コロナウイルスによるShelter-in-placeが始まって少し経った4月中旬頃から、マウンテンビューダウンタウン付近では、自動運転によるデリバリーロボットが複数台稼働している状況が普通に見られるようになりました。初めこそ珍しくて、写真やビデオを撮っている人が多くいたものの、今はもう住人は見慣れてしまい、ロボットがいる光景はごく普通のことなっています。

試しにアプリをダウンロードしてチェックしてみたところ、約3ドルの宅配費用に加え、商品には通常価格の20%くらいが上乗せされていました。宅配サービスの大手スタートアップ、Instacartと同じ手法です。購入金額の20パーセント増しになることを考えるとそれほど安くはないですが、歩行や荷物の運搬が困難な高齢者の方には、便利なオプションと言えるでしょう。ちなみに、このロボットは話すこともできます。「Hi! I'm Starship, delivery robot!と挨拶して来たことがありました。また、父の日には「Happy Fathers Day!」と話すキャンペーンを行なっていました。

また、宅配ロボットとは別に、自動運転（あるいは自動運転を見越した遠隔操作？）で動いている無人スクーターも4台ほど見かけました。COVID19の影響で外出する人が少なくなっているうちに、様々なロボットの試験や実用化が進みそうです。

米国の都市における公共交通機関の利用者の変遷を見える化しているサイト「Transit Insights」をご紹介します。

2006年から2017年までの公共交通機関の利用者の変遷を見ることができ、都市毎のデータやトレンドを把握できます。

幾つかの地域を選択して比較することもできます。
例えば以下の図は、２つの地域を比較しており、一つの地域では公共交通の利用者が増加しており、もう一つの地域では減少している様子が見て取れます。



バス・鉄道の利用者の他、公共交通の運用コスト、ガス価格など様々な項目をグラフにして可視化することができます。弊社で行なっていたちょっとしたデータ分析に、このツールが役立ちましたので、皆様にもご紹介まで。

先日、Uber, Lyft, Fordが都市データのシェアリングでSharedstreetsと提携、というニュースがありました。その一環として、Uberが今後数ヶ月のうちにストリートセグメントレベルの速度データを無料で公開すると発表しています。

今回、Uberの出しているUber Movementという都市計画ツールで、現在はどのようなデータが見られるのかを試して見たところ、過去のTripの所要時間の平均が結構細かく見られることがわかりました。現在地と行き先を指定すれば、所要時間の平均を設定した期間別、時間帯別、曜日別などに見ることができます。

なお、UberがInsightとして出していた、「2016年のロンドンのTower Bridgeの閉鎖によるTravel時間への影響」の分析が少し面白かったです。
ちなみに私も、2017年にサンフランシスコでSalesForceのイベントがあった時（注：サンフランシスコ中が混むイベントの代表例）は所要時間にどのような影響があったのかをUber Movementのデータを基にチェックしてみたところ、やはりイベント時には所要時間が増えていたことが確認できました。

フォード社は今回の提携で「路上空間の需要や有無をリアルタイムで示すのに利用できるユニバーサルなデータ標準の策定に取り組む」とのことです。スタンダードが整備されていくことは、データの共有・さらなる活用を促進すると思いますが、一方で、データが企業の宝となり重要な戦略決定を担うこの時代、criticalなデータに関しては自社で持ち、共有できる範囲でデータを共有していく、ということになるでしょう。企業ごとのデータ活用・ビジネス戦略が益々重要になってきます。

こんにちは。今日はサンフランシスコでのUber/Lyft（TNC=Transportation Network Company)の使われ方についてのお話です。

SFTCA (San Francisco County Transportation Authority)のウェブサイトで、2016年の11月−12月の1ヶ月間に取られたデータの纏めを見ることができます。このデータによると、Uber/Lyftが最も多く使われるのは金曜日で、平均で222,500回もの乗車が行われています。意外なことに、土曜日（平均220,600回）よりも金曜日の方が多く使われています。また、日曜日はガクンと乗車数が減ります（平均129,000回）。なお、金曜日は仕事後に街に繰り出す人がとても多いことが時間帯別の利用データからよくわかります。

PG&EとBMWが協力して実施していたパイロットプロジェクトのPhase1の結果が出ていました。

2015年7月から2016年12月までの18ヶ月間のパイロットプロジェクトで、計209回、19,500KWhのデマンドレスポンス（DR）を提供したとのことです。プロジェクトには100台のBMWi3が参加。車による電力削減量がDRの最小単位(100KW）に十分でない時には、2次利用の蓄電池からの電力を施設で使用することでDRを達成。結果として、平均で20パーセントのDRが車により、残りの80パーセントは蓄電池により行われたそう。

プロジェクトに参加した電気自動車は100台とのことですが、そのうちDRイベントに参加した車は平均で7台。まだまだ、電気自動車のDRへの利用は難しいことが分かります。車の第一の存在意義は移動に使われること、であるため、電気自動車のDRで安定して結果が得られるようになるには、多くの参加者・規模が必要になります。停まっている車が常に充電されているわけではない、という点も鍵です。

参考までにですが、夜中の11時-2時のPG&Eの電力料金の安い時間には、（その時間に充電している人が多いため）、車のDRイベントへの参加率も高かったそうです。


先日、DRAM2018&2019の最新情報についての記事を書きました。その中で、電気自動車を対象としたデマンドレスポンスをアグリゲーションするeMotorWerksが今回は入らず、まだまだ電気自動車のDRアグリゲーションが難しいようである、と記しましたが、こちらのBMWの実証実験からも、同様のことが窺えますね。

【追記】facebookでコメントを頂いたので、こちらに追記しておきます。こちらは現行のCAISOのPDRに参加する上での現状の課題について書いたものです。将来のDRについては、以前書いた記事を参考にしてください。

アメリカのアトランタ郊外にある町、Peachtree。この町は、NEV(Neighborhood Electric Vehicle)が流行っている町として知られています。

NEVなどというとカッコいい響きがあるものの、その実態は、ゴルフカートです。人口３万４千人の町で、9000世帯以上がゴルフカートを持っているというのですから、驚きです。


60年代にゴルフ場が出来た事がきっかけで、住民のカート利用が始まり、1974年にカートの公道使用が合法化したそう。15歳以上はカート運転可なため、地元の高校への通学は、車よりカートが主流だとか。

ゴルフカートは新車$5000~、中古$2000~程で購入可能とのことです。言われてみれば、町でのチョイ乗りには、ゴルフカートが十分機能しますよね。

私の住んでいるシリコンバレーでも、大学や会社のキャンパスの敷地内では、ゴルフカートが使われているのをよく見かけます。グーグルの敷地内にも、幾つかゴルフカート（おそらく、従業員用ではなく、メンテナンス関係などのスタッフ用）があるのを見かけましたが、充電は、普通の120Vのコンセントから充電されていました。

新たな充電インフラも不要で、安くて使いやすいゴルフカート。可愛らしい外観のものであれば、観光用にも使えそうです。これからも、地域の乗り物として普及して行くかもしれません。