グーグルマップの城壁—データからデータを作り出すAI戦略

Posted on 2019-03-22(金) in Machine Learning

グーグルマップが、ゼンリンから自社独自のデータに切り替えたことによるクオリティの低下が話題になっていますが、グーグルマップが何年も前から、衛星写真やストリートビューなどのデータから、機械学習の手法を駆使して地図データをすごい勢いで充実させていることはあまり知られていません。

Google や Apple の地図サービスなどの事情に詳しい Justin O'Beirne 氏による「グーグルマップの城壁」と題されたこの記事では、Google がいかに画像認識と機械学習の技術を駆使し、「データからデータを作り出す」ことに成功し、自社サービスに他社が追いつけないような「城壁」を築くのに成功したか、ということが書かれています。

個人的な話ですが、最近、機械学習エンジニアとして独立してから、主にスタートアップ等を対象に、人工知能・機械学習系のプロジェクト戦略についてコンサルティングをしています。特に、機械学習やデータが鍵となるサービスでは、いかにデータを収集し、機械学習の技術を活用しながら新たなデータを生み出したり、競合が追いつけない勢いでプロダクトを改善するか、ということが非常に大切になってきます。その戦略を考える上でも、非常に示唆に富む記事になっています。

本記事の内容については、オリジナルの記事をご参照ください。(2019/3/24追記:本記事に含まれていたまとめは、著作権上の問題から削除しました。)

なお、グーグルマップに関する他の記事を見ていると、例えば Android 上のユーザーの位置情報なども使って、道路の情報を改善していると思われる箇所があるそうです。本記事に書かれた内容以外にも、利用できる様々なデータを使ってグーグルマップを改善していると思われます。