人流データや交通データの分析において、最大の壁は「データのバラバラさ」ではないでしょうか。事業者、自治体、地域ごとに異なる形式、欠損値の処理、そして膨大な手作業。
交通施策の意思決定支援プラットフォーム「SeeMaaS」を展開する株式会社MaaS Tech Japanも、かつてはこのデータ整備の課題に直面していました。同社はこれまでも交通系データ、非交通系データの統合基盤を構築し、様々な自治体や民間に提供していましたが、その高い技術を実現する上で半面コストもかかっていました。しかし、DATAFLUCTのデータプラットフォーム「Airlake platform」を導入したことで、その状況を劇的に変えることに成功しました。
同社の取締役副社長COO 清水様と、開発をリードした古川様に、DXを加速させるデータ活用の舞台裏を詳しく伺います。
課題：複雑なパイプラインと「手離れの悪さ」が成長の足かせに
―まず、今回のプロジェクト以前に抱えていた課題について教えてください。
古川様：以前はデータ加工のパイプラインが非常に複雑で属人化していました。地域や事業者ごとにデータ形式がバラバラな中、SeeMaaSを動かすための初期設定に膨大な手作業が必要でした。案件ごとにエンジニアがカスタマイズしていたため、時間も工数も、そして費用も嵩んでいました。
清水様：サービスの拡張性と柔軟性を確保するためには、データ整備の自動化とコスト削減が急務でした。エンジニアを単なる「データの整備作業」から解放し、プロダクト本来の機能改善に集中させる必要があったのです。
解決策：MaaS Tech Japanのモビリティデータ統合技術をAirlake platformでより楽に、より迅速に実装する
―多くの選択肢がある中で、なぜDATAFLUCTの「Airlake platform」を採用されたのでしょうか。
清水様： 最大の理由は、非構造化データや形式がばらばらなデータを自動で構造化できる技術力です。
Airlake platformを活用することで、交通データだけでなく、観光・人流・気象といった外部データも即時に連携できるようになりました。Airlake platform機能でデータを自動で整理・構造化してくれるため、これまで手作業で行っていたクレンジングやテーブル結合が驚くほどスムーズになったのです。
効果：「導入障壁」が下がり、現場の移動実態もより鮮明に
―導入によって、プロダクトやビジネスにはどのような変化がありましたか？
清水様：これまで提供してきたデータ活用の価値に加えて、「導入のしやすさ」が劇的に変わりました。リードタイムの短縮と予算の低減が叶い、お客様にとっての導入障壁を大きく下げることに成功しました。
また、単一のデータだけでは見えなかった地域の移動実態が、多角的な視点で把握できるようになりました。例えば、人流データと移動情報を組み合わせることで、数字に裏付けられた、より精度の高い運行計画を立案できます。これは、現場の改善だけでなく「経営改善」へと直結する大きな進化です。
―エンジニア側の変化はいかがでしょうか？
古川氏： 開発環境がノーコード・ローコード基盤になったことで、新しいデータの取り込みや分析モデルの入れ替えがカジュアルに行えるようになりました。エンジニアが本来のミッションであるサービス開発へコミットできるようになり、組織全体の生産性が向上しています。
―SeeMaaSの今後の展望についてお聞かせください。
清水様：自治体や交通事業者の皆様が地域の移動課題に日々向き合ったり、パートナー企業と連携したりする中で、気軽にSeeMaaSを扱いやすくすることは、その地域状況に適した活用を促すことにつながります。現場に即した形で使っていただくのと同時並行で、MaaS Tech Japanとしても、皆様と一緒に頭をひねりながら、解決の糸口を見つけていきたいです。
SeeMaaSは「現場の運行改善」から「経営改善」へ、最終的には持続可能な移動社会の構築に資するツールになると信じています。
古川様：新たなSeeMaaSの構築では、拡張性・柔軟性を高めることを意識しました。データがすべて揃っていなくてもカジュアルに始められるような体制となっているので、まずは気軽に相談していただきたいと強く願っています。
「バラバラなデータをどうやって自動で繋げているのか？」「このまま手作業を続けることによる、負荷をなくしたい」 そうお考えの担当者様は、以下のリンクより個別相談にお申し込みください。貴社のデータ形式に合わせた最適な活用プランをご提案します。
本プロジェクトの責任者
石田 和也（株式会社DATAFLUCT Airlake platform Unit執行役員 Airlake Knowledge 事業責任者）