キャノンITソリューションズは6月14日、数理技術による移動体データ分析技術を開発したと発表した。
キヤノンITSは、技術開発により、移動体に搭載された位置センサーデータを分析することで、トラック運行、ルート営業、倉庫での作業動線等を対象とした効率向上やコスト削減につながる知見の発掘が期待されているとしている。
この技術をグループ企業のキヤノンMJとキヤノンS＆Sの社有車テレマティクスデータに適用し、実証実験を本格展開している。
開発した技術は、DTW法（Dynamic Time Warping：動的時間伸縮法）をベースとした手法で、 社有車一台一台の動態履歴を自動的に比較し、 履歴の類似するパターンや、 他に類似する履歴のない特異パターンを抽出することができる。
この結果を詳細に検討して、サービスレベルを落とさずに環境負荷やコストを低減する「代替移動手段へのシフト」を進めている。
例えば長周期の動きの一部は公共交通機関を活用する、短周期の動きはレンタカーに置き換え変動費化する等のシフト策。これは従来のマクロ的な積み上げ合算や、ミクロ的な個別のアラート通知では達成できなかった成果。
キヤノンITSは今後、R＆D本部 数理技術部を中核に、今回の技術開発、実証実験で獲得した実績・ノウハウを生かしながら、開発した数理技術移動体データ分析技術のプラットフォームを整備し、SIコアやソリューションとしてサービス提供、事業展開していく計画だ。
