都市でのヒトの移動を分析することで、交通インフラや土地利用の最適化に役立つ。これまでは、モビリティデータを得るのに、通信プロバイダや位置情報サービスの保有するログが用いられていた。ただこれだと、データが得られる地域が限定されるとともに、国境をまたいでの移動を反映するのがむつかしい。 こうしたなかGoogleは、ユーザーのプライバシーを保護しつつ、グローバルかつリアルタイムにモビリティデータを得る手法を開発したようだ。 ・匿名化されたデータに機械学習モデルを適用Googleの開発した手法では、位置情報の活用を許可したユーザーのスマホからのデータを用いる。データを匿名化して集約することで均一な解像度でヒトの流動性が表せるという。 データの匿名化では、ランダムなノイズを付加し、時間の経過に伴うヒトの位置を分散化したものを集計する。 所定の時間間隔で、エリア間での相対的なヒトの流動性を計算。モビリ