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、地図上で場所を見つけるには、巨大な紙を広げて、点や線、小さな文字を何時間もかけて調べる必要がありました。 Google はデジタル マップの作成を考えた最初の企業ではありませんでしたが、2000 年代半ばにマップが開始されたとき、それまでに見られなかったテクノロジーが採用されていました。 Google マップは、時代を先取りした技術システムとして、ブラウザで衛星画像を表示する機能も開始しました。
衛星画像、ましてやカラー衛星画像で自分の家を見たことがある人は誰もいません。これは、世界に対するまったく新しい、刺激的な見方です。しかし、それはすべて単なる出発点に過ぎません。
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アップグレードを開始しました。 Maps が今日享受している成功の多くは、Where 2 Technologies と Keyhole の初期の買収によるものです。これら 2 つの企業と Google の既存のツールを組み合わせることで得られる技術的追加により、マップの品質が大幅に向上し、消費者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になりました。
検索大手の同社は、Keyhole を通じて、使いやすい衛星画像評価ツールの作成に不可欠なソフトウェアを所有している。一方、Where 2 の取引では、他の製品よりもはるかに優れたユーザー インターフェイス エクスペリエンスが提供されます。この会社のページを再読み込みせずに、ユーザーがデジタルマップをスクロールしたり、ズームインしたり、ズームアウトしたりできる方法は、Google に独自の競争上の優位性を与えています。
巨大な「ジグソー」ゲーム
Google マップは、この技術を迅速に拡張し、開発者に公開して、Android および iOS プラットフォームにストリートビュー モードを統合できるようにしました。しかし、この会社はどのようにして上記のすべてを組み合わせて、ユーザーを A 地点から B 地点に誘導したのでしょうか?
「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。
この現実的なモデルを得るために、Google は衛星画像と航空リモートセンシング画像を使用します。その後、「写真測量法」と呼ばれるプロセスを通じて、画像はストリートビューのデータと重ね合わせられます。このプロセスをさらに GPS データと組み合わせると、正確な座標を持つ画像が得られます。そこから、Google は画像とその位置から実際の場所までの距離を測定できます。
地図を構成するすべての情報と画像が揃うと、Google は交通、ルート、ビジネスに関する追加データを重ねていきます。月間ユーザー数が 10 億人を超え、同社のリアルワールド データは継続的に蓄積され、更新されています。さらに、バスや電車の時刻表などの地方自治体からのデータや、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。 Google は、遠隔地やアクセスが困難な地域のデータと画像のギャップを埋めるためのソリューションを必要としていました。ここでストリートビューが役に立ちます。
ストリートビューは、ユーザーが周囲の場所を「仮想的に」探索できるモードであるだけでなく、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ます。検索大手は、自動車、オートバイ、スノーモービルからラクダ、ダイバー、さらには宇宙飛行士まで、考えられるあらゆるものにカメラシステムを搭載してきた。
これらのカメラシステムは写真を撮るだけでなく、最新の地図データを二重チェックし、改良し、最適化するのにも役立ちます。カメラの AI テクノロジーが変化を検知し、それを Google サーバーに送信して、以前の画像と比較し、違いや矛盾点を見つけます。
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。
したがって、最終的な予測は、数百万のアカウントから集約されたデータと、マッピングツールおよびユーザーのおおよその位置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を配信するのにも役立ちます。これは同社にとって主要な収益源の 1 つです。
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