移動体データ形式「OGC MF-JSON形式」の取組みについて（２） OGC MF-JSON に関連した日立のケーススタディと周辺技術のご紹介
2022/7/12(株)日立製作所 研究開発グループ
先端AIイノベーションセンタ
刑部 好弘© Hitachi, Ltd. 2022. All rights reserved.

0

自己紹介
氏 名

刑部 好弘 (Yoshihiro Osakabe)

所属(株)日立製作所 研究開発グループ デジタルサービス研究統括本部
先端AIイノベーションセンタ 知能情報研究部

担当業務① 材料科学向けの人工知能技術 (Materials Informatics)② 地理空間情報向けの人工知能技術 (GeoAI)
人流解析やAIS解析などの移動体データ分析に従事。
OGCには2019から参加。

バックグラウンド

電子工学(修士)＋情報科学(博士)⇒ 超伝導工学と非ノイマン型アーキテクチャの研究

趣味・その他

剣道歴27年(会社の剣道部にも所属), Jazz鑑賞など© Hitachi, Ltd. 2022. All rights reserved.

1

本日ご紹介するコンテンツ
MF-JSON形式データを扱うツールのご紹介“可視化”の一例として日立の事例をご紹介

移動体データ向けのPostGIS拡張

フィジカルディスタンス誘発システム© Hitachi, Ltd. 2022. All rights reserved.

2

MobilityDBのご紹介© Hitachi, Ltd. 2022. All rights reserved.

3

OGC MF-JSONをサポートするツールが増えています
Python: MovingPandas (GeoPandas拡張)

出典： https://anitagraser.com/movement-data-in-gis/

PostgreSQL: MobilityDB (PostGIS拡張)

出典： https://github.com/MobilityDB/MobilityDB© Hitachi, Ltd. 2022. All rights reserved.

4

MobilityDBの概要✓ 移動体データ向けのデータベース技術– 移動体データ向けのデータ型を提供– 移動体データ分析向けの組込み関数なども提供– SQLのクエリオプティマイザーも独自実装しているので高速✓ PostgreSQLとPostGISの拡張機能なので、既存のエコシステムと共存する✓ OGC標準に準拠、MF-JSONはもちろん、その他のデータ形式も積極的にサポート– 開発チームの一員であるMuhmoud Sakr氏は現在OGC Moving Features SWGのco-chairとなっており、2019年頃からMF-JSON仕様策定にも参画している✓ Université Libre de Bruxellesのメンバーにより開発されている– OSSとしてPostgreSQLライセンスのもと公開されており、利用しやすい
出典： https://docs.mobilitydb.com/pub/MobilityDB_FOSS4G_Brussels_2019.pdf© Hitachi, Ltd. 2022. All rights reserved.

5

なぜPostGISでは不十分なのか？
✓ Trajectory自体はLinestringによって表現できるが、時刻の情報は持たせられない✓ そこで通常、PostGISでは「LinestringM」を使って、Measure(M)として時刻を入れる➢ ただしMeasure(M)は時刻の入力を想定しておらず、Mでソートするような機能がない。
➢ このことにより、2分探索のようなアルゴリズムの実装が難しくなっている。

✓ さらに、temporal point, temporal numbers, temporal Booleans, temporal
strings等、時系列データを想定した各種データ型も扱いたい

移動体データに特化したデータ型が必要 → MobilityDB

MobilityDB内部では、Trip単位でデータ格納
形式は[POINT(x␣y)@Time, …]
出典： https://docs.mobilitydb.com/pub/MobilityDB_PgConf_Russia_2019.pdf© Hitachi, Ltd. 2022. All rights reserved.

6

MobilityDBの想定ユースケース

Trip単位での計算・集計が容易に実行できる

出典： https://docs.mobilitydb.com/pub/MobilityDB_PgConf_Russia_2019.pdf© Hitachi, Ltd. 2022. All rights reserved.

7

MobilityDBの想定ユースケース

Trip単位ではない同時多発的事象も同様に扱い、集計することができる

出典： https://docs.mobilitydb.com/pub/MobilityDB_PgConf_Russia_2019.pdf© Hitachi, Ltd. 2022. All rights reserved.

8

MobilityDBの主要コンポーネント

✓✓✓
✓
✓

Time types
Temporal types
Query functions
GiST, SP-GiST indexes
Aggregation functions

詳しい説明は公式ドキュメントをご参照ください。
各種カンファレンスでの発表資料・動画など豊富です。
https://mobilitydb.com/publications.html

出典： https://docs.mobilitydb.com/pub/MobilityDB_PgConf_Russia_2019.pdf© Hitachi, Ltd. 2022. All rights reserved.

9

MobilityDBのデータ保存効率
MobilityDB開発チームによる実験
PostgreSQL migration
・公共交通機関・30秒ごとの位置情報データ・生データは 500+MB/day,
約300GB/year

PostGIS → 100億レコード/dayMobilityDB → 1万5,000レコード/day

5MB/day (2GB/year)
出典： https://docs.mobilitydb.com/pub/MoscowPublicTransport_MobilityDB_en.pdf© Hitachi, Ltd. 2022. All rights reserved.

10

MobilityDBのベンチマーク

出典： https://docs.mobilitydb.com/pub/MoscowPublicTransport_MobilityDB_en.pdf© Hitachi, Ltd. 2022. All rights reserved.

11

MobilityDBのベンチマーク

出典： https://docs.mobilitydb.com/pub/MoscowPublicTransport_MobilityDB_en.pdf© Hitachi, Ltd. 2022. All rights reserved.

12

MobilityDBのベンチマーク

出典： https://docs.mobilitydb.com/pub/MoscowPublicTransport_MobilityDB_en.pdf© Hitachi, Ltd. 2022. All rights reserved.

13

MobilityDBのベンチマーク

出典： https://docs.mobilitydb.com/pub/MoscowPublicTransport_MobilityDB_en.pdf© Hitachi, Ltd. 2022. All rights reserved.

14

MobilityDBのベンチマーク： データ転送
Machine #1

Trajectories
Instants

Machine #2

Transfer
各データ形式に書き出し転送したデータ量(byte)の比較

出典： https://docs.mobilitydb.com/pub/WKB-OGC-2021-June-slides.pdf

転送時間の比較© Hitachi, Ltd. 2022. All rights reserved.

15

移動体データの可視化： Pythonとの連携

データ管理

データ分析

可視化：HoloViz✓ MobilityDBチームが開発するOSS✓ psycopg2とasyncpgを使ってMobilityDB on PostgreSQLからデータをクエリできる。
– SQLAlchemyもサポート予定✓ MovingPandasを使えばさらに便利に✓ Django等のWebアプリ開発も容易に
出典：
MobilityDB-python | https://github.com/MobilityDB/MobilityDB-python/MovingPandas | https://anitagraser.github.io/movingpandas/
HoloViz | https://holoviz.org/© Hitachi, Ltd. 2022. All rights reserved.

16

ショートサマリ：MobilityDB✓ 移動体データ向けのPostgreSQL/PostGIS拡張機能– OGCの活動に参加しているチームが開発するOSS– 他のエコシステムとの連携も積極的に進めている印象• FOSS4GやPgConfにも参加しアウトリーチ活動にも積極的✓ 可視化に特化しているわけではないが、可視化する材料を手早く用意するには便利– MF-JSONを直接可視化するならSTINUUM ( https://github.com/aistairc/mf-cesium )– Pythonを経由するならば、MovingPandasとの連携が有力• HoloVizなど、Pythonベースの可視化ツールは開発が活発– Keplerでの可視化もあり得る© Hitachi, Ltd. 2022. All rights reserved.

17日立での事例紹介© Hitachi, Ltd. 2022. All rights reserved.

18

COVID-19をきっかけに、研究所内の”自由研究”としてスタート
YouTubeにて 「日立 フィジカルディスタンス」 でぜひ検索してください

https://www.youtube.com/watch?v=gKUQjnuOtbg
出典： https://www.hitachi.co.jp/rd/news/topics/2020/0923.html© Hitachi, Ltd. 2022. All rights reserved.

19

フィジカルディスタンス誘発システムのプロトタイプ開発と簡易検証「楽しさ」と「フィジカルディスタンス」をつなぐ仕組み特長⚫ 人のフィジカルディスタンスを保つ行動を計測⚫ 楽しもうとするだけで安全になるインタラクション© Hitachi, Ltd. 2022. All rights reserved.

背景・目的狙い

感染拡大防止COVID-19の感染拡大から自粛が求められている「フィジカルディスタンス」を保つ社会の維持は長期戦

ジレンマ

個人のQoL維持

外出時は常に緊張を強いられ、“自粛疲れ”を起こしてしまう

社会の経済活動維持

自粛によって生活娯楽関連サービスは大きな打撃を受ける© Hitachi, Ltd. 2022.
2021. All rights reserved.

21

課題
従来の対策

レジや受付カウンタなどの列になる場所に1～2m間隔の足元サインを張り付け必要に応じ、係員が徹底を声がけ
現状の課題

施設側の人的コスト
行動規制による利用者の心的ストレス⚫ 適切に距離を保持し続ける緊張を強いられる⚫ 家族やグループが列に並んだ場合、その後ろに並ぶ人にとって適切な距離が保てなくなってしまう⚫ 適切な距離を保持しなくなる人がいることで、不要なトラブルが発生する© Hitachi, Ltd. 2022.
2021. All rights reserved.

22

提案
本提案
指向性スピーカ⚫ 立ち止まるべき場所に保持し続けたくなる音と映像による演出⚫ グループで同じエリア内に立ち止まった場合、取るべき距離をダイナミックに変更する
従来

<1m

2m

2m

2m

TOFセンサ<2m2m© Hitachi, Ltd. 2022.
2021. All rights reserved.

23

デザイン仕様（例）（A）コンセプト「ミュージック」（B）コンセプト「森」複合商業施設のカフェでの導入を想定したデザイン。

自然の中のミュージア
ムでの導入を想定したデザイン。

映像は五線譜の楽譜や楽器のイメージ、音響はジャズミュージックに合わせて、立ち止まった位置に表示された楽器イメージの演奏がセッションのように聴こえてくる。

映像のデザインイメー
ジは森の茂道。音響は風のせせらぎの中、立ち止まった位置に表示された鳥や虫のイメージに合わせた生き物の音色が聴こえてくる。

© Hitachi,2021.
All rightsreserved. 2424
© Hitachi,Ltd. Ltd.
2021.
All rightsreserved.

動画コンテンツ①© Hitachi, Ltd. 2022. All rights reserved.

動画コンテンツ②© Hitachi, Ltd. 2022. All rights reserved.

動画コンテンツ③© Hitachi, Ltd. 2022. All rights reserved.

動画コンテンツ①※公開資料用に代替のスクリーンショットを提示いたします。

五線譜に沿って入場します

適切な距離で立ち止まると…
© Hitachi, Ltd. 2022. All rights reserved.

動画コンテンツ②※公開資料用に代替のスクリーンショットを提示いたします。

森の小道に沿って進む

適切な距離で立ち止まると…
© Hitachi, Ltd. 2022. All rights reserved.

動画コンテンツ③※公開資料用に代替のスクリーンショットを提示いたします。

待機スポット内の人数が変わってもシームレスに追従して判別します© Hitachi, Ltd. 2022. All rights reserved.

システム構成
センサの出力結果からプロジェクタで情報を表示して、人の行動変容を促す

TOFセンサ
レーザーセンサなど
位置測位入力部

必要に応じて指向性スピーカを使用して音による誘導を行う

フィジカルディスタンス
誘発装置
制御部(映像解析など)
(PC)

音響装置
（指向性スピーカ）

記録
映像出力部

音響出力部

映像出力装置 音響出力装置

プロジェクタ

指向性スピーカー

目標
地
点

オーディオ
インターフェース

・・・

表示装置（プロジェクタ）© Hitachi,
2021.
All rights
reserved. 31© Hitachi,Ltd. Ltd.
2021.
All rights
reserved.

動作仕様①対象領域に誰もいない④次の人が進入する②対象領域に人が進入⑤次の人が別グループで留まる③停止位置に人が留まる⑥複数人が同じグループで留まる© Hitachi,
2021.
All rights
reserved. 3232© Hitachi,Ltd. Ltd.
2021.
All rights
reserved.

簡易実験
被験者７名にシステムの案内方法は事前説明せず、「案内に従い、カウンターに進んで下さい」という指示のみによって体験してもらい、下記３つの期待する行動を観察によって判定する簡易実験を実施。
(1) 行列の配置，進行方向(2) 立ち止まるべき位置(3) 進行すべきタイミング
被験者 (1)行列の配置，進行方向 (2)立ち止まるべき位置(3)進行すべきタイミング

Y.K.

〇

〇

〇

M.I.

〇〇

〇

N.K.

〇〇

〇

T.H.

〇

×〇

S.S.

〇

×〇

M.K.

〇

〇

〇

K.M.

〇

〇

〇

(1) (3) は100％(7/7名)、(2) は70%以上(5/7名)誘発が確認できた。体験
後のインタビューから「（普段は）列で，じっとしておくことはつらいけど，素敵な音が聴けるなら，ここにいようと思える」など、心的ストレス軽減を示唆するコメントも得られた。
© Hitachi,
2021.
All rights
reserved. 3333
© Hitachi,Ltd. Ltd.
2021.
All rights
reserved.

まとめ
 待ち時間の演出とフィジカルディスタンスの行動誘発を促す手法を提案① 測距センサーによる人流計測・解析技術を用いて個人を特定することなく人同士の距離を検知② 行動と連動して投影映像と音響を変化させたマルチモーダルなインタラクション
 ２種類のシチュエーションを想定したプロトタイプを制作① 複合商業施設のカフェの注文カウンター前② ミュージアムの入場受付カウンター前
 簡易実験より、フィジカルディスタンスを保つ行動誘発と心的ストレス軽減を両立できる効果が期待① 被験者７名中５名（70%以上）に対して、期待した行動を促すことができた② 被験者からは心的ストレス軽減を示唆するコメントも得られた
 今回の簡易実験では、有意差を示す十分な評価はできていない。今後はサンプル数を増やした検証、また家族などの感染リスクの低いグループを配慮した行動誘発機能についての効果検証を実施する必要がある© Hitachi,
2021.
All rights
reserved. 3434
© Hitachi,Ltd. Ltd.
2021.
All rights
reserved.