルの作成

・上記建物データのボクセル ID を空間 ID に変換

（２）ロボット走行の最適化ロジック

・建物形状（物理的な障害物）と人流データ（論理的な障害物） を元にロボット走行の最適化

（３）広告価値算定ロジックの適用

・ToF センサーから取得した人流データを用いて、ボクセルごとの注目度を算出し、空間ごとの持つ広告価値を分析

DATAFLUCTが実施した内容

「地図・GIS 実証担当③（BIM データ連携サイバーフィジカルシステム）」においてDATAFLUCTは、竹中工務店の「ビルコミ」で取得したコモングラウンド・リビングラボ（大阪府大阪市）（※3）のデータおよびBIM データを活用し、空間ID変換・データ分析・分析結果の外部データ基盤連携 （本実証では、ダイナミックマッププラットフォーム株式会社のデータ基盤）の３つの施策を行いました。

空間IDを活用して混雑や人物の属性を予測し、ロボット走行ルートの決定や広告価値算定に活用する検証は、国内では本取り組みが初めてです。

（１）建物空間 ID 分析基盤 BSAP の構築

竹中工務店が提供するビルOS「ビルコミ」から屋内外に設置されているToFやLiDARなどのIoTセンサーを取得し、空間IDに紐づけ、屋内外の建物の様子を建物空間ID分析基盤BSAPに登録しました。

（２）モートンオーダーのボクセル座標系の空間 ID への変換

取得後のIoTセンサー値を本実証においてはローカルのボクセル座標系においてモートンオーダーを活用しました。

モートンオーダーを活用することにより、Bit演算が行えるため、後工程の混雑度予測で簡易にボクセルサイズを変換しながら検証することが出来ます。

（３）人流データの混雑予測モデル

変換後のIoTセンサー値やセンサー値を解析した統計値をもとに、混雑度予測を実施しました。

空間の特徴を空間IDごとに保持させることで、人が混雑しやすい空間の特徴が抽出され、個別のボクセル毎に作成するモデルよりも汎用性のあるモデルで行った混雑予測の方が高い精度で混雑予測を実現しました。

DATAFLUCTが作成した混雑度予測情報をもとにARビュアーで可視化しているイメージ（ホロラボ社提供） 出典：「デジタルツイン構築に関する調査研究 調査報告書」 P.4.3-33

当社の「AirLake」は非構造化データを構造化する機能が充実しているため、空間IDへの変換を行い、効率的なキーの検索や結合を必要とする本検証に効果的でした。

空間IDを活用した建物屋内での混雑度のデータ分析は、過去に前例が少なく非常に挑戦的な取り組みであり、当社がもつデータ基盤技術からデータ分析まで幅広い高度な知見を活用しました。

また、分析結果をビジネスに活用するためには、ロボット管理や広告管理を行う他の事業者とデータを連携する必要があります。

当社の「AirLake」は自由自在にお客様のデータを活用しやすい形に変換することが可能なため、シームレスなデータ連携を実現しました。

今後は本実証で得られた知見を活用し、空間IDをはじめとしたデジタルツイン領域に「AirLake」を活用することを目指します。

空間ID活用に関心のある企業・自治体ご担当者様向けのご案内

DATAFLUCTのAirLakeを活用することで、３次元空間情報を活用した空間ビジネスが可能になります。PoCを実施したい企業・自治体を募集しています。

＜空間IDの活用例＞

建物屋内空間におけるデータ活用・分析

・ビルや商業施設の混雑状況の予測

・サービスロボットによる自動配送

・建物内ナビゲーションや利用者の体験向上

・人員配置や空調や点検の最適化

 ・企画マーケティング検討への活用

上空空間におけるデータ活用・分析

・空飛ぶクルマやドローンによる物流の自動化

・空飛ぶクルマやドローンの航路や都市モデルの整備

 ・空飛ぶクルマやドローンによるインフラ点検の効率化

地上空間におけるデータ活用・分析

・自動運転走行時の最適運転の実現

 ・災害情報の分析

地下空間におけるデータ活用・分析

・建設機械による掘削の安全性向上や効率化

 ・地下埋設物のデジタル化

＜本件に関するお問い合わせ先＞

お問合せフォーム　https://datafluct.com/contact

メール　info@datafluct.com

参考情報：空間をボックスとして把握し、処理を容易にする新たな規格「空間ID」

建物の情報や障害物の位置など「空間に関わる情報」は、3次元の情報のためデータ量が大きくなります。データ量が多く複雑なデータを処理するためには、高度な技術と、それを実現するための大きなコストが必要です。

また、データの連携が難しいことや、遅延が発生しやすいことから、他の事業者と連携したりスピーディーなサービスを提供するのが難しくなります。

こうした背景から、現在は貴重なデータやアプリケーション開発が一部のプラットフォーマーが提供する基盤に偏重している状態です。

経済産業省とデジタル庁は、この課題への対応として「空間ID」の規格の整備を進めています。

空間IDでは、空間をボックス状に切り分けた「空間ボクセル」を定義し、各種の情報を簡易化して空間ボクセルに紐付けることで、複数種の情報を統合し、取扱いを容易にすることを目指しています。

たとえば「このボクセル内は障害物があるので、掘削できない」「このボクセル内には現在樹木が生えているので、ドローンは飛行できない」など、鮮度の高い様々な空間情報を高速に結合できたり、簡単に検索できるようになります。

空間やモビリティ分野のデータ活用を進められる可能性があります。空間IDに関する詳細は、経済産業省「３次元空間情報基盤アーキテクチャ中間報告書」（※4）をご参照ください。

株式会社DATAFLUCTについて

株式会社DATAFLUCTは「データを商いに」をビジョンに掲げ、埋もれていたデータから新たな価値を生み出し、社会課題を解決するデータビジネスパートナーです。

非構造化データをはじめ、データの形式にとらわれない「マルチモーダルデータ活用」に強みを持ち、データの収集・蓄積・加工・分析を一気通貫で実現します。

需要予測によるロスの削減、持続可能な都市計画、脱炭素に向けた行動変容など世界基準の課題に着目した自社サービスも展開し、誰もがデータを有効活用することで持続可能な意思決定をすることができる世界の実現を目指しています。

2019年JAXAベンチャー※認定企業。
※   宇宙航空研究開発機構（JAXA）の知的財産・業務での知見を利用して事業を行う、JAXA職員が出資・設立したベンチャー企業。

＜企業概要＞

本社所在地：東京都渋谷区道玄坂一丁目19番9号 第一暁ビル6階
代表者：代表取締役CEO  久米村 隼人
設立：2019年1月29日
電話番号：03-6822-5590（代表）
資本金（5月末時点）：13億4,712万円（資本準備金含む） 
事業内容 ：マルチモーダルデータ活用サービス（AI/機械学習/ビッグデータ解析）の提供、企業のDX支援
Webサイト：https://datafluct.com/
Twitter：https://twitter.com/datafluct
Facebook：https://www.facebook.com/datafluct/

※1 デジタル庁　令和4年度「デジタルツイン構築に関する調査研究」（https://www.digital.go.jp/policies/mobility/）

※2 デジタル庁「デジタルツイン構築に関する調査研究 調査報告書」

※3 運営主体：コモングラウンド・リビングラボ運営委員会（https://www.cgll.osaka/）

※4 https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/digital_architecture/index.html