テクノロジー TECHNOLOGY

日本にMaaSは定着するのか!?国内モビリティ改革の障壁とは?

HERO X 編集部

MaaS(マース)=Mobility as a Service(モビリティ・アズ・ア・サービス)は、いまや欧米諸国では新しいムーブメントだ。移動のサービスをシームレスにつなぐMaaSは、現代社会とのマッチングもよい。しかし、日本国内では、まだ限定的な取り組みにとどまっている。課題はなんだろうか? 国内MaaSの問題点を探ってみた。

日本のMaaSはレベルゼロ!?
単なる「乗り継ぎ案内」では意味がない

MaaSを具体的に説明すると、乗用車以外のバス、電車、タクシー、レンタサイクル、シェアライドなどの移動サービスを統合的に提供するシステムのことだ。ITを活用して予約・決済なども一括で提供し、その時点で最適な移動サービスの組み合わせをユーザーが選択できる。交通の乗り換え案内情報は日本でもシームレスに提供されているが、MaaSの場合は、運用会社の壁を乗り越えて、単一のサービスとして提供していることが特徴だ。

例えば、MaaS先進国のフィンランドでは、ヘルシンキで「Whim」というシステムが稼働している。(参考記事:http://hero-x.jp/article/9470/)「Whim」アプリを使えば、電車、バス、タクシー、バイクシェアなどのサービスが統合的に利用できる。決済もスマホ上ですべて完了し、交通機関を使う際に決済画面を提示すればいいだけだ。画期的なのは都度決済のシステムに加え、定額で乗り放題になるサブスプリクションサービスを提供していることだ。今ではサブスクを利用する市民のほうが多いという。

「Whim」は日本でも昨年末から千葉県柏の葉エリアなどで実証実験がはじまっている。
動画元:https://www.youtube.com/watch?v=rgsr5ZwsY1Q

また、ドイツでも産官学が一体となり、ドイツ鉄道によるモビリティサービス「Qixxit」を実用化。鉄道だけではなく、飛行機や長距離バス、レンタサイクルなどのサービスも一括化した。アジアでは、台湾第二の都市、高雄でMaaSアプリ「MeN Go(メンゴー)」が実用化された。こちらも、官民共同の事業として推進されている。

高雄で使えるMaaSアプリ「MeN Go(メンゴー)」
画像元:https://apps.apple.com/tw/app/id1415685647

一方で日本はどうだろうか。現在、世界でのMaaSのレベルは
─────────────────
レベル0:統合なし
レベル1:情報の統合(アプリやWebで経路や料金を提示できる)
レベル2:予約・決済の統合(一括予約・決済ができる)
レベル3:サービス提供の統合(事業者間が提携し契約・支払いなどが統合される)
レベル4:政策の統合
─────────────────
とされているが、日本は0~1レベルにとどまっているのだという。

確かに、日本でも政府主導のプロジェクトを含めMaaSの実証実験がいくつも進められている。しかし、その内実は、民間の交通機関同士の連携にとどまっていることが多い。「モビリティを通じ、新たな価値や新たなサービスを生み出していくこと」がMassの概念であるはずなのに、日本では情報提供と決済のみの統合のような、小規模なものになりがちとの声も聞かれる。

この背景には、日本の法規制の問題があるとされている。日本の産業は業法の中で工夫して発展してきた歴史があり、その中で進化してきたのが日本モデルといわれている。ある専門家は「既得権益から発生する小さいビジネスに対応することは得意だが、そもそも新しいビジネスモデルが生まれにくい土壌がある」と話す。

さらに、日本の交通業者はサービスの囲い込みをしたがる傾向にあり、なかなか提携が進まない現状もある。MaaSのような複合的なシステムは、どこかが一社独占を狙っても、上手くはいかないだろう。

この状況を打破するためには、やはり法改正も含めた、官民一体となった改革が必要だ。前述の海外の例でも、欧州やアジアでうまくいっているケースは、政府や自治体が主導し、企業との連携を果たしている。日本のMaaSが小さくまとまらず、ブレークスルーを起こすためには、まずはMaaSとは単一のビジネスではなく、新たなモビリティの概念だととらえ、プレイヤー同士が協力していくことが大事なのではないだろうか。

(text: HERO X 編集部)

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世界との差を巻き返せるか!?立教の大学院がAIに特化した研究科を開設

HERO X 編集部

脱「MARCH(*日本の大学群の通称)」宣言により注目を集める立教大学が2020年4月開設を目指して AI に特化した大学院研究科を設けることを発表した。メディカル、スポーツとテクノロジーの融合のなかで、今後ますます連携が見込まれるであろう AI 分野の研究に同大学はどう切り込もうとしているのか。

大学や企業研究所での研究が加速度的に進む人工知能 AI。だが世界的に見れば日本の研究はまだまだ浅く、アメリカや中国が拠点となりつつあるのが現状だ。最先端を追いかける研究が注目されるなかで、立教が視線を注いだのは AI やデータサイエンスに関わる人材の不足。AI 開発における国内の現状について、数カ月間の短期的な講座や研究室単位での部分的な取り組みに留まるものが多く、機械学習や深層学習(ディープラーニング)を中心とした AI 領域について学習・研究するカリキュラムが少ないのではないかと判断、これらの部分を中心にカリキュラムを設置し、文理融合型のプロジェクトを実際に動かす研究科を立ち上げることにした。

企業との連携も強化、産学連携による社会実装にも積極的に取り組む環境を整えるとしている。輩出する人材のモデルとして、「AIサイエンティスト」、「AIエンジニア」「AIプランナー」、「AIプロデューサー」といったものを置き、倫理的、法的、社会的諸課題に配慮したスペシャリストの育成を目指す予定だ。

育成する人材モデル

AI サイエンティスト
機械学習の数理モデルを深く理解し、高度な情報科学や統計学の知識を持ち、論文から最新の AI 技術を実装できる力を育成。先端的な機械学習モデルを主導できる人材を目指す。

AI エンジニア
エンジニアやプログラマー経験のある社会人が、AI 関連技術と既存技術を合わせて発展的に生かす力を育成。既存の AI 技術をソフトウェアで実装でき、実データに対して機械学習の応用ができる人材を目指す。

AI プランナー
基礎的な AI 関連知識を有し、業務活用を企画できる力を育成。ソフトウェア実装を経験し、エンジニアやプログラマーとコミュニケーションできる人材を目指す。

AI プロデューサー
ビジネス経験の豊富な社会人が、幅広く、そして深い AI 関連の知識や技術を身に付ける。それらを生かして製品開発やサービスの企画立案を主導できる人材を目指す。

医療の現場でも画像診断ソフトの開発をはじめ、AI技術を使った新しい研究が進められているが、この研究科の出現は医学の専門知識を持ちながら AI サイエンティストとしての力をつけられるチャンスとも言えよう。選考は今年4月下旬ごろを予定している。詳しくは同大学のHPへ。
https://ai.rikkyo.ac.jp/
※2019 年4月下旬に文部科学省へ設置届出を予定、記載されている内容は予定であり、変更の可能性がある。

[TOP動画引用元:https://youtu.be/mi8VelUvwpo

(text: HERO X 編集部)

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