ENGINEER INTERVIEW 02

NAVITIME JAPAN ENGINEERS

アルゴリズム開発エンジニア

ナビタイムジャパンの経路探索は、

「移動の快適さ」まで考えた

アルゴリズムで作られています。

アルゴリズム開発エンジニア

ナビタイムジャパンの経路探索は、

「移動の快適さ」まで考えた

アルゴリズムで作られています。

  • Hiroki

    2014年 中途入社
    情報理工学系研究科数理情報学専攻修了

  • 大学院修了後、大手メーカー系企業に就職。セキュリティー関連ハードウェアの制御ソフトを開発していた。前職の事業所が東京から移転してしまったことをきっかけに、ナビタイムジャパンへ転職。学生時代に学んだアルゴリズムの知識を活かせると考え、入社を決意した。

アルゴリズムの知識が活かせる、
珍しい会社でした。

私が大学院で学んでいたのは、組合せ最適化などのアルゴリズム。しかし卒業後は大手電機メーカー系列の企業で、ネットワークセキュリティーアプライアンスの制御ソフトの開発に携わっており、大学院時代の知識を活かすことができずにいました。そんな中、会社の事業所が東京から撤退することになり、転職を決意。会社探しをする中で、アルゴリズムの知識を活かすことができそうなナビタイムジャパンに出会ったのです。私が所属している研究開発部門は、ナビタイムジャパンのサービスの核となる基礎研究を行っている部

署で、経路探索や自然言語解析、渋滞予測などのアルゴリズムの研究やデータ分析が行われています。やっていることは大学の研究室に近く、かなり特殊な職場です。しかし自分の専門領域を追求するだけでなく、それをどうやってサービスに落とし込むかまで考えるのも私たちの役割。アルゴリズムの開発だけをやって終わり、ではないところに、難しさとやりがいを感じます。日々の業務は、資料を調査したり、プログラムを書いて新しいアルゴリズムを開発したり、論文を書いたりすることが中心です。

私が大学院で学んでいたのは、組合せ最適化などのアルゴリズム。しかし卒業後は大手電機メーカー系列の企業で、ネットワークセキュリティーアプライアンスの制御ソフトの開発に携わっており、大学院時代の知識を活かすことができずにいました。そんな中、会社の事業所が東京から撤退することになり、転職を決意。会社探しをする中で、アルゴリズムの知識を活かすことができそうなナビタイムジャパンに出会ったのです。私が所属している研究開発部門は、ナビタイムジャパンのサービスの核となる基礎研究を行っている部署で、経路探索や自然言語解析、渋滞予測などのアルゴリズムの研究やデータ分析が行われています。やっていることは大学の研究室に近く、かなり特殊な職場です。しかし自分の専門領域を追求するだけでなく、それをどうやってサービスに落とし込むかまで考えるのも私たちの役割。アルゴリズムの開発だけをやって終わり、ではないところに、難しさとやりがいを感じます。日々の業務は、資料を調査したり、プログラムを書いて新しいアルゴリズムを開発したり、論文を書いたりすることが中心です。

最短の移動時間だけでなく、
移動の快適さも考えます。

ナビタイムジャパンの経路探索アルゴリズムは、実は移動時間が最短になる経路だけを検索しているわけではありません。私たちが重視しているのは「移動の快適さ」という概念です。例えば、移動時間は最短でも「乗り換え回数が多い」とか「運賃がすごく高い」という経路よりは、多少、時間がかかっても別の経路を好むユーザーのほうが多いはずです。こうなってくると、私たちが考えなければならないのは「快適さ」という抽象的な概念を、アルゴリズムに取り込んでいくことです。「乗り換えのために、何分までなら歩けるだろうか」とか「何回ぐらいまでなら乗り換えがあっても煩わしくないだろうか」といったユーザーの気持ちを推し量りながら、ビッグデータ解析も行いつつ最適な経路を探索できる計算式を開発していくのです。また、高速にレスポンスを返すためには、アルゴリズムそのものをあまり複雑にすることはできません。処理をできるだけ軽くして、高速化することも重要な課題です。その気になれば、複雑な要素をどんどん取り込んで、精度の高い検索を実施することもできるのですが、それだけを考えていたのでは、使い勝手が悪くなってしまうのです。

世の中にないデータを創り出し、
日本の交通を変えていきます。

現在私が担当しているのは、電車1本1本の混雑状況を駅ごとに予測するアルゴリズムです。快適な移動のため空いている列車を案内するには、どの列車がどのくらい混雑しているかというデータが必要ですが、実際にはそんな調査をしている会社はありません。いろいろと資料を探すうち発見したのは、国土交通省が公開している定期券利用者のアンケート結果のデータ。出発駅と到着駅がわかれば、大体ラッシュ時間帯に電車に乗っているはずですから、そこから大まかな推測はできます。また、私自身も何度もラッシュアワー

の駅に足を運び、混雑具合の目視調査を行いました。こうして得たデータの背後にある原理・法則を見つけ、少しずつ、正確な混雑状況を予測できるアルゴリズムに近づけていくのです。この電車混雑状況は“NAVITIME”のルート検索時にアイコンとして表示され、例えば「1本ずらせば空いている電車に乗れる」といった情報をユーザーに届けることができるようになりました。今後さらに予測精度の向上を行い、電車の混雑緩和のみならず、日本の交通政策に貢献していきたいと思います。

現在私が担当しているのは、電車1本1本の混雑状況を駅ごとに予測するアルゴリズムです。快適な移動のため空いている列車を案内するには、どの列車がどのくらい混雑しているかというデータが必要ですが、実際にはそんな調査をしている会社はありません。いろいろと資料を探すうち発見したのは、国土交通省が公開している定期券利用者のアンケート結果のデータ。出発駅と到着駅がわかれば、大体ラッシュ時間帯に電車に乗っているはずですから、そこから大まかな推測はできます。また、私自身も何度もラッシュアワーの駅に足を運び、混雑具合の目視調査を行いました。こうして得たデータの背後にある原理・法則を見つけ、少しずつ、正確な混雑状況を予測できるアルゴリズムに近づけていくのです。この電車混雑状況は“NAVITIME”のルート検索時にアイコンとして表示され、例えば「1本ずらせば空いている電車に乗れる」といった情報をユーザーに届けることができるようになりました。今後さらに予測精度の向上を行い、電車の混雑緩和のみならず、日本の交通政策に貢献していきたいと思います。

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