ニュース

キヤノンITS 数理技術による移動体データ分析技術を開発

2018/6/14(木)

キヤノンマーケティングジャパングループのキヤノンITソリューションズ株式会社(本社:東京都品川区、代表取締役社長:足立正親、以下キヤノンITS)は、このほど数理技術による移動体データ分析技術を開発した。グループ企業のキヤノンマーケティングジャパン株式会社(本社:東京都港区、代表取締役社長:坂田正弘、以下キヤノンMJ)とキヤノンシステムアンドサポート株式会社(本社:東京都品川区、代表取締役社長:平賀剛、以下キヤノンS&S)の社有車テレマティクスデータ分析で実証実験を本格展開している。


数理技術で運行の効率向上・コスト削減

昨今では位置センサーの低コスト化に伴い、データを大量かつ安価に取得できるようになってきた。一方で、取得した大量のデータを企業活動に資する情報として活用しきれていないのが課題としてあげられる。

こうした背景の中、キヤノンITSは、数理技術による移動体データ分析技術を開発した。移動体に搭載された位置センサーデータを分析することで、トラック運行、ルート営業、倉庫での作業動線等を対象とした、効率向上やコスト削減が期待される。そして、この技術をグループ企業のキヤノンMJとキヤノンS&Sの社有車に適用し、実証実験を展開している。

DTW法:動的時間伸縮法

開発した技術は、DTW法(Dynamic Time Warping法/動的時間伸縮法:異なる長さの点列同士で時間順序を崩さず対応付けて点間距離を累積する方法)をベースとした手法で、社有車一台一台の動態履歴を自動的に比較し、履歴の類似するパターンや、他に類似する履歴のない特異パターンを抽出することができる。

緯度・経度の時系列一対ごとにDTW法で乖離度を評価



乖離度マトリクスから類似系列に共通する属性を抽出



移動体費用の最適配分



この結果を適応させ、サービスレベルを落とさずに環境負荷やコストを低減する「代替移動手段へのシフト」が進められている。たとえば長周期の動きの一部は公共交通機関を活用する、短周期の動きはレンタカーに置き換える等のシフト策。これは従来のマクロな積み上げ合算や、ミクロな個別のアラート通知では達成できなかった成果である。

キヤノンITSは、今回の技術開発、実証実験で獲得したノウハウを生かしながら、開発した数理技術移動体データ分析技術のプラットフォームを整備し、SIコアやソリューションとしてサービス提供、事業展開していく計画である。

ログイン

ページ上部へ戻る