Google マップはなぜこんなに正確な道順を提供できるのでしょうか?

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これは、衛星画像、航空写真、街路地図、360 度パノラマビュー、地理情報システム (GIS) データなどのさまざまな技術を組み合わせた結果であり、さまざまな手段で移動されたルートを調査する目的に役立つ包括的なデジタルマップを作成します。

Google マップは、その有用性を最適化し強化するために、常に新しい機能とデータで更新されており、世界中の何十億もの人々にとって現代の旅行に欠かせないものとなっています。

この一見単純なアプリケーションの背後には、ユーザーが求めているナビゲーションの質問に答えるために、以前のユーザー、衛星、交通機関など、さまざまなソースから高品質の情報を収集する複雑なプロセスがあります。

時代を先取りした「生きた」地図

つい最近まで、地図上で場所を見つけるには、巨大な紙を広げ、点や線、小さな文字を何時間もかけて読み通す必要がありました。Googleはデジタル地図の作成を初めて考えた企業ではありませんでしたが、2000年代半ばにGoogleマップがリリースされた際には、それまでに見たことのない技術が採用されていました。Googleマップは、ブラウザ上で衛星画像を表示するという、当時としては画期的な技術システムも搭載していました。

衛星画像で自分の家を見た人は誰もいなかった。ましてやカラーで見た人は誰もいなかった。それは全く新しく、刺激的な世界の眺めだった。しかし、それはほんの始まりに過ぎなかった。

Googleは、数々の賢明な買収を通じて、デジタルマッピング製品の改善とアップグレードを進めてきました。今日のGoogleマップの成功の多くは、Where 2 TechnologiesとKeyholeの買収によるものです。これら2社の技術革新とGoogleの既存ツールの融合により、Googleマップの品質は飛躍的に向上し、ユーザーにとってよりアクセスしやすくインタラクティブな製品となりました。

Keyholeの買収により、Googleは使いやすい衛星画像評価ツールの開発に不可欠なソフトウェアを保有することになります。一方、Where 2との提携は、他社製品をはるかに凌駕するユーザーインターフェース体験を提供します。ユーザーがこの会社のページを再読み込みすることなく、デジタルマップをスクロールしたりズームイン・ズームアウトしたりできるという点は、Googleに独自の競争優位性をもたらしています。

巨大な「ジグソー」ゲーム

Googleマップは急速に技術を拡張し、AndroidとiOSの開発者向けにストリートビューを開放しました。しかし、Googleはどのようにしてこれらすべてを組み合わせ、ユーザーをA地点からB地点まで誘導しているのでしょうか？

「根本的なことは、道路を含む現実世界のモデル、つまり世界のデジタル現実を持つことだ」とグーグルの地理情報部門ディレクターのクリストファー・フィリップスは語った。

このリアルなモデルを作成するために、Googleは衛星画像とリモートセンシングによる航空画像を使用しています。これらの画像は、写真測量法と呼ばれるプロセスを用いてストリートビューのデータと重ね合わせられます。そして、GPSデータと組み合わせることで、正確な座標を持つ画像が作成されます。これにより、Googleは画像とその位置との間の距離を測定することができます。

Googleは、地図を構成するすべての情報と画像を取得した後、交通状況、ルート、ビジネス活動などを追加して地図上に反映させます。月間10億人以上のユーザーを抱える同社のリアルワールドデータは、常に更新・補充されています。また、バスや電車の時刻表などの地方自治体のデータや、企業からの情報も収集しています。

しかし、仕事はまだ終わりではありません。Googleは、遠隔地やアクセスが困難な地域のデータと画像の不足を補う方法を必要としています。そこでストリートビューが登場します。

ストリートビューは、ユーザーが周囲の場所を「仮想的に」探索できるだけでなく、包括的な画像データの収集プロセスにおいても重要な役割を果たしています。Googleは、車、バイク、スノーモービル、ラクダ、ダイバー、さらには宇宙飛行士など、考えられるあらゆるものにカメラを取り付けています。

これらのカメラシステムは、単に写真を撮るだけではありません。最新の地図データを二重チェック、精緻化、最適化するのにも役立ちます。カメラに搭載されたAI技術があらゆる変化を検知し、Googleサーバーに送信して、以前の画像と比較し、差異や食い違いを見つけ出します。

Google マップは A 地点から B 地点までの移動時間をどのように推定するのでしょうか?
ある地点から別の地点までの移動にかかる時間を予測したり、ある場所の混雑度を測ったりするために、Google はレビュー、投稿された情報、匿名化されたユーザーの位置データを、予測モデルを改良する複雑なアルゴリズムへの入力として利用しています。
つまり、最終的な予測は、数百万のアカウントデータとマッピングツール、そしてユーザーのおおよその位置情報を組み合わせたものになります。この情報は、Googleがユーザーに合わせたターゲティング広告を配信するのにも役立っています。これは、この巨大企業の収益源の一つです。

ベトナム（出典：Synthesis）

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