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Uberの「到着推定時刻」精度を上げるのはどのデータ?

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※本記事は提携するVentureBeat「Uber taps ClimaCell to improve ETA estimates with hyper-local weather data」の抄訳になります。 Uberは気象テクノロジー企業「ClimaCell」とパートナーシップを締結することで、同サービス利用時に算出されるETA(到着予定時刻)の算出能力向上を目指す。 ClimaCellは20…

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ClimaCell’s HyperCast software

※本記事は提携するVentureBeat「Uber taps ClimaCell to improve ETA estimates with hyper-local weather data」の抄訳になります。

Uberは気象テクノロジー企業「ClimaCell」とパートナーシップを締結することで、同サービス利用時に算出されるETA(到着予定時刻)の算出能力向上を目指す。

ClimaCellは2016年にボストンで創業された、リアルタイムな天候予測に特化したテクノロジー企業である。同社は、政府の衛星から収集される典型的な気象予報データではなく、より地表近くに存在する複数のデータソース、すなわち、自動車やドローン、カメラ、飛行機、ヘルスケアデバイスなどのIoTネットワークから情報を収集する。同社はこのようなビッグデータ系を、“Weather of Things”と呼んでいる。

天候と交通の相関性は一般的にもよく知られており、例えばある研究では雨は交通速度を12%程度まで低下させるという結果も出ている。また雪・霧・路面凍結などはさらに悪質な交通状況を生み出すことで事故発生を助長し、交通速度の低下を招く。

だからこそ正確な情報は重要であり、リアルタイムかつローカルな天候予測は航空や建築、アウトドア・イベント、流通業界の助けになる。UberはClimaCellが開発するソフトウェア「HyperCast」を活用しており、同ソフトウェアは、雨や雷、空気質指数などの、世界中のローカルな気象データを分単位での閲覧を可能にする。

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Above: Uber will be using ClimaCell’s HyperCast weather software

ClimaCellは創業以来、ソフトバンクやフォードなどの名だたる投資家らから、累計で約8,000万ドル以上の調達を成功させており、DeltaやUnited、JetBlueなどの航空会社や、AWSやフォードなどの企業を顧客としている。

ビッグデータは、生命保険契約の発行、都市・人間の行動のインサイト活用、交通の改善などあらゆる現代的なデジタル・サービスの裏側で活用されている。2月初旬も、配送・物流大手であるUPSが、リアルタイムデータを基に最適な配送ルートを発見する新しい動的ルーティング機能を発表している。

当然だが、Uberは兼ねてからビッグデータ活用を強く推進してきている。過去にも移動時間推定に対する天候データ活用に取り組んでいる。また、休日や宗教行事、コンサート、フェスティバルなどのビッグ・データを収集し、サービス需要の増減予測を行う「PredictHQ」とパートナーシップを結び、サービス需給の最適化を図る試みを行なってきた。そんな中、ClimaCellの導入は、同社サービスにおける移動時間の推定能力を向上し、さらなるユーザー・エクスペリエンスの向上を実現するだろう。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

 

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