AOSデータ社、データコマースDataMart.jpに運輸物流オープンデータを公開 ～Data to AI®仕事術で運輸物流分野の生産性向上～

企業データとAIの利活用カンパニー、AOSデータ株式会社 (本社:東京都港区、代表取締役社長 吉田 宣也 以下 AOS データ社)は、運輸物流分野に関わる研究者、政策立案者、企業、市民に向けて、市場動向、輸送効率、環境負荷、インフラ状況などの多様なデータを通じて、効率的で持続可能な物流システムの構築と市場の透明性確保に貢献するため、課題解決に向けたデータ駆動型のアプローチを支援する運輸物流プンデータをAI学習用データコマースプラットフォーム「DataMart.jp」( https://datamart.jp/ )で公開したことをお知らせします。

■運輸物流データの高まり
近年、運輸物流分野におけるオープンデータの重要性が飛躍的に高まっています。デジタル技術の進展やグローバル化に伴い、情報の活用が物流業務の効率化やリスク管理、さらには環境保全においても不可欠となっています。特に、サプライチェーンの複雑化や消費者ニーズの多様化が進む中で、データを基にした戦略的な意思決定が求められており、オープンデータはその基盤として重要な役割を果たしています。運輸物流分野のオープンデータが重要視されるようになった背景には、いくつかの主要な要因があります。

1. デジタルトランスフォーメーション（DX）の進展
近年、デジタルトランスフォーメーションが多くの産業で進展しており、運輸物流分野もその例外ではありません。オープンデータを活用することで、物流業務の効率化、最適化が進み、データに基づいた意思決定が可能となります。輸送の効率向上やコスト削減が実現され、競争力の向上にもつながっています。

2. サプライチェーンの複雑化とグローバル化
サプライチェーンがますます複雑化し、国際的に広がる中で、リアルタイムかつ精緻なデータへのアクセスが不可欠となっています。オープンデータは、異なる国や地域の物流ネットワーク間での情報共有を促進し、輸送の遅延やリスクを軽減するための基盤となっています。

3. 環境保全への取り組み
運輸物流分野はCO2排出量の大きな要因の一つであり、環境負荷の軽減が急務となっています。オープンデータを利用することで、環境への影響をモニタリングし、輸送経路の最適化やエネルギー効率の向上を図ることが可能になります。環境負荷の低減に向けた具体的な施策が策定され、持続可能な物流システムの構築が進められています。

4. 災害対応とリスク管理
自然災害やパンデミックなどの不測の事態において、運輸物流の迅速かつ適切な対応が求められます。オープンデータは、災害発生時の物資輸送や復旧作業における最適なルート選定、物流拠点の配置など、リスク管理や災害対応のための重要なツールとなっています。

5. スマートシティとモビリティの革新
スマートシティの実現に向けて、都市の交通や物流を高度に管理・最適化するためには、さまざまなデータが相互に連携し、共有されることが重要です。オープンデータは、自動運転車やドローンなどの新しいモビリティ技術と組み合わせることで、都市の物流効率を大幅に改善し、よりスマートな都市生活を可能にします。

6. 消費者ニーズの多様化
オンラインショッピングの拡大に伴い、消費者のニーズが多様化し、配送の迅速性や柔軟性が求められるようになっています。オープンデータを活用することで、配送ルートの最適化や顧客に対するリアルタイムの配送状況の通知など、サービス向上が実現されています。

これらの要因により、運輸物流分野のオープンデータは、産業全体の発展や革新、そして社会的な課題解決のために欠かせない要素となってきています。データを活用した新たなサービスや技術の開発が期待されており、今後もその重要性はさらに増していくと考えられます。

■運輸物流データとは
運輸物流分野におけるオープンデータの重要性が増す中、その内容は多岐にわたります。オープンデータは、業界の効率化、コスト削減、環境負荷の低減、リスク管理の強化において、不可欠なツールとして機能しています。また、グローバル化や消費者ニーズの多様化に対応するための戦略的な意思決定を支援する重要な要素となっています。運輸物流分野で公開されているオープンデータの具体的な内容を紹介します。

1. 交通量データ:
- 特定の道路や高速道路の通行車両数
- 主要交差点での交通量
- 鉄道駅ごとの乗降客数
- 時間帯別の交通量データ
- 交通量の年次推移データ
2. 交通事故データ:
- 交通事故の発生地点
- 事故の種類（衝突、接触、転倒など）
- 事故発生時間と曜日別のデータ
- 事故原因の分類（運転ミス、速度超過など）
- 事故の被害状況（負傷者数、死亡者数など）
3. 物流ネットワークデータ:
- 国内主要物流拠点間の輸送ルート情報
- 輸送手段別（トラック、船舶、鉄道など）の物流ルートデータ
- 物流ハブの位置と役割
- 輸送時間の推定データ
- 輸送コストデータ
4. 公共交通機関データ:
- バスや電車の運行スケジュール
- 運行路線と停留所の位置データ
- 遅延情報とその原因
- 乗降客数データ
- 定期的な運行パターンの分析データ
5. インフラデータ:
- 道路、鉄道、港湾、空港の位置と規模
- インフラの老朽化や整備状況
- インフラ新設や改修計画
- トンネルや橋梁などの重要インフラの耐久性データ
- インフラ利用状況データ
6. 物流施設データ:
- 倉庫や物流センターの所在地
- 施設の収容能力や利用状況
- 施設の稼働率データ
- 冷蔵・冷凍施設の分布と容量
- 施設の近隣における交通アクセスデータ
7. リアルタイム交通データ:
- 現在の道路渋滞情報
- 交通事故や工事による通行止め情報
- リアルタイムの公共交通機関運行状況
- 現在の天候とその交通への影響データ
- リアルタイムの港湾・空港の混雑状況
8. 環境影響データ:
- 運輸活動によるCO2排出量データ
- 騒音レベルとその影響範囲データ
- 振動や排気ガスの測定データ
- 燃料消費量の推移データ
- 環境負荷軽減対策の効果データ
9. ドローン・自動運転車データ:
- ドローンの飛行ルートと飛行頻度
- 自動運転車の運行試験データ
- 新技術による物流効率化データ
- ドローン物流の配送時間短縮データ
- 自動運転車の事故発生率とその分析データ
10. 運輸物流コストデータ:
- 輸送手段別のコスト分析データ
- 燃料費と運賃の相関データ
- 物流センターでの運営コストデータ
- 倉庫の賃貸料と運用コストデータ
- メンテナンスと修理コストの推移データ
11. 物流効率データ:
- 輸送ルートの最適化データ
- 倉庫内作業の効率性データ
- 配送時間の短縮率データ
- 在庫管理効率データ
- オーダーから配送までの時間データ
12. 供給チェーンデータ:
- サプライチェーン内の物流フロー
- 在庫回転率データ
- 供給チェーンの中断リスクデータ
- パートナー企業間のデータ共有状況
- 供給チェーンのリアルタイム監視データ
13. モビリティデータ:
- モビリティサービスの利用者数データ
- シェアリングサービスの利用頻度データ
- 新興モビリティ技術の利用状況データ
- ライドシェアの運行ルートデータ
- モビリティに関連する消費者行動データ
14. 物流業務パフォーマンスデータ:
- 配達成功率データ
- 遅延発生率とその原因データ
- 顧客満足度データ
- 配送精度の向上データ
- 配送車両の稼働率データ
15. 地域物流データ:
- 各地域の物流需要データ
- 地域間の物流フローとその変動データ
- 地方物流拠点の配置と役割データ
- 都市部と地方部の物流コスト比較データ
- 地域別の物流インフラの状態データ
16. 国際物流データ:
- 国際輸送ルートとその変動データ
- 関税や通関手続きに関連するデータ
- 貿易における物流コストデータ
- 国際物流ハブの位置とその役割データ
- 国際輸送におけるリスク管理データ

これらのデータは、運輸物流業界において、より効率的で持続可能なシステムの構築やサービスの改善に大きく貢献しています。

■データの共有・活用から、資産として売買されるDXの推進へ
AOSデータは、『Data to AI® 』というキャッチフレーズを掲げ、AI・DX時代のAI&データドリブン経営のためのデータワンストップサービスを展開しています。具体的には、紙などのアナログ情報をデジタル化するプラットフォーム「aipapyrus.com」、企業内のデータを安全に共有・集積するプラットフォーム「aosidx.jp」、損失したデータを復旧するデータリカバリーセンター「data119.jp」、データを活用するためのAIデータ加工センター(データアノテーションサービス) 「aidata.jp」など、データのライフサイクル全体を一気通貫で管理するための各種ソリューションを、ワンストップで運営および提供しています。

「DataMart.jp」は、データ化、データ共有と保存、データ活用のデータライフサイクルの次に位置付けられる、企業間のデータ売買マーケットプレイスであり、企業データが資産として売買されるDXを推進いたします。

■AI学習用データコマース「DataMart.jp」を支える各賞受賞実績の技術
「DataMart.jp」は、経済産業大臣賞に輝くAOSグループのリーガルテックの技術、ITreview Grid Awardの3部門で連続受賞、2020年11月ITreview Customer Voice Leaders受賞の「AOSBOX」のクラウドバックアップ技術、BCN AWARD システムメンテナンスソフト部門最優秀賞を15年連続受賞したデータ管理技術、経済産業大臣賞を受賞したグループ企業のリーガルテック社のVDR技術を融合し、安全なデータのやりとりと共有および保管システムを基盤とするインテリジェントなDXソリューション「IDX」を支えるソリューションとして開発されました。

■運輸物流データプロバイダーの募集
近年、運輸物流業界はデジタル化の進展やグローバル化の加速、そして環境規制の強化などにより、大きな変革を迎えています。これらの変化に対応するため、データを基にした意思決定や戦略的なアプローチが、業界の持続可能な成長と効率化の鍵となっています。DataMart.jpでは、この変革の時代に即した新たなデータコマースの構築を目指しており、質の高い運輸物流データを提供していただけるデータプロバイダーを広く募集しています。データを活用し、運輸物流業界の新しい未来を共に築くパートナーとして、ぜひご提携いただければ幸いです。

【AOSデータ株式会社について】
名 称：AOSデータ株式会社　代表者：吉田 宣也
設 立：2015年4月　所在地：東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町ビル4F
資本金：1億円（資本準備金15億2500万円）　
URL：https://www.aosdata.co.jp/
AOSデータ社は、データ管理技術で知的財産を守る活動を続けており、企業8,000社以上、国内会員90万人を超えるお客様のデータをクラウドにお預かりするクラウドデータ事業、20年に渡り100万人以上のお客様の無くしてしまったデータを復旧してきたデータ復旧事業、1,300万人以上のお客様のデータ移行を支援してきたシステムデータ事業で数多くの実績を上げてきました。データ移行、データバックアップ、データ復旧、データ消去など、データのライフサイクルに合わせたデータアセットマネジメント事業を展開し、BCNアワードのシステムメンテナンスソフト部門では、15年連続販売本数1位を獲得しています。また、捜査機関、弁護士事務所、大手企業に対して、証拠データのフォレンジック調査や証拠開示のEデイスカバリサービスで数多くの事件の解決をサポートした技術が評価され、経済産業大臣賞を受けたグループ企業のリーガルテック社のリーガルデータ事業を統合し、今後一層、データコンプライアンス、AI・DXデータを含めた「データアセットマネジメント」ソリューションを通して、お客様のデータ資産を総合的に守り、活用できるようにご支援することで、社会に貢献いたします。また、 若手隊員の登用・育成を促進し、防衛省の優秀な人材確保・育成に寄与することを目的として作られた若年定年制度を支援し、先端技術のエンジンニアキャリアが活かされる産官連携で日本社会に貢献します。