「車窓Grapher」は日常のバス乗車を観光体験に変えます。バス車内で、スマホ画面ではなく「車窓」を眺めてみませんか？他企業社員の富木 菜穂氏、羽田野 湧太氏、三輪 哲大氏と共同で、Plateauの3D都市モデル（建物・橋梁・道路橋データ）とGTFS・GTFS-RTを活用した「車窓Grapher」を提案・デモ公開しました。 「車窓」という視点から観光や日常におけるバスの乗車体験を見直してみたい、と作り始めたプロダクトです。
※「アーバンデータチャレンジ2023 with 土木学会インフラデータチャレンジ2023」にて一般部門 銀賞・国土交通データプラットフォーム特別賞を受賞しています。
コンセプト
車窓を思わず撮りたくなる。日常の”移動”を”観光”に変える、それが「車窓Grapher」です。
※「車窓Grapher」は「車窓」と「Photographer」を組み合わせた造語です。
綺麗な車窓を写真に残そうとしたら、障害物にさえぎられてしまった…という経験はありませんか？
「車窓Grapher」は、Plateauの3D都市モデル（建物・橋梁・道路橋データ）とGTFS・GTFS-RTデータを活用して、これからあなたの車窓に見えるランドマークをお知らせし、車窓を撮り逃がさないようにお手伝いします。
インストール不要で、スマホ通知と地図の2点のみという来街者も直感的にわかりやすいUIです。対象は東京23区内の都営バスですが、全国のバス・鉄道への拡張も可能な仕組みです。
※「車窓Grapher」は「車窓」と「Photographer」を組み合わせた造語です。
綺麗な車窓を写真に残そうとしたら、障害物にさえぎられてしまった…という経験はありませんか？
「車窓Grapher」は、Plateauの3D都市モデル（建物・橋梁・道路橋データ）とGTFS・GTFS-RTデータを活用して、これからあなたの車窓に見えるランドマークをお知らせし、車窓を撮り逃がさないようにお手伝いします。
インストール不要で、スマホ通知と地図の2点のみという来街者も直感的にわかりやすいUIです。対象は東京23区内の都営バスですが、全国のバス・鉄道への拡張も可能な仕組みです。
開発におけるポイント
技術面の挑戦は2点です。
①Plateauデータをメッシュ化することで、簡単かつ正確に扱うことができました。3m単位でランドマーク可視領域の計算を実施しています。
②GTFS・GTFS-RTを用いて、ユーザ端末のリアルタイム位置情報を使用せずにユーザの現在位置・バスルート上の今後の移動を推定できました。これにより個人情報やユーザ端末のリソースに配慮しながらタイムリーな通知を実現しました。
①Plateauデータをメッシュ化することで、簡単かつ正確に扱うことができました。3m単位でランドマーク可視領域の計算を実施しています。
②GTFS・GTFS-RTを用いて、ユーザ端末のリアルタイム位置情報を使用せずにユーザの現在位置・バスルート上の今後の移動を推定できました。これにより個人情報やユーザ端末のリソースに配慮しながらタイムリーな通知を実現しました。
GTFSとGTFS-RT、3D都市モデルや標高データがあれば全国どこでも導入できるはずです。
OSSとしてどなたでも運用できる形に向けて、導入実験やご相談をさせて頂ける方はぜひお声がけください！
OSSとしてどなたでも運用できる形に向けて、導入実験やご相談をさせて頂ける方はぜひお声がけください！