Google マップはなぜこんなに正確な道順を提供できるのでしょうか?

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これは、衛星画像、航空写真、街路地図、360 度パノラマビュー、地理情報システム (GIS) データなどのさまざまな技術を組み合わせた結果であり、さまざまな手段で移動されたルートを調査する目的に役立つ包括的なデジタルマップを作成します。

Google マップは、その有用性を最適化し強化するために、常に新しい機能とデータで更新されており、世界中の何十億もの人々にとって現代の旅行に欠かせないものとなっています。

この一見単純なアプリケーションの背後には、ユーザーが求めているナビゲーションの質問に答えるために、以前のユーザー、衛星、車両など、さまざまなソースから高品質の情報を収集する複雑なプロセスがあります。

時代を先取りした生きた地図

つい最近まで、地図上で場所を探すには、巨大な紙を広げ、点や線、小さな文字を何時間もかけて読み通す必要がありました。Googleはデジタル地図の作成を初めて考えた企業ではありませんでしたが、2000年代半ばにGoogleマップがリリースされた当時、それまでに見たことのない技術を採用していました。Googleマップは、ブラウザ内で衛星画像を表示するという、当時としては先進的な技術システムも搭載していました。

誰も自分の故郷を衛星画像で、ましてやカラーで見たことがありませんでした。それは全く新しく、刺激的な世界の眺めでした。しかし、それはほんの始まりに過ぎませんでした。

Googleは、数々の賢明な買収を通じて、デジタルマッピング製品の改善と強化に着手しました。今日のGoogleマップの成功の多くは、Where 2 TechnologiesとKeyholeの買収によるものです。これら2社がGoogleの既存ツールにもたらした技術的追加により、Googleマップの品質は飛躍的に向上し、ユーザーにとってよりアクセスしやすくインタラクティブな製品となりました。

Keyholeの買収により、Googleは使いやすい衛星画像レビューツールの開発に不可欠なソフトウェアを保有することになります。一方、Where 2との提携は、他社製品をはるかに凌駕するユーザーインターフェース体験を提供します。ユーザーがこの会社のページを再読み込みすることなく、デジタルマップをスクロールしたりズームイン・ズームアウトしたりできるという点は、Googleに独自の競争優位性をもたらしています。

巨大な「ジグソー」ゲーム

Googleマップは、その技術を迅速に拡張し、開発者向けにAndroidとiOSにストリートビューを統合できるようにしてきました。しかし、Googleはどのようにしてこれらすべてを組み合わせ、ユーザーをA地点からB地点まで誘導しているのでしょうか？

「根本的なことは、道路を含む現実世界のモデル、つまり世界のデジタル現実を持つことだ」とグーグルの地理情報部門ディレクター、クリストファー・フィリップスは語った。

このリアルなモデルを作成するために、Googleは衛星画像と航空リモートセンシング画像を使用しています。これらの画像は、写真測量法と呼ばれる手法を用いてストリートビューのデータと重ね合わせられます。そして、GPSデータと組み合わせることで、正確な座標を持つ画像が作成されます。これにより、Googleは画像と実際の位置との間の距離を測定できます。

Googleは、地図を構成するすべての情報と画像を取得した後、交通状況、ルート、企業に関するデータを重ね合わせます。月間10億人以上のユーザーを抱える同社のリアルワールドデータは、常に補充・更新されています。また、バスや電車の時刻表などの地方自治体のデータや、企業からの情報も収集しています。

しかし、仕事はまだ終わっていませんでした。Googleは、遠隔地やアクセスが困難な地域のデータと画像の不足を補う方法を必要としていました。そこでストリートビューが登場したのです。

ストリートビューは、ユーザーが周囲の場所を「仮想的に」探索できるだけでなく、包括的な画像データの収集プロセスにおいても重要な役割を果たしています。Googleは、車、バイク、スノーモービル、ラクダ、ダイバー、さらには宇宙飛行士に至るまで、考えられるあらゆるものにカメラを取り付けています。

これらのカメラシステムは、単に写真を撮るだけではありません。最新の地図データを二重チェック、精緻化、最適化するのにも役立ちます。カメラに搭載されたAI技術があらゆる変化を検知し、Googleサーバーに送信して、以前の画像と比較し、差異や食い違いを見つけ出します。

Google マップは A 地点から B 地点までの移動時間をどのように推定するのでしょうか?
ある地点から別の地点までの移動にかかる時間を予測したり、ある場所の混雑度を測ったりするために、Google はレビュー、投稿された情報、匿名化されたユーザーの位置データを、予測モデルを改良する複雑なアルゴリズムへの入力として利用しています。
つまり、最終的な予測は、数百万のアカウントデータとマッピングツール、そしてユーザーのおおよその位置情報を組み合わせたものになります。この情報は、Googleがユーザーに合わせた広告のターゲティングにも役立っており、これはこの巨大企業の収益源の一つとなっています。

ザ・ヴィエット（出典：シンセシス）

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