技術紹介

NAVITIME JAPAN ENGINEERS

  • 02. 交通工学

    近未来に交通状況がどう変化していくか精緻に捉えるための研究開発などを実施しています。また、研究開発の成果はカーナビサービスへの適用はもちろんのこと、土木計画学会を始めとした様々な学会での発表・論文に繋がっています。また“鉄道混雑予測”“ナビタイムマイレージ”といった社会の混雑緩和に貢献することを目的としたサービスも展開しています。

    自動車の推奨経路

    超渋滞回避

    交通コンサルティング

  • 04. xR

    快適なナビゲーション体験を提供するため、現実世界と仮想世界を融合させた新しいナビゲーションを目指しています。あらゆるプラットフォームで快適に動作するよう、日夜研究を行っています。

    AiRCAM

  • 06. パーソナライズ

    歩く速さを変更しての案内やエレベーターを優先した案内、定期券ルートを考慮する乗換など、ユーザーの属性や様々な状況に合わせたナビゲーション方法を研究しています。カーナビの案内では、いつも通っている道を学習し、その人に合わせた案内も行っています。

    AIルート

    PR経路

  • 08. UX

    全行程を自社開発している当社では、デザイナー、フロントエンド、バックエンドの垣根を超えて、UX(ユーザー体験)の向上に取り組んでいます。画面デザイン、UI、反応速度、データ、サポートなど様々な方向から、より良い体験を提供するために何ができるかを検討し、実施・検証しています。社内ワークショップや、ユーザーテスト、優れたUXを提供したプロジェクトを表彰するイベント「UX Awards」なども実施しています。

    UXの取り組み

  • 09. スケーラビリティ
    (ハイブリッドクラウド/マルチクラウド)

    ナビタイムジャパンが提供するサービス全体で月間5,500万人ものユーザが利用しており常に膨大なアクセスを処理しています。瞬間的なアクセス増加に対応するためオンプレミスの環境だけでなく、AWSやAzureをはじめとしたパブリッククラウドサービスを柔軟に活用することでサービスの安定稼働を実現しています。その他にもビッグデータの分析や先行開発など多岐にわたりクラウドサービスを積極的に取り入れています。

    登壇資料「ECS×スポットインスタンス活用の秘訣」

  • 11. ソフトウェア開発手法

    バックエンドからフロントエンドまで自社開発を行う当社ではカンバン、スクラムといったAgileプラクティスの活用やJenkinsやDockerを活用したDevOpsなど様々なソフトウェア開発手法を導入し、開発効率化を実現しています。社内での情報共有ツールSlackでは活発に情報共有が行われる他、エンジニア自作のbotによる業務効率改善なども活発です。その他、社内勉強会では品質向上を目的としたテスト手法の共有やGit活用のハンズオンなど開発力向上・開発効率向上につながる情報共有が積極的に行われています。

    開発環境

    ナビタイムジャパンのソフトウェア開発

  • 01. 経路探索技術

    “NAVITIME”のほぼ全てのサービスで活用されているコア技術。公共交通機関や徒歩、車、自転車を組み合わせたドアtoドアでの最適な経路探索を実現しています。トラックカーナビや動態管理で活用される巡回経路探索技術、不動産サイトなどの法人顧客からニーズが高い到達圏探索など様々な形でサービスを支えています。

    トータルナビ

    動態管理

    到達圏探索

  • 02. 交通工学

    近未来に交通状況がどう変化していくか精緻に捉えるための研究開発などを実施しています。また、研究開発の成果はカーナビサービスへの適用はもちろんのこと、土木計画学会を始めとした様々な学会での発表・論文に繋がっています。また“鉄道混雑予測”“ナビタイムマイレージ”といった社会の混雑緩和に貢献することを目的としたサービスも展開しています。

    自動車の推奨経路

    超渋滞回避

    交通コンサルティング

  • 03. 測位・航法

    ナビタイムジャパンで開発・提供するサービスの位置測位に用いられる「航法技術」の研究開発を行っています。ジャイロ、加速度センサ、地磁気センサなどを活用した自律航法とマップマッチング等の技術を組み合わせ、ナビゲーションサービスの根幹を支える位置測位精度の向上を進めています。今後も屋内位置測位など応用範囲の拡大が期待される技術です。

    エンジニアインタビュー

  • 04. xR

    快適なナビゲーション体験を提供するため、現実世界と仮想世界を融合させた新しいナビゲーションを目指しています。あらゆるプラットフォームで快適に動作するよう、日夜研究を行っています。

    NAVITIMEレンズ

    カーナビタイム ARナビゲーション

  • 05. 自然言語処理

    ユーザの発話した音声や、入力した文字情報から意図を解析する研究を行っています。名称や住所などの地点を確定する基礎技術の改善に加え、最近では、chat bot や ロボットとの自然な対話から、ナビゲーションへとつなげる方法を研究しています。

    Alexa

    ボイスコントロール

  • 06. パーソナライズ

    歩く速さを変更しての案内やエレベーターを優先した案内、定期券ルートを考慮する乗換など、ユーザーの属性や様々な状況に合わせたナビゲーション方法を研究しています。カーナビの案内では、いつも通っている道を学習し、その人に合わせた案内も行っています。

    AIルート

    PR経路

  • 07. データサイエンス

    MAU5,500万人の膨大な交通ビッグデータを用いて自動車の渋滞対策や公共交通の最適化、国内観光戦略立案、訪日外国人の回遊、北陸新幹線など新規鉄道・道路開通後の商圏変化など、幅広いデータ分析提案およびコンサルティング活動に活用しています。また、首都圏約2,500万人がどの電車に乗るかシミュレーションすることで実現した電車混雑予測は平成28年度JCOMM賞のデザイン賞を受賞しています。2016年に開発した"NT-filter"ではドライバーの位置情報ログから地図データに収録されていない道路を抽出する技術が採用され、抽出された新規開通の道路は全てのユーザーが利用可能となっています。

    混雑エリアマップ

    電車混雑予測

    NT-filter

  • 08. UX

    全行程を自社開発している当社では、デザイナー、フロントエンド、バックエンドの垣根を超えて、UX(ユーザー体験)の向上に取り組んでいます。画面デザイン、UI、反応速度、データ、サポートなど様々な方向から、より良い体験を提供するために何ができるかを検討し、実施・検証しています。社内ワークショップや、ユーザーテスト、優れたUXを提供したプロジェクトを表彰するイベント「UX Awards」なども実施しています。

    UXの取り組み

  • 09. スケーラビリティ
    (ハイブリッドクラウド/マルチクラウド)

    ナビタイムジャパンが提供するサービス全体で月間5,500万人ものユーザが利用しており常に膨大なアクセスを処理しています。瞬間的なアクセス増加に対応するためオンプレミスの環境だけでなく、AWSやAzureをはじめとしたパブリッククラウドサービスを柔軟に活用することでサービスの安定稼働を実現しています。その他にもビッグデータの分析や先行開発など多岐にわたりクラウドサービスを積極的に取り入れています。

    登壇資料「ECS×スポットインスタンス活用の秘訣」

  • 10. マルチデバイス

    デバイスが多様化する中、移動するすべてのユーザに同質のサービスを提供するため、マルチプラットフォーム・マルチデバイス対応を行っています。

    Alexa

    CarPlay

  • 11. ソフトウェア開発手法

    バックエンドからフロントエンドまで自社開発を行う当社ではカンバン、スクラムといったAgileプラクティスの活用やJenkinsやDockerを活用したDevOpsなど様々なソフトウェア開発手法を導入し、開発効率化を実現しています。社内での情報共有ツールSlackでは活発に情報共有が行われる他、エンジニア自作のbotによる業務効率改善なども活発です。その他、社内勉強会では品質向上を目的としたテスト手法の共有やGit活用のハンズオンなど開発力向上・開発効率向上につながる情報共有が積極的に行われています。

    開発環境

    ナビタイムジャパンのソフトウェア開発

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  • 技術紹介

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  • 02 アルゴリズム開発エンジニア
  • 03 地図フレームワーク開発エンジニア

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