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Google Maps の底力:膨大なデータを用いて、目的地までの時間を予測する!

Posted in Big Data, Google, Mobile, Post-PC, Research by Agile Cat on January 8, 2014

Ex-Google Engineer Reveals How Google Maps Figures Out Destination Times
http://wp.me/pwo1E-75C
Paul Szoldra  Dec. 28, 2013
http://www.businessinsider.com/google-maps-times-2013-12

_ Business Insider

When you search for directions using Google Maps, there are a variety of factors at play in determining when you’ll actually arrive, according to a former Google engineer.

元 Google エンジニアの話によると、Google Maps を用いて行き先を検索するとき、実際に到着する時刻を判断するための、さまざまな機能が動き出すらしい。

In a post on Quora recently spotted by 9to5Mac, ex-Google engineer Richard Russell reveals more of what that is:

先日に、9to5Mac が見つけ出した Quora のポストにおいて、元 Google エンジニアの Richard Russell が、その詳細を明らかにしている:

"Like in similar products, Google maps ETAs are based on a variety of things, depending on the data available in a particular area. These things range from official speed limits and recommended speeds, likely speeds derived from road types, historical average speed data over certain time periods (sometimes just averages, sometimes at particular times of day), actual travel times from previous users, and real-time traffic information. They mix data from whichever sources they have, and come up with the best prediction they can make.

その他のプロダクトと同様に、Google がマッピングする ETA( Estimated Time of Arrival)は、特定のエリアで利用可能なデータに応じて、さまざまな機能を成り立たせる。それらの範囲は、法的な速度制限/推奨される速度/道路の種別に応じた速度/一定期間における平均速度データ(平均速度や、朝晩の速度など)/先を走るユーザーから得られる実際の移動時間、リアルタイムな交通情報などになる。そして、それらの情報源からのデータを混ぜ合わせることで、最も適切と思われる、予測値を導き出す。

Most companies who do live traffic compare their predictions against actual time in traffic to tune their algorithms and data sources. The likely result of this is that the companies who have access to the best usage data (ie those who are best able to compare their predictions against reality, which means those who have the most usage) are likely to end up with the best predictions in the medium to long term.”

ライブ・トラフィックに取り組む大半の企業は、自身のアルゴリズムとデータソースをチューニングするために、実際のトラフィック・データと予測値を比較する。その結果として起こり得ることは、最も利用価値の高いデータへのアクセス権を持つ企業が、中長期的にみて、最も適切な予測をもたらす可能性が高いということである(言い換えれば、最も多くの人々に利用されるデータを持つ企業が、最も適切に予測と現実を比較できる)。

In short, there’s a ton of data Google is calculating just to tell you that your destination may happen to be 10 minutes away. The company also revealed more on how crowdsourced traffic data helps make Maps even more accurate in 2009.

簡潔に言うと、目的地まで 10分の距離に、あなたが居ることを伝えるために、Google は膨大な量のデータを計算できるということだ。また、同社は、クラウドに集められたトラフィック・データが、より正確な Maps を作り出すことを、2009年の時点で明らかにしている。

"When we combine your speed with the speed of other phones on the road, across thousands of phones moving around a city at any given time, we can get a pretty good picture of live traffic conditions," wrote Dave Barth, product manager for Google Maps.

「 あなたの車速と、道路上を移動する他者スマホの速度を組み合わせると、その街の中を移動する数千のスマホに横串を指すかたちで、リアルタイムの交通状況の、きわめて正確な全体図が得られる」と、Google Maps の Product Manager である Dave Barth は述べている。

Of course, no matter how much data is involved, the time you get will likely never be perfect. As Russell writes, calculating ETAs "is a future-prediction problem, and traffic, while it follows certain patterns, is inherently unpredictable.”

もちろん、どれだけのデータ量があろうとも、予測される時間が完璧になることはあり得ないだろう。Russell が述べているように、「 将来予測の問題であり、トラフィックが特定パターンに従うとしても、本質的に予測が不可能 」なものが、ETA の計算なのである。

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image月曜日の Engadget に、「Google、自動車のAndroid化を目指す団体 Open Automotive Alliance を結成。Audi・GM・ホンダ・現代・NVIDIA参加」という記事が出ていて、Agile_Cat の周辺には、それに注目する人が多かったように感じていました。この OAA の目的は、「 モバイル業界での Android の成功を自動車に持ち込み、オープンでカスタマイズでき、スケーラブルかつ安全なプラットフォームを通じて自動車のイノベーションを加速すること 」とされています。 しかし、Android はオープンでも、Google Maps はクローズドです。 そして、Google のビジネスは、スマホの時と同様に、ここにあるのです。__AC Stamp 2

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