業務系システム開発MaaSソリューション

MaaS(Mobility as a Service)がもたらす移動の変革

タクシーやレンタカー、バス、電車などの交通サービスをシームレスにつなぎ、
1つのサービスとして価値を提供する「MaaS」においては、
車両の状態や走行環境といったデータの活用が不可欠です。
Sky株式会社では、これまでに培ってきたクラウドサービスの開発実績を生かし、
お客様の新しいサービスの創出をご支援します。

Sky株式会社のMaaSソリューション

ソフトウェア開発の視点・技術で、モビリティ社会の進化を支援

IT技術の活用と共に、今後さらに移動手段は多様化していきます。Sky株式会社ではソフトウェア開発の視点・技術でどなたでも簡単に、自由にお使いいただけるソリューションを提供していくことで、より安全で、安心・快適・便利なモビリティ社会の実現を支援してまいります。

Sky株式会社のMaaSソリューション

MaaSサービスをクラウドで実現

サービス基盤の豊富な開発実績

Sky株式会社では、車載器、ドライブレコーダー、カーナビゲーションシステムやスマートフォン・タブレットなどのデバイスで取得したデータを蓄積・解析し利用できるサービス基盤を、各種クラウドサービス(AWS、Azure)上に構築した実績があります。
また、フロントエンドのサービス開発やバックエンドのサービス基盤開発だけでなく、スマートフォン・タブレットのアプリケーション、車載ソフトウェアの開発なども得意としており、MaaSサービスの構築をトータルでご支援することが可能です。

各種クラウドサービス(AWS、Azure)上への構築と蓄積データの利用分野 各種クラウドサービス(AWS、Azure)上への構築と蓄積データの利用分野

AWSを利用したサービス基盤の構成例

車載器などのデバイスから収集したデータを蓄積・解析し、利活用するために必要な環境を構築します。トレンドであるサーバーレス、コンテナなどの技術を活用し、疎結合で拡張性の高いアーキテクチャー設計をご提案します。

AWSを利用したサービス基盤の構成例 AWSを利用したサービス基盤の構成例

開発実績

MaaSサービスの実現に必要な「車両データ、走行情報の取得」「大量データ・大容量データの蓄積、解析」「データの利活用」に関する開発実績があります。

シェアリング カーシェアWeb予約サービス
公共交通 車内・運行状況見える化サービス
タクシー タクシー配車サービス、渋滞・高精度交通情報提供サービス
小売り・物流 フォークリフト安全・効率化推進サービス
行政・官公庁 国際イベント向け車両情報閲覧サービス
保険 社用車向けフリートサービス

車両データ、走行情報の取得

車両の位置情報や速度、ハンドル操作などの運転情報、車内・車外の画像など、走行、運行に伴い発生するデータをシステムに登録するインターフェイスの開発では、各種クラウドサービスに対する最適なアプローチが可能です。
サーバーレスアーキテクチャーの採用によりサーバーの運用維持に関わるコストを削減し、各種クラウドサービスが提供するマネージドサービスの活用により運用コストの低減や高スケーラビリティを確保します。

事例1MQTTで車載器からのデータ取得を最適化

車両は常にネットワーク圏内に存在するとは限らないため、適切なMQTTのQoS設定(データの通信品質・通信回数の設定)に加えて、データ取得の時間差を考慮して設計しています。
また、IoT Coreを採用することでデバイス管理やデータ転送を容易にし、開発コストの低減につながります。

MQTTで車載器からデータ取得を最適化

事例2マネージドサービスを活用した負荷変動への対応

Fargateを利用することでインスタンスの管理が不要となり、接続車両の増加や、特定の時間帯における稼働率の上昇に合わせたスケーリングが可能に。急激な負荷変動にも対応します。
また、負荷に合わせて必要なタスクを必要な数だけ起動することで、運用コストの最適化が可能です。

マネージドサービスを活用した負荷変動への対応

大量・大容量データの蓄積、解析

車両の情報や大容量の画像・動画データが日々増加していくなかで、大量データの蓄積によるクラウドストレージ、データベース利用料の増加を抑え、大量データの検索による性能劣化を防ぐために、過去の実績を生かした構成検討やご提案が可能です。また、天気情報などのコンテンツプロバイダーによって提供される情報を取得し、走行情報と関連づけることもできます。

事例3ビッグデータフレームワークによる大量データの解析

ビッグデータフレームワークのEMR(Hadoop、Sparkなど)を活用して大量データを解析し、リアルタイムにユーザーへ配信する仕組みを実現します。パフォーマンスを最大化するために、データ形式に合わせた適切なフレームワークを選定し、データを最適化します。

ビッグデータフレームワークによる大量データの解析 ビッグデータフレームワークによる大量データの解析

事例4データ変換処理のパフォーマンスを最適化

蓄積するデータの変換処理においては、メッセージキューによる非同期処理や並列処理を行い、性能面でも最適な構成を検討します。またリソースへのアクセス処理では、キャッシュやデータベースのレプリケーションを利用したアーキテクチャーによって、高いスループットを実現します。

データ変換処理のパフォーマンスを最適化

データの利活用

データを利用するサービス向けに、データ提供用のインターフェイスを提供します。外部の既存サービスを呼び出し、データを連携させることも可能です。交通サービスには高いリアルタイム性が求められるため、大量のデータからリアルタイムでの処理が必要なデータを見極め、最適なデータ処理を選択します。
また、位置情報を活かした地図上での地点表示や、位置情報と関連づけて車両情報を表示するデータの見える化にも対応した実績があります。

事例5車両から収集した道路の状態を地図上で見える化

OpenStreetMapを用いた地図サーバーの構築も可能です。道路の劣化情報を地図上にマッピングし、安定したパフォーマンスを提供。データ取得にはAthenaを採用することで、運用コストを低減します。

車両から収集した道路の状態を地図上で見える化 車両から収集した道路の状態を地図上で見える化

事例6車両の状況をリアルタイムで把握し、配車を効率化

車両、システム間のリアルタイムな情報連携により、車両の状況を見える化。地図上に表示された車両の最新状況から、運転管理者が運転手に適切な指示を伝えることで、迅速にユーザーのニーズに応え、効率の良い車両管理を実現します。ユーザーと運転手間のコミュニケーション機能も提供し、到着遅れの連絡や乗車位置の確認を可能にしています。

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