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2016.10.31

いまさら聞けないIoTの基本のキ 〜第4回 クルマも家もみんなIoTへ〜

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連載の第3回で、身の回りにあるIoTを見てきました。さまざまな「モノ」がIoT化することで、これまでにはなかったサービスが登場したり、気づかなかったような便利さが提供されたりする可能性があることに気づいていただけたでしょう。

今回は身の回りといっても、もう少し大きな「モノ」と、IoTの関係を見ていきましょう。そう、人生の買い物の中で高額なものの上位2つとも言える、クルマと家です。

気付かないうちに「IoT化」が進むクルマ

クルマは、移動するために利用する道具です。現在の位置を確認する「センサー」で取得した位置情報のデータを、ネットワークを介して「コンピューター」に送れば、さまざまなことが分析できます。センサーの情報を、コンピューターで分析する「IoT」が成立するわけです。

現代では多くの人がスマートフォンを利用しています。スマートフォンにはGPSによって位置情報を取得する機能があり、加速度センサーなどで動きを認識することもできます。さらにスマートフォンは無線でネットワークとつながっています。クルマに特別な仕掛けをしなくても、クルマの情報を取得して分析することができるのです。

 

その1つの例として、グーグルマップの交通情報があります。スマートフォンの利用者の位置情報を集めることで、特定の道路のクルマの流れを分析すれば、混雑しているかスムーズに通過できているかがわかり、リアルタイムで渋滞情報の提供が可能です。

クルマそのものがIoTデバイスにならなくても、クルマに乗る人のスマートフォンを活用すれば、IoTで求められる「効果」が得られるのです。

一方で、現代のクルマはそれ自体もセンサーの塊といえるような機械です。GPSはもちろん、ジャイロセンサーやカメラ、近接センサーなどさまざまなセンサーがありますし、クルマの速度やエンジンの状態、ブレーキの状態などのデータも逐一知ることができます。

こうしたセンサーの情報を、コンピューターシステムに集めて分析すると、興味深いことがわかってきます。特定の交差点、カーブなどで、急ブレーキをかけるクルマが多いといった統計的な情報です。

1台ずつのクルマが走っている状況を見ていてもそれだけではわかりにくい「現象」が、多くのクルマのセンサーのデータを集めることで見えてくるわけです。右折車の列がじゃまをして直進が見通しにくい、カーブがきつくてスムーズな走行ができない――といったことがデータから浮かんできます。

危険な場所をドライバーに周知したり、道路の構造などを適切に改善したりすることで、交通の安全につなげることができると考えられます。目に見えてありがたさを感じるわけではないかもしれませんが、IoTによって結果として事故が減り、人命が救われる可能性があるのです。

大阪市とトヨタIT開発センターの実証実験では、クルマのセンサーデータを集めて危険場所を分析し、「ヒヤリハットマップ」を作成した。

こうしたセンサーの情報をさらに活用していくと、話題の自動運転につながっていきます。自動運転にはいくつもの段階があり、衝突防止機能や車線逸脱警報などによって運転者のアシストをする機能はすでに実用化されています。

さらにネットワークを介して多くのクルマや歩行者などの情報を一元管理できるようになれば、見通しの悪い交差点で飛び出してくるクルマや歩行者をいち早く検知して、運転者に警告したりブレーキをかけたりすることも可能でしょう。

完全な自動運転の実現には、技術面だけでなく法制度などの解決すべき課題も多く、すぐに利用できるとは言えません。しかし、IoTの1つの姿として、未来のクルマも思い浮かべることはできそうです。

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