データからヒト・コトをとらえて新サービスにつなげる

　ビッグデータの世界では、データの集積度が上がれば、より大きな対象を捉えられることになる。たとえばタクシーにドライブレコーダーを設置したり、GPSで現在地を得たり、配車管理システムを導入したとしよう。これらの情報を集積すれば、交通渋滞や路面状況が分かってくる。さらにそれを1社だけでなく、複数の企業が共同でより多くのデータを集積していくと、都市全体がいかなる状態なのかがわかる。

　同様にスマートフォンと人の往来データを集積すれば、街の賑わいや歩行者の属性がわかる。これを集積化すると市民活動や経済情勢が分かってくる。このように目的をもってデータを集めれば、公共サービスの高度化に向けデータをより広い範囲で利用できるようになる。

　川崎氏は「逆に言えば、目的なく社会を捉えても、ビッグデータは人の役に立たないということ。データの集積度を上げて、最終的に一人ひとりに価値をフィードバックすることが重要だ」と説く。

　つまりデータを通じ、モノの向こう側にいるヒト・コトを的確にとらまえることが、その対象に向けた価値のあるフィードバックになるということである。これが1つの新しいサービスや商品につながっていく。

　自動車分野でのビッグデータに目を向けると、車両そのものから取得できるログや、荷物の運び方など業務中に生み出されるデータは事業者しか入手できない価値のある事実データだ。これが天候・地図・SNSなどの外部データと結びつけば新たなアイデアやヒントになる。

　従来、ITベンダーは、運行管理や物流管理などのバックオフィス系システムを担当してきた。「しかし今後は、情報を管理するためのシステムから、きめ細やかな商品配達、安心・安全・快適性など、現場で活用できるシステムが求められるようになるだろう」（川崎氏）と予測する。

走行・エリア・軌跡から新しいサービスが生まれる

　いまテレマティクス分野ではさまざまな情報の集積が始まり、新しいサービスが生まれつつある。


　これをリアルワールドにナビゲートし、その活用をうまく循環させることが重要だ。そのためにテレマティクスでは、車両データだけでなく、業務から生まれる関連データや、社会的な情報なども収集する必要がある。


　こうして得られた情報をプローブデータと呼ぶ。プローブデータとはGPSを搭載した自動車から得られる移動軌跡情報（緯度経度・車両ID・時刻）のこと。