MaaS（モビリティ・アズ・ア・サービス）の社会実装を推進するスタートアップ、MaaS Tech Japan（東京・千代田）は、移動情報の統合データ基盤「TraISARE（トレイザー）」を開発した。交通事業者ごとに多様な形式、フォーマットで保有されている交通データや、人流データを整理統合し、シームレスな連係を可能にする。移動データを高度に活用できることで、街全体の交通最適化などに役立つ期待がある。
MaaSデータ基盤のTraISARE（トレイザー）は、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の助成を受け、MaaS Tech Japanが開発した。国内1万以上といわれる交通事業者が保有する運行データは、形式やフォーマットが事業者ごとにバラバラで、リアルタイムに可視化、分析するハードルは高かった。
例えば、MaaSアプリの経路検索の機能1つとっても、必要とされるのは時刻表や運賃のデータだけではない。遅延情報を反映するには運行系のシステムのデータ、混雑情報は車両センサーのデータや交通系ICカードなどの改札データといった具合に、必要な“部品”は多岐にわたる。これらのデータについてTraISAREは、鉄道やバス、航空、タクシー、デマンド交通など、MaaSを構成する多くのモビリティサービスに対応できる。携帯キャリアが提供する人流データなどの交通系以外のデータも含めて、統合分析がしやすいようデータの前処理をすることで、高度な活用を可能とする。
具体的には、交通事業者や自治体はTraISAREをベースにし、一歩進んだMaaSアプリを構築できる。他の交通手段のリアルタイムの状況を踏まえたルート案内を行ったり、人流データなどと掛け合わせて導き出した混雑・遅延予測を基にユーザーの行動変容を促したりすることが可能になる。コロナ禍でリアルタイムの混雑情報を経路検索に反映させるニーズが高まっているものの、一部の大手鉄道会社を除いて大半の交通事業者が未対応だ。この観点でTraISAREを活用したいという声も多いという。
また、TraISAREを導入した交通事業者や自治体は、集まった移動データを分析することでサービスやまちづくりに生かせる。例えば、自治体が地域のモビリティサービス全体の利用動向をデータで把握したうえで交通計画やオペレーションを見直したり、交通事業者が新規で走らせるデマンド交通の影響を予測・評価したりといったディープな分析が可能になる。また、複数のモビリティをまたぐ定額チケットをMaaSアプリで提供した際に、どういう属性のユーザーが実際どのように利用したのかなど、データを用いて効果検証し、次のアクションに生かせる。
「ある街が温暖化ガスの排出量を下げるため、マイカー利用より公共交通や自転車シェアリング、電動キックスケーターなどの利用を促す意思決定をした際、その試みが実際どの程度のインパクトをもたらしているのか、街全体でモニタリングする仕組みもつくれる」と、MaaS Tech Japan取締役COO（最高執行責任者）の岡部亜門氏は話す。
さらにもう1つ、TraISAREをベースとすると、交通以外のサービスとの連携もしやすくなる。小売事業者がMaaSと連携したサービスをつくることや、エネルギー事業者がEV（電気自動車）のシェアリングサービスを行うなど、MaaS×異業種の取り組み、Beyond MaaSの世界だ。交通以外のプレーヤーにとっては、移動データをどう扱えばいいのか分かりづらい面がある。その点、移動データを統合したTraISAREとAPI（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）接続すれば、スムーズにビジネスを構築できるという。
混雑予測情報の反対、「空き」情報にも価値あり？
より具体的なTraISAREのユースケースとして、MaaS Tech Japanは2021年5月、交通データと人流データを組み合わせて混雑予測情報を提供するダッシュボード「PeopleFlow（ピープルフロー）」を公開した（現在は終了）。
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