ナビタイムジャパン「電車混雑予測」JCOMMデザイン賞受賞に寄せて

太田恒平 @kohei_ota

ナビタイムジャパン 「電車混雑予測」 JCOMMデザイン賞受賞講演 slideshare.net/KoheiOta1/jcom… @SlideShare

Masaki Ito @niyalist

技術部分の解説が増えてて、かなりしっかりと作られてることがわかります。学術的にも、ここまでやり尽くしてる例はあんまりないんじゃないかな。チームのメンバーが紹介されてるのもいいね。 twitter.com/kohei_ota/stat…

Masaki Ito @niyalist

小田急に乗ってても、何時台は混む/空くってだけでなく、編成の長さやダイヤのちょっとした組み方で、微妙に混み方が違うのには気付いている。問題は、自分の中でそういうのをしっかり覚えてないから、混雑予測結果を見ても「わかる！」ってならない気がする。

Masaki Ito @niyalist

サービスとしての納得感やうれしさをどう演出するか、「そういえば昨日乗った一本前の電車より、ちょっと混んでるかも？」くらいの感覚のユーザだと難しいかもなあ。もっとマクロに、ダイヤの最適化みたいな話になれば違うのかもしれないけど、事業者は、ちゃんとデータを持ってそうだし。

Masaki Ito @niyalist

まあ、サービスとしての出口を求めすぎずに、基礎に注力できる、というのがIT企業として大きな財産になるのかもしれない。これ、アプリの「混雑予測」というのは一つの見せ方に過ぎなくて、本質的には高精度交通動態シミュレーションだもんな。

太田恒平 @kohei_ota

@niyalist ・検索時に、座れる列車、格段に空いている列車を教えてもらえる ・お得な居住地を教えてもらえる ・混雑分散に協力するとポイント（ナビタイムマイレージ）がもらえる ・気づくと、始発で通勤、Kindle読みながら通勤、有料特急で帰宅とか、ライフスタイルが変わってる

太田恒平 @kohei_ota

@niyalist という感じに、通勤生活がちょっとマシなものにならないかと願ってます。

Masaki Ito @niyalist

@kohei_ota ミクロなユーザ目線だと「この車両のこの扉から乗れば座れる可能性が高い」、「この人の前に立っていれば次の駅で座れる」くらいの詳細な案内まであると、ぐっとくる気がするんですよね（実現技術はともかく）。今のレベルの情報でどれくらい「響く」のか、興味持ってます。

太田恒平 @kohei_ota

@niyalist 車両レベルのシミュレーション、どうするかなあ。 東横線で渋谷から各停で帰るとき、5両目に乗って、代官山で降りそうなセレブっぽいおばさんの前に立つ、とかですよね。

太田恒平 @kohei_ota

鉄道会社以外のプレーヤーが、首都圏800万人の通勤経路シミュレーションと、経路情報メディア（乗換アプリ）を持った時、何ができるのか？ そんな挑戦の第一歩です。 twitter.com/niyalist/statu…

Masaki Ito @niyalist

@kohei_ota シミュレーションよりリアルタイムでの実測ベースだったり、車両の側にビーコンのようなものが欲しかったり、技術的には不連続になりそうな気もします。アプリのデザインとして、「乗った瞬間に起動したくなる仕掛け」とかが出来れば、実現性が高まるかもです。

太田恒平 @kohei_ota

@niyalist 鉄道事業者は、空気バネで乗車率はかってるんですけどね。 goo.gl/pnZ8BS あとはスマホの諸々のセンサで推定する系の技術。

太田恒平 @kohei_ota

@niyalist 今の乗換アプリは、「発着地入れて、検索」という具合で随分と受け身なIFなんですよね。空気呼んで情報出せと言いたいことは多々あります。

Masaki Ito @niyalist

@kohei_ota 例えば電車に乗ってる間は、それを理解して目的地だけで検索できて欲しいですよね。iOS 10では、アプリの機能を細かく分解して、マイクロサービスをいろいろな場面に登場させる方向に進んでるので、時々で空気読んでちょっとした情報提供、みたいなのを進めて欲しいです。

Masaki Ito @niyalist

もちろん自分でも考えるんだけどね。