テクノロジー TECHNOLOGY

世界ではライドシェアに自動運転車も参入 どうなる日本のライドシェア

現在、世界ではライドシェアの動きが加速している。ライドシェアとは、配車マッチングアプリなどで一般のドライバーと利用者を結ぶ仕組み。日本では法規制の関係などで普及していないが、世界ではすでにアメリカのUberや中国のDiDiなどなど、有力企業が生まれている。そんななか、GM傘下のCruise(クルーズ)が、今年の初めにライドシェア用の無人自動車を披露した。ライドシェアや自動運転技術は、我々のモビリティをどう変えるのか。

海外で急成長するライドシェア
日本はタクシー業界が導入

クルーズが発表したシェアリングサービス用の電気自動車「Cruise Origin」。すでに、サンフランシスコで公道試験も兼ねて、クルーズ社の社員用ライドシェアサービスに投入している。走行実績は約160万km。このデータをもとに学習したアルゴリズムを搭載し、量産する予定だという。

「Cruise Origin」には4人分の座席があり、間口の広いスライドドアや低い床は、様々なハンデを持つ人にも優しそうだ。ライドシェアは自分で運転ができない人へも提供される機会が多いことを考えると、高齢者や障がいを持つ人のニーズを確実にとらえるのではないだろうか。同社ではサービス開始当初は、比較的安全なエリアでの走行を予定している。

一方で、日本のライドシェアの実情はというと、注目は高まりつつあるものの、法規制の壁が大きい。日本では有償のライドシェアは「白タク」とされてしまうからだ。前述のUberも、福岡市で行った2015年の「みんなのUber」実証事業で日本に参入するも、国交省に「白タクにあたるため違法」と認定されてしまった。日本のライドシェア事業は、海外に大きく差をつけられているのが実情だ。

ただし、動きがないわけではない。一般車両を有償で提供すると違法になってしまうため、日本では配車サービスとタクシー会社が提携するという形で、独自のライドシェアが推進され始めた。また、ボランティアで提供する分には法的な問題はないため、NPOや自治体が提供する形で、各地で実証実験も行われている。今年の1月には経済同友会がタクシー事業者が一般ドライバーを活用する「日本版ライドシェア解禁」も提言した。タクシー業界はドライバーの高齢化によって人手不足が問題化しており、部分的なライドシェアの採用に期待がかかる。

また、自動運転車に関しても、各地で小規模な実証実験が実施されている。法改正も進んでおり、今年4月にはいよいよ公道での “レベル3” (一定の条件下であればシステムや周辺状況を監視しなくてもよい) の自動運転が解禁された。

いずれにしても、世界のモビリティは変革し始めている。自動運転車の開発や、ライドシェア事業への参入の議論は、日本でも避けて通れない。日本独自の事情を考慮しつつも、柔軟な法改正や規制緩和が待たれるところだ。

(トップ画像:https://www.didiglobal.com/about-didi/about-us

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テクノロジー TECHNOLOGY

子供の“得意”を伸ばす 「DigSports」がもたらす未来

長谷川茂雄

文部科学省が昭和39年から行なっている子供の「体力・運動能力調査」によれば、昭和60年頃を境にして、子供たちの走る力、投げる力、握力といった基本的な運動能力は、全国的に低下の一途を辿っているという。また運動をする子供と、しない子供の二極化も著しいといわれる。もちろん、その原因を探り改善を図るための取り組みは、さまざま行われているが、近年注目を浴びるのは、AIやセンシングなどのテクノロジーを駆使したプロジェクトの数々だ。今回は、お手軽に、しかも楽しく子供たちの適正が診断できる「DigSports(ディグスポーツ)」に着目して、この画期的なサービスの利点と、そこから見える未来を考えてみた。

ライフスタイルの変化で
子供の体力は低下の一途

“日本は、子どもの運動能力が年々低下している”。そういわれて久しいが、その原因はさまざまだ。根底には、高度情報化社会によるライフスタイルの変化があることは間違いない。生活の利便性は高まったけれど、その反面、運動をする機会が確実に減っている。代わりに、子どもたちのスクリーンタイム(ゲームやスマートフォンの利用時間)は増加傾向にある。

ほかにも、自由に運動ができる公園や施設が限られている、地域に指導者がいないといった環境的な要因や、また、食習慣の乱れなど、子どもの体力低下を招く要素は多々ある。

そんな現状に対する危機感と、東京オリンピック・パラリンピック等のビッグイベント開催に伴うスポーツへの関心の高まりなどを見据えて、株式会社電通国際情報サービス(以下ISID)が2017年に開発したのが、子どもの運動能力をAIで自動測定し、個々のスポーツ種目の適正を判定するシステム「DigSports」である。

近年、欧州を中心に発達してきたスポーツ分野におけるセンシング技術の導入は、日本でも少しずつ広がりつつある。

使い古された根性論などではなく、合理的に選手の能力やパフォーマンスを測定し、可視化することで適切な指導を行う。そんな取り組みは、例えば、全国に名をとどろかせるスポーツ強豪校では、当たり前に浸透してきている。

一口にセンシングといっても、方法はさまざまだが、「DigSports」は、I C搭載バンドを装着して(記憶媒体のため、近くに置くだけでも構わない)モニターの前に立つだけで、文部科学省の新体力テストに採用されている5項目(反復横跳び、垂直跳び、50メートル走、ボール投げ、持久走)の自動測定ができる。

注目すべきポイントは、いくつも器具を装着する必要がないお手軽さ、そして、5m四方のスペースさえあれば実施可能というコンパクトさだ。

小スペースでモニターを見ながらお手軽にセンシングできるのが、「DigSports」の強み。

面倒な機器装着がなく
さまざまな測定ができる

ISIDが同サービスを開発した経緯は、先述のとおりだが、このプロジェクトには、スポーツ嫌いの子どもたちが自分にマッチしたスポーツに出会うことで、スポーツを好きになってほしい、そして、できれば生涯スポーツを、長く楽しんでほしいという期待も込められているという。

もちろん、適正に合致したスポーツにのめり込むことで、将来のトップアスリートが生まれる可能性もある。

代表的な体力測定のメニューは全て網羅されている。オプションで投球フォームの指導なども受けられる。

わずか5m四方のスペースで、50m走や持久走の記録を測定できるというのは興味深いが、そこには、スポーツトレーニング専門家として名高い、遠山健太氏(全日本スキー連盟フリースタイルスキーフィジカルコーチ)が考案したスポーツ診断メソッドを応用したアルゴリズムが活用されている。

測定者の体格(足の長さなど)や、膝を上げるスピード、垂直跳びの結果などから、数値を割り出すため、大きなスペースも細かなモーションキャプチャも不要なのだ。

各々の種目の測定結果からAIで運動能力が分析され、特徴を割り出すとともに、自分の属するタイプは動物で表現される。わかりやすい図表で結果が出てくるため、子どもも理解しやすいのが大きな特徴だ。

測定結果はすぐにアウトプットされる。まるで星占いのような動物のタイプ分けや見やすい図表入りというのもユニークだ。

地域に根ざしたカスタマイズで
さらに提案性を高める

センシングというと、限られたスポーツエリートを効率よく育成するために使われる技術というイメージがあるが、「DigSports」は、あくまで、お手軽に、そしてわかりやすく子どもたちの“得意”を見つけ出すために活用されている。いわば、スポーツを始めるきっかけを提供しているのだ。

ただ、「DigSports」の対象者は、必ずしも子どもだけではない。小学生以上であれば、基本的には誰でも活用ができる。運動能力を分析する際の平均データは、70歳までインプットされているため、高齢者であってもトライすることも分析することも可能だ。

また、これまでさまざまな自治体と、地域に根ざした活用法も模索してきた。例えば、鹿児島県沖永良部島の知名町で、スポーツ庁と取り組んだ成人のスポーツ習慣化促進事業では、島に住む子育て中の女性を対象に「DigSports」が活用された。

子育て等の理由でスポーツから遠ざかる成人女性は少なくないが、改めて自分の適正を測定、分析することで、またスポーツを始めるきっかけができる。このプロジェクトでは、20〜40代の女性が「DigSports」を通して、新たなライフスタイルを見つける機会を得たという。

これからの「DigSports」の課題としては、知名町での事例のように、地域の特性とニーズを踏まえた活用法、そしてそれに合わせたカスタマイズなどが考えられる。

現在は、分析結果から提案する適正スポーツは74種類。ただ、場所によっては、気候などの影響により、競技人口が極端に少なかったり、指導者がほぼいないというスポーツがあることも考慮して、より地域にマッチした提案が望まれる。

そんなアップデートがなされれば、今後、「DigSports」を媒介にした官民一体のプロジェクトやイベントが、全国で盛り上がることも期待できる。

“得意を見つける、得意を広げる”。当初のコンセプトを具現化したこの画期的なシステムが、あらゆる場所で、より簡単に活用できるようになれば、スポーツを幼少期から始める人口も増える可能性がある。

加えて、国民全体に広がった“体力低下”という大きな問題解決の糸口が見えてくるかもしれない。

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(text: 長谷川茂雄)

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