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街の渋滞をビッグデータで解決、公共交通機関向けMaaS「Swiftly」が1000万ドル調達

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ピックアップ:Swiftly Raises $10 Million in Series A Funding to Scale a Mobility Operating System for Cities ニュースサマリー:公共交通機関を対象としたビッグデータ解析企業「Swiftly」は8日、シリーズAにて1000万ドルの資金調達を実施したと発表した。同ラウンドに参加したのはVia ID、Aster…

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ピックアップSwiftly Raises $10 Million in Series A Funding to Scale a Mobility Operating System for Cities

ニュースサマリー:公共交通機関を対象としたビッグデータ解析企業「Swiftly」は8日、シリーズAにて1000万ドルの資金調達を実施したと発表した。同ラウンドに参加したのはVia ID、Aster Capital、 Renewal Funds、 Total Energy Ventures、 Samsung NEXT、 RATP Dev、 Wind Capital、 1776、 Plug and Play Group、 Elemental Excelerator and Stanford StartX-Fund。同社はブログにて、意図的に伝統的なVCファームでなくモビリティー領域に特化したファンドを選択したと強調している。

同社は電車やバスなどの公共交通機関向けに、位置情報ビッグデータを利用したシステム運用や、根本的なルート改善策などを提供している。位置情報から機関に悪影響を及ぼしている箇所や場所を特定しやすくする。

また同社は、カスタマーサービスセンターなど向けにロケーションビッグデータを生かした、リアルタイムにおけるバスや電車の「遅延」を正確に分析可能なサービスを提供している。同社によれば既存のサービスに比べ30%以上の正確性を誇るとしている。

話題のポイント:公共交通機関向けMaaS(Mobility as a Service)を提供しているのがSwiftlyです。今までも、例えば渋滞でバスが10分遅れるという事実を伝えてくれるアプリなりサービスは存在していました。Swiftlyはその「情報」をより正確に伝えることに加え、それをビッグデータとして生かすことで根本的な渋滞原因を突き止めることを最終的な目的においています。

同社のミッションはアルファベット4文字「Make Cities More Efficiecncy(街を、もっと、効率よく)」で表現されています。同社はこのミッション達成のため、公共交通機関を運営する市と連携し、現段階において55の都市・2500の交通機関とパートナシップを結んでいます。

また、同社が提携を結んでいる市内であればGoogle Maps上においてもSwiftlyの恩恵を受けることが可能です。以下のように、リアルタイムの交通機関の条件・情報を参照しベストルートやスケジューラーを利用できます。

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上記でも述べたように同社の最終的な目的は市内公共機関の根本的な改善にあります。

例えば、同社のプラットフォームを用いればバスの停車駅の場所を微妙に調整することで渋滞を解消へ向かわせることも可能です。パブリックトランスポーテーションといえば、「遅れることは避けられない」という考えが一般的でした。インターネットによって、「遅れている」という情報にアクセスすることは誰でも出来るようになりました。

Swiftlyが目指す次のステップはその情報を利用した根本的な改善にあり、まさにMaaSの活用例のひとつと言えるでしょう。

UberとLyft、どっちが使われてる?ーークレカ履歴からサービス利用状況を分析するSecond Measure、GSなどから資金調達

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ピックアップ:Goldman Sachs and Citi Make $20 Million Venture Bet That Private Equity Wants Consumers’ Credit Card Info  ニュースサマリー:クレジットカード利用履歴解析プラットフォーム「Second Measure」は12日、ゴールドマン・サックス証券およびCiti Venturesから2千万…

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ピックアップGoldman Sachs and Citi Make $20 Million Venture Bet That Private Equity Wants Consumers’ Credit Card Info 

ニュースサマリー:クレジットカード利用履歴解析プラットフォーム「Second Measure」は12日、ゴールドマン・サックス証券およびCiti Venturesから2千万ドルを調達したことを公表している。Fourtuneなどが報じている。

Second Measureは消費者のクレジットカード履歴から特定企業の利用動向をビッグデータ解析し、VCやファンドへデータ提供している。消費者の購買記録から上場・未上場に関わらずあらゆる角度から企業パフォーマンスや消費者が「実際のどの場所で何を購入しているか」をほぼリアルタイムに導くことが可能だ。

2015年創業の同社は現在、Neuberger Bermanなどの資産マネージメント企業やNew Enterprise AssociatesなどのVCを中心に約150を超える顧客にサービス提供している。

話題のポイント:Second Measureが週に1度公開しているブログでは、ある特定分野に関する市場レポートを公開しています。これが大変面白く、今回は1月21日にパブリッシュされた「Rideshare:With IPOs looming, Uber leads market share, but Lyft has gained ground」を一緒にみてみたいと思います。

UberとLyftは2019年中にもIPOするといわれている中、Second Measureは現時点では未公開企業の両者を消費者のビッグデータから多角的に分析しています。以下のグラフは、2016年から2018年12月までにおけるUberまたLyft両者の成長率です。

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Credit:Second Measure

このデータから分かる通り、市場全体のシェア率はUberが68.8%を占める一方で、Lyftが28.9%なため、前者が圧倒的に勝利を納めています。しかし、成長率を比較するとLyftの方が優れている、ということも読み取れます。次のグラフは、2018年におけるライドシェア全体の利用率、またUber・Lyft両者の各州における割合を示しています。

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Credit:Second Measure

この図からは、Lyftが比較的西海岸にて好まれていることが読み取れるほか、特にワシントン州シアトルでは全州の中でも最大比率45%を占めているようです。

また顧客の利用回数が多くなる地域、特に中部から東海岸に行けば行くほど、Uberがそのシェアを拡大していることもわかります。Second Measureによれば、2018年のUberは月平均5.8回利用され、Lyftは月平均4.9回の差異があるとしていました。

このように、未公開企業であっても消費者のクレジットカード利用データから導き出せるバリューデータは数多くあるのだと気付かされます。ちなみに、上記のデータなどは無償にて公開されているものなので、実際のプラットフォーム上にはさらに詳細なデータがあることが想像できます。

City Venturesにてマネージングディレクターを務めるLuis Valdich氏は、Fortuneの取材に対し以下のようにSecond Measureの可能性に触れていました。

“The opportunity to leverage the data in a new and creative way is not only exciting not only in the investing space, but also across the economy….Within the corporate world, companies can track how the competition is doing in real time.” (新たなテクノロジーを用いてデータにレバレッジをかけ、クリエイティブにそれを利用する。これは、投資分野だけでなく、経済そのものが面白くなると考えています。例えば、ある業界の企業は、これからリアルタイムで競合他社と自社を視覚的に比較できるようになるのです)。

VCやアセットマネジメント企業が顧客の中心だというSecond Measureですが、今後、新たなユーザー層に向けたサービス展開があるのかどうか、そういった点にも注目したいです。

世界のデータ量が毎年40%増加、2020年までに50倍に

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興味深い事実を挙げよう。シンガポールとインドに拠点を置くAureus Analyticsが作成した新しいインフォグラフィックによると、現在の世界のデータの90%はここ2年間に生み出されたもので占められているという。 このインフォグラフィックでは、2015年の重要なビッグデータ及びアナリティクス動向を明らかにし、また、モノのインターネット(IoT)やウェアラブル、クラウドなどについても言及している。…

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Via Flickr by Marius B. Lincensed under Attribution 2.0 Generic.

興味深い事実を挙げよう。シンガポールとインドに拠点を置くAureus Analyticsが作成した新しいインフォグラフィックによると、現在の世界のデータの90%はここ2年間に生み出されたもので占められているという。

このインフォグラフィックでは、2015年の重要なビッグデータ及びアナリティクス動向を明らかにし、また、モノのインターネット(IoT)やウェアラブル、クラウドなどについても言及している。

世界のデータ量は毎年40%、そして2020年までには50倍にまで増加すると予想されている。一方データレイクにより10~100倍までものコスト削減が見込まれる。

「企業の重要な決断における素早い洞察」はビッグデータの分析に投資している企業にとって即座な利益をもたらすという。調査対象の役員の74%は今後12~18ヶ月でデータに基づいた洞察が加速していくと推測した。

グラフに示されるように、批判的に見て、政府のビッグデータに対する政策は未だに伸び続ける情報のニーズを満たしていない。

クラウド処理について言えば、2015年にはクラウドのビッグデータの分析処理にエンドユーザが1800億米ドルを費やすと予想される。

今後重要となるトレンドはディープラーニングに関するものだろう。ディープラーニングとは「構造化されていない大量のバイナリデータの中から、注目すべき項目をコンピューターに認識させ、関係性を推測させるもの」である。

IoT市場については、2020年までに281億米ドル上昇すると見込まれている。一方ウェアラブル市場は2024年までに700億米ドルに達する見込みで、「常につながる」サービスを消費者へ提供することで、ビッグデータはさらに加速すると見られる。

最後に、これは当然かもしれないが、今後2020年までの間ビッグデータを扱うスキルへの需要は非常に高まるだろう。アジアに関する特別な数字は挙げられていないが、この需要はイギリスだけで160%増加すると見られている。

Aureusによるインフォグラフィックの全容は以下を参照してほしい。

【via e27】 @E27sg
【原文】

big.data_.trends.2015