【イベントレポート】SB Tech Night #3 MaaS編

【イベントレポート】SB Tech Night #3 MaaS編

(2021年10月1日掲載)

2021年8月6日に、第3回「SB Tech Night」が開催されました。

「SB Tech Night」は、ソフトバンクのエンジニアが、技術のアウトプットを自由にできる場所・輝ける場所を作りたいという思いで始まったイベントです。

目次

早速、今回のイベントのレポートしていきたいと思います。テーマは「MaaS」です。

イベント詳細

SB Tech Night #3 MaaS編


まずは、今回はこんな質問から。

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「今でも信じられない(笑)」という回答が8%、「知らなかった。」が36%、「知っていた。」が56%という回答結果となりました。

それではイベントの登壇者の話を振り返ってみましょう。

こちらがプログラムの全体像です。

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自動運転時代を見据えたMaaSのプロダクト開発

お1人目の発表者はMONETの山科さん。 「自動運転時代を見据えたMaaSのプロダクト開発」というテーマでお話いただきます。

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山科さんは、ソフトバンクから、MONET Technoloties株式会社(モネテクノロジーズ)へ出向されて、MONETの企画開発を担当されています。

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MONETは、ソフトバンクとトヨタ自動車の共同出資会社で、2018年に誕生したそうです。

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『さらに、トヨタ以外にも、ホンダ、スバル、ダイハツなど様々な主要車メーカーが参画して、オールジャパンという形でやっているのがMONETです』

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『交通弱者や買い物困難者などが持つ課題を「課題解決」すること、さらに新しいモビリティで日本を元気にしよう(地域活性化)というのがMONETが目指す社会です。』

確かに、ネット中心の社会になり、さらにコロナパンデミックにより、人間の移動自体がしにくくなってきた中で、移動自体にも価値をつけていかないと、移動する人はどんどん少なくなっていきそうです。

具体的課題としては、地方での少子高齢化が進み、交通弱者と呼ばれる人達が増えているなどが挙げられます。

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『自動運転車が無い時代から、2019年度オンデマンドバス運行、2020年~人の移動だけで無くサービスの移動を開始し、、そこから自動運転時代に向けた製品開発を行っています。』

全国の多くの自治体とこういった活動を推進して、連携する自治体は103にも上るそうです。

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『MONETコンソーシアムというものも作っており、そこには672社も加盟していただいています。そこでのコラボレーションから新しいビジネスを考えています。』

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「コンソーシアムの力も合わせて、自動運転時代に向かっています」

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『2021年6月に新サービスであるMONETアプリをリリースしています。

MONETプラットフォームの上に、人やモノ、サービスの移動をワンパッケージで提供するプラットフォームとなっています。』

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『1つのアプリの中で複数のサービスをワンパッケージで提供する形がMONETアプリです。

さらに、車両の共有も進めています。たとえば、朝夜野通勤時間は沢山のバスが動いていますが、昼間はとても空いています。その時間をたとえばモバイルクリニックなどに利用する事で、車両を増やさず車両の有効活用が出来ます。』

1つ1つのサービスで別々のアプリを使うのではなく、1つのアプリにパッケージ化されているため使いやすそうです。

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ここまではサービスの説明でしたが、ここから技術的な内容に入って行きます。

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意外だったのが、MaaSとは何かについて、世界的に統一的な定義がないということです。

さまざまな定義の中で開発を続けていくこともなかなか難しいところがあるでしょう。

自治体、企業が一緒になって、日本のMaaSを創り出していくという想いでプロダクト開発をされている点が素晴らしい取り組みですね。

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自動運転が期待される領域の一つが「人の移動」で、特に地方では、高齢化が進み、免許返納も増加しているのは、体感値でも感じるところです。

公共交通の稼働率も下がり、車がないと生活できなくなる人が増える中で、車を所有していなくても快適な生活できるような課題解決が必要となってきているそうです。

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『オンデマンドバスは、需要に合わせた相乗り運航をするサービスです。

同じ道を通る人達同士という、需要に合わせることによって、乗車効率や運行効率を高めることができ、乗車賃を下げたりすることが可能です。』

1人が1台の車を持つことがいかに非効率なのかを感じますね。

『人と車の組み合わせを自由に変えることによって、個人が車を所有しなくとも、移動を快適にしたい、短時間で移動したいというニーズを満たすことができます。』

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『また、地方において、医療サービスへの課題もあります。

車を運転できない高齢者たちは病院に通院することも難しいですし、人が減れば減るほど公共交通機関も維持するのが難しくなっていきます。 家族が通院の送り迎えをするとしても、それはそれで家族の負担が増えてしまうという問題があります。

さらに、医師側も在宅医療の増加に伴い、1人の医師が在宅医療を行える数は、移動時間も考慮すると、数が限定されて、非効率です。』

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『それらの課題を解決するサービスとして、医療モビリティー、つまり医療機器や看護師を載せた車を患者宅付近へ派遣するというものを提供しています。

看護師も同乗しており、医師とのコミュニケーションも可能で、出来る限り対面での診療に近づくサービスとなります。』

医療と移動、更に通信を掛け合わせることによって、過疎地域の医師の限られた時間を有効活用しながら、医療クオリティを下げない取り組みはとても相性が良さそうです。

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MaaSサービスの裏側も解説してくれました。モノリシックなサービス開発ではなく、APIを組み合わせて疎結合なサービス開発は今どきな手法ですね。

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さらに細かく、アプリレイヤー、サービスAPIレイヤー、基礎的APIレイヤーの3層に分かれて、開発をしているそうです。

現状はアプリとしての提供ですが、MONETマーケットプレイスで、サービスAPIの提供も検討しているとのことでした。

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スピーディな開発を目指すために、アーキテクチャとしてはマネージドやサーバレスの積極活用、CI/CD環境の整備

ALB -- Fargate - ElastiCache、Aurora、認証はAuth0、監視はDataDogと、今どきな構成ですね。

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開発はGithubを中心に構成されているそうです。 コンテナレジストリに登録する経路と、EKSへリリースするためのルートが2つあるというのは真似してみようと思いました。

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オブザーバビリティ(化観測性)についても話がありました。『マイクロサービスを進めるためには、マイクロサービス間の依存関係の見える化、そして健全性を即時に把握できることが大切。』

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『集約して可視化することで被疑箇所を素早く特定でき、ログを追って原因特定までスピーディに対応できます』

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『インシデント通知も、リアルタイムな通知をPagerdutyを使って実現できています。マネージドサービスを使うことで管理個所を少なくし、アプリに集中することができています。』

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データ活用に関してもAWSのマネージドプロダクトをフル活用していますね。

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自動運転バスを遠隔コントロールするシステム

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2人目の登壇者はBOLDLY株式会社の須山温人さんです。後から聞いたのですが、ワクチンを打った後で高熱を出しながらの登壇だったようで、見返してみると確かにつらそうな所が見て取れました。改めてありがとうございました。

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ヤフーのシステムエンジニアのご出身です。

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趣味でOSSのAutoWareをつかっての自動運転車を作ってるとのことで笑、かなり熱いです。

詳細はQiitaの以下のアドレスから見ることができるようですので、興味のある方はぜひ覗いてみてください。

https://qiita.com/atsuto

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『BOLDLYはソフトバンクの子会社であり、社内で自動運転に取り組む意志のある若手3人が立ち上げた会社です。2016年から約5年間、「自動運転バスをどのようにして社会で使ってもらうか?」という社会実装に挑戦をしています。』

「自動運転社会実装ベンチャー」という、未来を見据えたキャッチコピーがついています。

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『社会実装に向けたステップには4つのレベルがあります。

実証実験、サービス検証、レべル2有人サービス開始、レベル4無人サービス開始、という段階となっています。我々は今「レベル2有人サービス開始」を取り組んでいるところです。

今後、法律改正によってレベル4が解禁になれば、実際に公道で無人運転サービスを開始することができるという流れになっていきます。

レベル4になれば、ドライバー不足や人件費の問題なども解決できていき、爆発的に自動運転車が普及してくると考えています』

日本はこうした法律の壁によって無人での自動運転ができない現状のようです。

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『レベル4実現に向けては警察庁も動きを始めていて、2022年度までに道交法をレベル4対応に改正する流れになっているので、来年再来年には法改正されるのではと期待しています。』

テクノロジーの進化に対応して、法律というルール側の対応が遅れがちな日本ですが、もう少しで未来がやってきそうですね。

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BOLDRYのサービスは、自動運転車両 運行プラットフォーム Dispatcherをコアとして提供。すでに羽田イノベーションシティと、茨城県境町で実際に乗ることができるそうです! これは、ぜひ行って乗ってみたいですね。羽田だと誰でも乗れるそうです。 ちなみに、車両はフランス製の自動運転車ARMAを使っているそうです。

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自動運転バスの理想形は、お客さんがスマホで予約をすると、バスが自動でやってきて乗せてくれるという形です。

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これを実現するための遠隔コントロールの流れが示されました。

一番左側に、お客さんからの予約やダイヤ情報を受け付ける部分、その 右側にDispatcherがあって、一番右側に車両があります。

世界では自動運転を実現するためのAPIを提供している自動運転車というものがたくさん出ているらしいです。そういった車を使わず独自に車にコンピュータと通信ユニットを積んだ形式も自社開発されているそうです。

自動運転車には車両ごとの差異があって、差異を吸収するレイヤーがあるのは苦労されているだろうなと感じます。

まず、予約システムの解説がありました。

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過去の実験例の紹介がありました。

予約アプリからディスパッチャー経由でスズキの車両を操作した事例です。

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『スマホアプリからの操作で車両のドアが開いているところです。 これによって予約した人が乗ることができます。』

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予約情報を受け取るAPIを用意してあり、JSONでデータを投げると指定した時間と場所で何人のるといったことが指定出来るそうです。

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次に、GTFSファイルを使ったダイヤ運行について、紹介がありました。

『GTFSはGoogleなどが提唱している公共交通のデータフォーマットで、この形式で作成することによって、定められたダイヤ通りに自動で走行することができます。』

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『GTFSで公開することによって、乗り換え案内などで検索が出来るようになります。実際に、ヤフーの乗換案内で自動運転バスが検索可能となっています。おそらく、これは日本初じゃないかと思います』

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『様々なメーカーの自動運転車に対応するため、Virtual Vehicleプログラムを開発して、複数の車に対応しています。車両ごとに、データ形式、API情報、API認証方式など様々な違いがあるためこのプログラムが必要で、これがある事で、運行情報システムからは統一的に車両を扱うことが可能です。』

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車が通信が出来ることを前提に開発しているそうですが、通信が途切れた場合は安全に停止するようにしている。MRMという考え方があり、交差点の真ん中で停車したりしないよう、判断をする工夫をしていたり、通信断の判定がとてもむずかしいとのことでした。 通信断を確実に判定するには数十秒待つと言った必要があるでしょうが、車は常に動いているのでそんなに長く待てないなど、苦労がありそうです。

また、後から質問したのですが、通信は映像や画像などのデータをやりとりするため、LPWAといったナローバンドのネットワークは相性が悪く、基本的にはLTEでの通信をしているそうです。

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発車時の安全確認についてのアルゴリズムは上記スライドのようになっています。

発車時刻になった、ドアセンサが反応していない、ドアが閉じられている、車内で移動している人がいない、この4つの条件を同時に満たした時に発車指示を走行制御装置に出すようになっています。

バスの天井部分にカメラを設置して、人間の頭を追跡することによって、人間の移動を判定しています。この判定は機械学習を使っています

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『基本的にはAWSを利用しています。 APIはLambdaを使って、車からの位置情報などリアルタイム通信はWebsocketを私用しています。 車の位置情報などはElasticsearchにいれて分析しやすいようにしています。 ダイヤ情報はDynamoDBに格納して、分析は、Kibanaで可視化をしています。』

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最後に、自動運転バスの遠隔コントロールの流れについて全体の図がもう一度紹介されました。

顧客ドリブンで進める物流MaaSテック

最後、3人目の登壇はMeeTruck株式会社の小野寺良祐さんです。

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こちらが目次です。

会社紹介、MaaSテックな取り組みについての話が展開されていきます。

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『MeeTruckはソフトバンクと日本通運のジョイントベンチャーとして、2020年4月に誕生した会社です。

ソフトバンクからはDX・ITの知見を、日本通運からは運送業の知見を持ち寄り、物流業のDX化を目指そうと立ち上がっています。

中小の運送会社がターゲットとなっています。』

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『2020年10月には日常業務型のサービスをリリース。運送業者の日常業務を効率化するウェブサービス』

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『2021年3月にはトラックドライバー用のアプリをリリースしています。

それまでWebから行っていた作業をモバイルアプリから行えるようになっています。』

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『上記がサービスの全体像です。

運送会社の1日の業務のフローは定型化されたものがあり、受注から始まり、どこからどこに、いつまでに運んでほしいという指示に沿って、配送担当の人が計画を立てます。

これら一連の流れについて、とてもレガシーな業界で、今まで紙で管理しているのが現状でこれをDX化するのを支援しています。

今後はトラックマッチングサービスとして、荷物を運んでほしい人と、空いているトラックをマッチングさせるアプリケーションを検討しています。』

ここまでがMeeTruckが提供しているサービスの話で、ここからは「未来の話をします。」という小野寺さんの前置きから話が展開していきました。

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『動態管理ソリューションとして、トラックの位置情報の管理して追跡を行うものです。

これが実現すると、配送の進捗をリアルタイムで把握したり、勤怠管理が客観的になるというメリットがあります。

移動の最適化、効率的な配車による環境負荷の軽減、管理者・ドライバー間のミス・コミュニケーション削減にもつながります。』

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『軒先情報と呼ばれる、各拠点ごとの情報、例えば「ここでは写真を撮ったらいけない。」などを事業所内のルールを共有化することができます。

このような情報を地図上でピン止めして、自社の中で社内SNSとして共有しています。』

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AI自動配車という、運送会社のブレーンでもある、配車マンの業務支援のサービスも開発しています。

配車マンと呼ばれる人は、いつまでにどの荷物をどこまで運んでほしいかの情報をもとに、トラックドライバー・トラックを紐づけて配車します。

自社のトラックだけでまかなえない時はパートナー関係のある運送会社に委託することもあり、気にしないといけないことも多く負担になっています。

この配車マンの業務負担を軽減するのがAI自動配車です。テクノロジーの力で配車マンの感覚に近づけるかどうかの戦いです。

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 トラック走行経路の最適化することで、業務効率の改善にもつながります。

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顧客ドリブンの開発というのが発表のテーマにもありました。

顧客の声をもとに仮説と検証を繰り返すという開発の手法を取り入れているということです。

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『顧客の声としては、生の声と、声なき声つまりデータという2種類があります。

自社内の当たり前に気づけないところもあると思うので、声にならない部分からいかに顧客ニーズを引き出すかという点も大事にしています』

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急いで開発をしないといけない中、きちんとデータ解析基盤を構築し、データドリブンないし決定が出来る体制を構築しているのはすごいですね。

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開発の手法としては、アジャイル開発を行っています。

日本人は完璧主義に陥りやすいですが、顧客の声を聞くことを恐れず、生の声とデータの両軸から仮説を検証していくスタイルは素晴らしいと感じました。

まとめ

今回のSB Tech Night #3では以下の3人の方にMaaS関連の技術的な話を含めて行っていただきました。それぞれどのような話だったのかをおさらいしてみます。

  1. 「自動運転時代を見据えたMaaSのプロダクト開発」山科 瞬さん(MONET)
    • 交通弱者を救うこと、さらには新しい価値を創造して地域の活性化を目指す
    • 人の移動から、サービスの移動まで提供する
    • サービスだけでは無く、APIでの提供により連携サービスを増やしていく事が可能
    MONETの開発している自動運転サービスが展開されていくことで、新時代の移動が誕生しそうで楽しみです。
  2. 「自動運転バスを遠隔コントロールするシステム」須山 温人さん(BOLDLY)

    自動運転バスの遠隔コントロールの話が印象に残りました。日本国内でも既に実証実験がされている自動運転サービスです。 国内の自社開発の自動運転車がここまで進んでいることに感動を覚えました。そして、アーキテクチャの概要をこんなにじっくり聞いたことがなかったのでとても勉強になりました。 また、AWSを使った構成もとても興味深かったです。

    レベル4が解禁され、サービスが次の段階に行くのが楽しみです。

  3. 「 顧客ドリブンで進める物流MaaSテック」小野寺 良祐 さん(MeeTruck)

    普段全く接点の無いトラック運送の業界の話で、沢山の苦労が感じられる話でした。 日本通運とソフトバンクのジョイントベンチャーで、DX化が遅れている運輸業界への変革の具体的プロセスを提示してくれている印象でした。

    p>働く人達の労働環境の改善、属人化を排除して、客観的な情報の共有を進めています。

今回のレポートは以上になります。

SB Tech Nightでは、今後も定期的にソフトバンクのエンジニアによる技術発信をおこなっていきます。 次回のSB Tech Night #5は、2021年10月26日(火)「クラウド」がテーマです。 ご興味のある方は、ぜひご参加ください。