Steve Silvermanは、火星に行った2台のNASAローバーのカメラの製作を手伝いました。 Google の駐車場というあまりエキゾチックでない場所で、彼はヒュンダイのハッチバックの屋根に取り付けられた最新の作品を懐かしそうに見上げています。 4本の白い脚が、8台のカメラを搭載した垂直の黒い茎を支えているのだ。 「隠すことも考えましたが、私たちはオタクですから」とシルバーマンは言います。 「5071>

Silverman氏と彼のチームは、Googleストリートビューの画像をキャプチャするハードウェアを構築しています。このプロジェクトは、2007年以来、1000万マイル以上の道路、建物、および時折の公衆便所のパノラマを、誰もが見られるようにオンラインで公開しています。 8年ぶりのメジャーアップグレードとなる新しいデザインのカメラは、先月から定期的に街をパトロールしています。 5071>

2009 年の携帯電話のカメラを思い起こせばわかるように、ストリートビューの画像はより鮮明になろうとしています。 より高い解像度とパンチの効いた色で、ソファから世界を滑走することを楽しみにしてください。 しかし、Googleの新しいハードウェアは、人間の目だけを意識して設計されているわけではありません。 カートップには2台のカメラが搭載され、車の左右を向いた静止画のHD画像を撮影します。 5071>

これらのアルゴリズムは、何百万もの標識や店舗を疲れさせることなく、じっくりと観察することができます。 Google は、世界中の路上で目にすることができる膨大な量の情報、つまり標識、企業名、さらには近所のデリカテッセンのウィンドウに貼られた営業時間などを収集することによって、すでに強力なデジタル地図データベースを向上させたいと考えています。 5071>

グローバル監視

ストリートビューの背後にあるアイデアは、Google 自体と同じくらい古いです。 創業から 3 年後の 2001 年、CEO の Larry Page は、ベイエリアをドライブして撮影したビデオテープをスタンフォード大学のグラフィックス研究所に持ち込みました。 そして、その映像を画像にまとめる方法を研究者に依頼し、「フィジカルウェブのクローリング」と名付けられたプロジェクトが始まった。 その技術は 2006 年に Google に吸収され、翌年のストリートビューの一般公開に先立ち、Google の車が初めて道路を走りました。 それから10年、ストリートビューカーは85カ国、数千の都市で800億枚以上の写真を撮影しました。同社の従来の地図データはさらに充実しています。 しかし、Googleはまだ世界のより良いインデックスに飢えています。 同社の地図部門を率いるジェン・フィッツパトリック副社長は、その原因を私たちに求めている。 「5071>

初めてGoogleマップやストリートビューを検索したとき、おそらく自分の住所を入力したことでしょう。 Fitzpatrick 氏によると、同社は現在、「私の住所に配達してくれる、今開いているタイ料理店はどこか」など、より新鮮で詳細な世界のデジタル モデルを必要とする、より難しいクエリを受け取っています。 「角の教会の隣にあるピンクのお店の名前は何ですか? このような場合、「Siri」スタイルのバーチャルアシスタントで私たちに会話をさせようとするGoogleの動きは、私たちの要求をより会話的にするよう促しています。 「5071>

Google の機械学習と AI への膨大な投資は、その情報を得るための自然な方法を提供します。 マップ部門内の最近の研究のおかげで、ストリートビューカーが道路のストレッチの写真をキャプチャすると、アルゴリズムは、任意の通りの名前と番号を検索して書き写すことによって、同社のマップデータベース内の新しい住所を自動的に作成できるようになりました。 ストリートビューは、TPU と呼ばれる強力なカスタム AI チップを使用する Google の製品グループの最初の製品でした。

このチームのシステムは、アベニーダの「AV」のような略語を、それが完全に綴られている国内の他の標識や Google の地図データの他の手がかりをヒントにして、把握することを学びました。 また、ソフトウェアはビジネス名を認識するように訓練されており、タイヤ ショップの名前を矮小化する巨大なブリヂストンのロゴのような視覚的な危険性を無視できるほど賢いです。

Google のストリートビュー車両に搭載されている新しいハードウェアから得られるより高品質の画像により、これらのシステムはより確実に情報を抽出することができます。 「機械学習の観点からは、すべてが向上します」と、この技術に携わるエンジニアの Andrew Lookingbill 氏は言います。 この技術は、世界をよりよく理解するための新しいソフトウェアを作ろうとするチームの努力にも役立つでしょう。 外観から異なるタイプのビジネスを自動的に認識し、営業時間の標識などのより詳細な情報を読み取ろうと考えています。

New territory

アルゴリズムによるストリートビュー画像の解読は、道路、都市、ビジネスが最も速く変化する場所で、特に役に立つでしょう。 インド政府は今年、最近になって毎日平均14マイルの新しい道路を敷設していると報告しています。 ストリートビューはこの夏、ナイジェリアの巨大都市ラゴス（人口2,100万人）で公開された。 フィッツパトリックは、グーグルの画像検索アルゴリズムが、新しい画像を地図の質の大幅な向上につなげるのに役立つと述べている。 Google は地図内で広告を販売しているため、新しいカバレッジと精度は、サービスに新しいユーザーと利用者を引き寄せれば、より多くの収益につながります。 技術産業が最近バーチャルリアリティに興味を持ったことで、360度カメラは比較的安価になりました。 この夏、Google は一部のカメラを「Street View ready」として認証し始めました。つまり、Street View モバイルアプリから自分のパノラマ写真をアップロードして、同社のサービスに掲載することができます。 その映像は、Google の画像認識アルゴリズムによって処理され、自社の画像と同様に新鮮な地図データになります。

Googleは、ストリートビューのデータを今よりも新鮮にするために、クラウドソーシングに期待しています。 「Googleが世界をインデックス化しているという期待があります」と、ストリートビューのプロダクト・マネージャーであるチャールズ・アームストロングは言います。 「しかし、それは決して期待に沿うものではありません”。 Googleのストリートビューのモバイルアプリは、写真を投稿した個人に仮想トロフィーで報酬を与え、それはあなたのカメラを取るために地元のスポットを提案することもできます。 さらに重要なのは、企業、観光局、そして政府までもが、近い将来、カメラを積んだ車を走らせ、世界中の人々が自分たちの街や都市の最新情報を得られるようになるだろうと、アームストロング氏は予測していることです。 同社は、世界的なマッピング・プロジェクトをリードする一握りの企業の中で最も著名な企業です。 他の有力者は、ドイツの自動車会社の連合が所有するHERE、スタンドアロンGPSユニットや時計で知られるTomTom、そして共同プロジェクトOpen Street Mapである。 オープン・ストリート・マップの米国支部長であるアリッサ・ライトは、「それぞれが、他と比較して自らを評価している」と言う。 (GPSを搭載したスマートフォンが普及した今、地図データは道案内以外にも重要な役割を担っています。 「マップは、自律走行車からデート用アプリまで、デジタルの未来を構築する方法の基本です」と、Wright 氏は言います。

Street View の新しいカメラと Google のクラウドソース画像の推進は、同社を新しいプライバシー論争に導く可能性もあります。 ストリートビューが始まって以来、Google が刹那的な公共の場を恒久的なインターネット上の備品にすることへの懸念が、時折沸騰しています。 ドイツとオーストリアは、Googleストリートビューではほとんど見えません。同社がストリートビュー車両でWi-Fiデータを記録したことで問題になった後、何年もそうでした。 Googleの車両が両国に戻ってきたのは、ごく最近のことだ。 2012年、スイスの最高裁判所はGoogleに、壁の上から覗き込んだり、女性保護施設などの特定の場所をぼかしたりしないように、カメラを減らすよう命じた。

Fitzpatrick氏は、より高品質の画像がプライバシーに関するより多くの懸念をもたらすかもしれないという提案をはねのけた。 このような状況下、私たちは、”私たちは、追加の感度がある場所を見たり聞いたりしていない “と彼女は言う。 グーグルは今後も、自社のストリートビュー画像に写っている顔やナンバープレートを自動的にぼかしていくだろう。 しかし、クラウドソーシングの映像では、デフォルトではそうせず、新しい360の写真をアップロードするときに、Googleのぼかし技術を使用するかどうかをユーザーが選択できるようにします。

画像処理アルゴリズムを使って、Googleはストリートビューからどれだけ多くを抽出できるでしょうか。 5071>

今年初め、スタンフォード大学の研究者たち（現在 Google のクラウド部門のチーフ・サイエンティストである Fei-Fei Li 教授を含む）は、ストリートビュー写真の車のメーカー、モデル、年式を記録するソフトウェアを使って、米国の都市の所得、人種、投票パターンを予測できることを示しました。 Google でそのようなことが計画されているかどうか尋ねられた際、広報担当者は、地図以外も含め、会社のプラットフォームを改善するためにストリートビュー データを使用する方法を常に探しているとだけ答えました。

Google とそのユーザーからのストリートビュー画像を処理することは、同じ Alphabet 子会社 Waymo の自動運転車が世界を理解するのにも役立つのかもしれません。 「チームは時々、物事を共同で行っています」と、Fitzpatrick はそのことについて話すだけです。 しかし、彼女のチームはWaymoから見返りに得るものも多い。

そのGoogleの駐車場に戻ると、カメラ使いのシルバーマンは、自分のチームのデバイスを搭載したストリートビューカーで高速道路を荒らすのはあまり楽しくないと打ち明ける。 「1日経てば、バスの運転手なんてやめて、エンジニアリングに戻りたいくらいです」と彼は言います。 自動運転車がオンデマンドのライドサービスを経済的に変化させるように、運転に退屈している人にお金を払う必要がなくなることは、ストリートビューにとって大きなメリットとなるはずです。 物理的な世界に対する同社のアルゴリズムによるインデックスは、まだ始まったばかりなのかもしれません

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