位置情報ビッグデータを活用したリアルタイム人流予測技術の開発とAIサービスプラットフォームの実現
世界の全ての事象を、時間と空間から読み解くことを目指すLocationMind。社会を研究することで得た学びを社会に還元し、より便利で安全でクールな未来へ
LocationMind株式会社
取材： February 2022
「データ×AI」で人流データの有効活用に挑む～LocationMind～
インターネット環境の普及や、それを利用するデバイスの進化…デジタル化の進む近年において、膨大なデータ”ビッグデータ”が日々、成長を続けています。
しかし、多種多様なデータを含むビッグデータの中にはまだまだ活用しきれていないデータが多く存在し、それらのデータの活用やデータを相互に連携させた解析を行うことで新たな価値を創出することが期待されています。
東大発ベンチャーであるLocationMindでは、ビックデータの中でも人やモノの位置情報である「人流データ」の重要性にに着目、データの有効活用に向け、リアルタイムに人流を予測するAIの開発に取り組みました。
モビリティ・物流・防災…多様な領域に対し、AIによる高精度の人流予測を用いて課題解決を目指します。
●〈企業INFORMATION〉LocationMind●
人やモノ（自動車・船舶などを含む）の位置情報をもとに、移動経路や手段・滞在場所や目的地・居住地・従業地等を推定し、人々の次の移動・行動をリアルタイムかつ高精度に予測するAIの開発に取り組まれています。位置情報を処理する高度なインフラと技術を有し、当プロジェクトで開発したシステムを用いてNTTドコモなどの大手通信事業者のデータ分析に取り組まれているだけでなく、日野自動車のビークルプローブデータなど様々な位置情報を取り扱い、国内外の大規模人流分析で実績があります。
※プロジェクト詳細：「Connected Industories推進のための協調領域データ共有・AIシステム開発促進事業」（実施年度：2019～2021年度）
プロジェクトメンバー LocationMind×NEDO
対談参加メンバー
（左から、NEDO工藤、LocationMind桐谷さん、NEDO河崎、NEDO山本）
「Ensemble予測」が叶えるAIによる精緻な人流予想
（聞き手）
――今回のNEDO事業においては、「Ensemble予測モデル」を開発されたとのことですが、こちらは具体的にどのようなAIモデルになるのでしょうか？
（LocationMind 桐谷さん）
Ensemble予測とは、気象予測などでよく聞かれる用語ですが、事業の助成を受けて私たちが開発したモデルは、これを人流で実現したものです。AIは過去から学習して将来を予測しますが、想定していない不確定な事象に遭遇すると精度が低くなり、予測が当たらなくなります。AIの世界では、こうした課題は「データドリフト」として知られ、その原因の1つが、単一のモデルを様々な場面に当てはめようとした場合におきます。この解決を目指し、Ensemble予測では単一の機械学習モデルに依拠せず、複数の学習済みモデルを用意してダイナミックにその軽重を加算していくようなアプローチを取ります。それに加え、私たちが開発したモデルは高速で予測を提供できる点で優位性があります。
単体予測とEnsemble予測の比較
Ensemble予測は一般的な日の予測にも活用できる上に、国際的な大規模イベント・連休・災害など人流が大きく歪みそれまでの経験則が活用できない場面でも役立ちます。また、こうした事例を学習することによって応用の幅を広げ、予測を一層精緻化させられることが強みです。毎年世界が新たに経験することは実に多く、社会の高機能化、災害の激甚化や高頻度化、新型コロナの蔓延といった社会の変化、そして少子高齢化やIターン、ストロー現象などの人口動態の変化など、時にはゆっくり、時には急速に変わり続けていることは自明です。これらをいかに高精度に捉えビジネスに活かすかが、今後様々な産業の盛衰を左右すると思います。
迅速な人流データ分析で、コロナ対策に貢献
（聞き手）
――コロナ禍において、内閣官房や東京都に対して人流解析結果を提供し、公的機関の分析にも相当な貢献があったと認識しておりますが、もし可能であれば取組の内容をご紹介いただくことは可能でしょうか？
（LocationMind 桐谷さん）
コロナ禍を契機に、人流を目にしない日がないほど一般の方々には認知が広がったと思います。人流と一言で言っても「どこのどんな人流に着目すべきか」は非常に重要です。単純に一般的に混んでいるところを示したデータでは、新型コロナの感染拡大の説明には不十分です。当社はその着目地域について、夜の繁華街の人流と新型コロナウイルスの感染者数の拡大を説明する手法を専門家と開発し、東京都や厚生労働省に提供しています。このデータはアドバイザリーボードのホームページなどでご覧頂けます。それに加え、コロナ禍での人流の変化を内閣官房のウェブサイトに提供し、早期から地域的インパクトやライフスタイルの変化などを捉えた独自性の高い視点を提供するなど、様々なことに取組みました。
（NEDO 山本）
様々な要望が短納期で寄せられたのではないかと思いますが、こういった迅速な対応が出来るというのは、技術的な強みだけでなく、御社が堅固な開発体制を構築されていることもひとつの要因にあるのではないでしょうか？
（LocationMind 桐谷さん）
新型コロナは人類未経験の災害ですから、寄せられるリクエストも紋切り型の人流分析ではありません。それなのに数か月で何らかの成果を出さなければならないし、予算措置があるわけでもありません。やはり柴崎亮介研究室だからこそ出せた技術力と経験の蓄積で対応できたことが最大の要因でしたし、学術機関発ベンチャーとして高度な社会課題を解決したい使命感で取り組んだ側面も強かったと思います。コロナ禍が本格化した2020年は、ゴールデンウィークも盆も年末年始も返上で業務に取り組んだので、社員の皆の並外れた努力が完遂を支えたのだと思います。
次なる挑戦へ～すべての事象を時間と空間から読み解き、世界をより便利で安全に
（NEDO 山本）
ありがとうございます。
ところで御社の人流予測技術は、コロナ対策に限らず様々な可能性を有していると考えておりますが、今後どういった未来社会の実現を目指そうとしているか、何かお持ちのビジョンや展望があればご教示いただけますと幸いです。
（LocationMind 桐谷さん）
これまでの一般的な人流事業では、顧客ニーズに寄り添ったり、課題を解決するような技術の開発までは提供できませんでした。そのため、クライアント自身にデータ分析能力が必要とされたり、その導入障壁から一度しか購入されなかったり、データが持つ本来の有用性を示せなかったりと、一般的なビジネスモデルに課題がありました。
（NEDO 山本）
LocationMindが提供するサービスは、顧客の日常業務に活かせるまで分析データを落とし込める柔軟性があるだけでなく、データの分析まで網羅しています。「業務に使える人流データ」の形になるまで当社がコミットするため、人流データを使い続けて頂けるようになっています。
（LocationMind 桐谷さん）
また、今回の支援事業で開発したEnsemble予測モデルには、非常に大きな可能性があります。クライアント毎の事業特性によって必要な予測モデルを様々に構成し、量産できる強みがあります。それに加え、「高速かつ高精度な予測が可能」で、「様々な予想外の事態に耐えうる」という構成であるため、幅広い産業レベルでのインパクトに繋がると考えています。今後色々な機会で披露する所存です。
世界の全ての事象を、時間と空間から読み解きたいと私たちは考えています。そのために、私たちが持つ学術機関発ならではの知的好奇心と高い技術力の両方を、無くさないよう磨き続けることがとても重要です。当社はスマートフォンから取得されるGPSビッグデータのみならず、自動車プローブデータや衛星画像・IoTなども扱います。また、これらをマルチモーダルに活用することで同じ時空間を多層的に分析することにも挑戦しています。技術があることで、モビリティ・物流・防災をはじめ実に多様な領域にも範囲を広げることができました。海外からも分析依頼が増え、それに対応する国際部門も設立しました。日本と同様の規模、或いはそれ以上の規模の市場を模索して参ります。テクノロジーの恩恵をダイレクトに受け取れる、より便利で安全でクールな未来に、世界を近づけたいです。
日野自動車株式会社の『HINO ACCELERATOR 2021～HINO DE SAFARI～』で優秀賞を受賞の他、LocationMindの技術は世界的にも評価を受けている。米国のR&D Magazine社が主催する科学技術における国際的に権威ある賞のひとつ「2021 R&D 100 Award 」、および地方自治体などと連携してスマートシティを促進する革新的なプロジェクトを称える「2021 Smart 50 Award」などを受賞。
NEDO事業を活用して
（聞き手）
――これまでのお話の中でも、NEDO事業の役割としては、初期投資が必要な時期に大掛かりな資金調達手段を提供したというところにNEDO事業の大きな意義があったかと感じましたが、実際に事業に取り組まれたお立場からはどのようにお感じになられたでしょうか？
（LocationMind 桐谷さん）
まさにおっしゃる通りで、創業当初に大掛かりな初期投資のための資金調達ができたという点で、事業の大きな助けとなりました。資金調達を先行させて積極的な設備投資とＲ＆Ｄ投資を行う必要があるAIベンチャーにとってみれば、売上があまり立っていない段階でも大胆な支援を受けられる公的な枠組みの存在は大きかったです。また本事業採択により技術力が強化されただけでなく、事業を紹介する際に信用度に深みが増して資金調達（注4）に弾みがついたと感じます。
（注4）LocationMind社は、2020年5月、エンジェル投資家等から約4億円の資金調達を実施。
（NEDO 工藤）
ありがとうございます。当時は創業間もない企業からの提案ということで、NEDOとしても採択はある種のチャレンジでしたが、技術力の高さや想定しているビジネスモデルの完成度等を評価し、採択させていただきました。御社のその後の躍進を目の当たりにして、当時の判断は正しかったと感じております。
桐谷様はゴールドマン・サックスの投資銀行部門にてクライアント企業の資金調達支援を行っておられたご経験をお持ちで、またご自身がエンジェル投資家となりVCを作った実績もお持ちと伺っておりますので、そもそものところ資金調達にあたってはNEDO事業以外の選択肢もあったかと思うのですが、数ある選択肢の中からNEDO事業を選択された背景にはどういったものがあったのでしょうか。
（LocationMind 桐谷さん）
当社は選ばれる側なので採択された際には大変光栄なことでしたし、大きなチャンスを頂いたと感じました。スタートアップ業界や研究室グループでは、公的セクターの面白そうなプロジェクト情報を仲間内で相互に紹介する文化があります。特に本事業は有名ベンチャーの登竜門のような側面があると私は思っていて、研究室コミュニティからも推薦があったことから以前から認知していました。事業内容やコンセプトも当社がやりたいことと強く合致していましたし、是非エントリーしようと思い応募しました。
（NEDO 工藤）
それは非常に嬉しいです。
ところで、御社はこの事業期間中に、会社としても大きく成長したと伺っておりますが、これまでに至る経過についてお伺いしてもよいでしょうか？
最も変化が大きかった3点を挙げると、まずは人数が増えました。1期目は従業員4名だったのに対し、3年が経過して33名（※2022年2月1日現在）になり、本年末の12月までにさらに倍程度となることを目指しています。取締役も3名から6名に増えました。質の高いプロフェッショナルチームを誇りに思います。
次に海外展開です。海外部門を設立したことが大きな変化ですが、当社では既に6か国で分析実績があり、人流分析技術には国境ありません。日本での成功が海外で通用するだけでなく、海外ならではのケースを日本に逆輸入することもあります。近い将来、国と国との間をまたぐ人流移動分析を提供することも視野に入れています。
そして、事業間シナジーの増加です。私たちは人流事業を主に行う「モバイルビッグデータ部門」に加え、「衛星インテリジェンス部門」と「IoT部門」という全部で３つの事業部門があります。研究室で生まれた技術をいかに社会実装するかが私たちの使命ですので、事業間でさまざまなアイデアが行き交い、Ensemble予測を含め私たちが保有する技術の付加価値を考える時間が増えました。
社会に有用性を示し、業界を牽引する存在に
（NEDO 工藤）
ありがとうございます。
本事業はユニコーン企業創出も目標としておりますが、今後のLocationMind社の成長に向けて、何か意気込みなど頂戴できますでしょうか。
日本ではユニコーン企業の数は少なく、大変な目標だと思います。ユニコーンとなるには、独自の技術もさることながら、社会に対して当社の有用性を示し続ける必要があります。私たちは高いところを目指せる仲間に恵まれていると感じています。現時点の私たちの目標としては、各々ができることを可能な限り全うするということだと思います。そうすれば、近い将来にその可能性があることをお示しできると信じています。
（NEDO 工藤）
本日はお忙しいところ貴重なお話をありがとうございました。今後の益々の発展を期待しております。