Momentaは2016年に設立された企業で、「自動運転のためのシステム」を開発することを目標としている。同社はALに基づく環境センシング、高精度地図、自動運転の意思決定アルゴリズムの技術に強みを持ち、自動運転の量産化と完全な無人運転の実現を目指している。現在は自動運転の量産化のために獲得したデータと資金で無人運転の開発を支え、無人運転の技術を自動運転に応用するという補完関係を形成している。

Momenta社の資料によると、高精度地図はディープ・ラーニングによるセンシング技術と、SLAM（自己位置推定とマッピングの同時実行）技術に基づくものであり、民間用のセンサー（カメラ、GPS、慣性計測装置）でも十分高精度地図の自動生成が可能で、誤差は10cm以内である。また、道路標識、分離帯、白線、信号などの視覚情報のほか、道路の種類、車線ごとの交通規則上の違いといった情報と関連付けることも可能だ。この技術は量産型のセンサーの多くをサポートするものであり、大規模な商用化を低コストで行うことができる。また、Momentaの地図自動生成機能はビッグデータを高速に処理することができ、地図を最新に保つことができる。

なぜこの技術を採用したかについて、Momentaの開発ディレクター兼地図業務担当の孫剛氏は2018年に次のような見解を示したことがある。従来の地図情報企業が採用しているLiDAR技術はコストが高く、大規模な展開が難しいため、地図の更新が遅くなり、実証実験も遅れがちだという欠点がある。それに対し、コンピュータビジョンならハード面のコストが低く、大規模な配備が比較的容易であるという。

Momentaは2018年に中国の「ナビゲーション電子マップ製作（甲類）測量」のライセンスを取得済み。2019年末の時点で、中国で甲類の測量ライセンスを取得したのはわずか21社しかなかった。ただし、孫剛氏によると、測量ライセンスを取得しても同社が地図情報企業に転身することはなく、今後も「自動運転のためのシステム」を開発することに注力するという。自動車メーカーや一次サプライヤーに高精度地図と更新サービスを提供するのは同社の全体的な戦略の一環であり、自動車メーカーが持つ膨大なデータを、自動運転システムと地図の自動作成に生かすのが狙いだ。

Momentaが世界トップクラスの自動車メーカーと提携するのは初めてではない。2017年にはダイムラー社（Daimler AG）からの出資を受け、この出資はダイムラーにとって初の自動運転スタートアップへの出資になった。2018年10月には2億ドル（約220億円）の資金調達を行い、その後の企業評価額が10億ドル（約1100億円）を超え、自動運転分野での中国初のユニコーン企業になった。

（翻訳：小六）

ハードウエアのコスト低下、データ処理がコアコンピタンスに

LiDARの登場当初は利用場面が限られ、使用される光学部品やチップなども高価だったため、業界ではコスト高が常に悩みの種だった。数字緑土創業者でCEOの郭慶華氏によると、近年は自動運転分野における起業ブームの高まりを受けて、LiDARに対する需要が刺激され、一定のスケールメリットが発生。加えてLiDAR技術が発展し、従来の機械的回転方式からソリッドステート方式が主流となったことで、構造が簡素化、サイズが小さくなり、製品寿命も延びて、LiDARのハードウエア面でコスト低下が進んだという。

出典：Technavio、方正証券研究所

イギリスの市場調査会社「TechNavio（テックナビオ）」がまとめたリポートによると、LiDAR価格には急速な下落傾向がみられる。2007年以降、価格は8万ドル（約880万円）から8000ドル（約90万円）、375ドル（約4万1000円）、175ドル（約1万9000円）へと一気に下がった。

数字緑土はハードウエアのコストが下がり続ける中、データ処理の価値が鮮明になっていくと指摘。中国の大企業や政府機関がデータ処理に求めるのは速さと正確性だが、これまでは十分な対応ができていなかったと説明している。

同社は膨大な点群（ポイントクラウド）データを生産能力、つまり企業の意思決定に役立つ情報に変えていきたい考えだ。例えば送電線点検の場合、アプリケーションモジュールが提供する点群データを機械学習を用いて分類することで、地表や送電塔、送電線、家屋、植皮などを自動識別し、樹木の生長や倒木などの顧客が定義する危険性をパラメーターを設定して検知する。そうしたデータも自動生成される観測リポートに盛り込むことで、顧客がシミュレーション実施時に森林限界の位置を速やかに把握し、危険な状況を見つけ出せるようにする。

同社はすでに地形測量、林業関連調査、送電線点検などに対応するアプリケーションモジュールを商品化している。今後も研究開発に取り組み、点群データの自動分類に関するアルゴリズムをビッグデータレベルにまで進歩させ、新たな活用場面を掘り起こしていく方針だ。

LiDAR市場全体の規模は極めて大きい。フランスの調査会社「Yole Developpement」によると、全体的な市場規模は2024年に42億ドル（約4600億円）に達する可能性がある。

数字緑土はさらに、ハードウエアのコスト低下を受けて、昨年4月にドローン搭載型LiDARスキャンシステムのエントリーモデルを発表。軽量、低価格を前面に打ち出した。

海外売上高は6倍、国内売上高も2倍近くに増加

数字緑土は12年の設立当初から海外でのブランド展開を意識してきた。郭氏は技術で世界と肩を並べ、技術とイノベーションによって海外市場での成功をつかみたいとしている。

海外では中・高価格帯路線を打ち出し、現時点で米国やカナダ、オーストラリア、フランス、イタリア、日本、ブラジル、ポーランド、シンガポールなど40以上の国・地域で自社製品を販売している。昨年の海外売上高は前年の6倍に増えた。

数字緑土のグローバル展開

海外と国内では販路が異なる。海外は代理店のみだが、国内では代理店に加えて直接販売も行い、大口顧客と直接協力関係を結び、サービスを提供している。ヘリコプターによる電力工事などを手掛ける「国網通航（State Grid General Aviation）」、電力網の整備・運営・管理を行う「中国南方電網（China Southern Power Grid）」、国家林業草原局など30近くの企業・機関と提携、昨年の国内売上高は前年の2倍に増えている。

データ収集車2台をすでに納車、高精度地図も視野に

郭氏は、技術で成功しようとする企業はオープンな姿勢を崩さないことが必要との認識を示している。同社の本社がある中関村ソフトウエアパーク（北京市）などが主催する起業・イノベーションイベントなどを通じ、積極的に出資を受け入れてきた。

直近では2017年12月にシリーズB（金額非公開）で「国科投資（CAS INVESTMENT）」から資金を調達。16年にはシリーズA＋（金額非公開）、15年にはシリーズA（数億円）、14年にはシードラウンド（数千万円）での資金調達を行っている。

17年の資金調達後、同社は人工知能（AI）と自動運転分野に取り組む方針を発表。現在、すでに中国の物流大手「順豊控股（S.F.Holding）」に高精度地図用データ収集車2台とソフトウエアを納入している。

郭氏は、高精度地図は自動運転に欠かせないものだが、業界全体が軌道に乗るにはまだ一定の時間が必要との見方を示す。ただし、特定の場面における巡回検査ロボットや自動運転に使用される高精度地図の将来性には期待できるとした。

数字緑土の社員数は100人弱。郭氏は米国カリフォルニア大学マーセド校教授を務めた経験を持つ。同社は広東省深圳市、湖北省武漢市、江蘇省蘇州市に支社を構えている。

画像提供：数字緑土

（翻訳・池田晃子）

北京、上海、南京など複数都市で展開する中国の無人スマートコンビニ「便利蜂」は、過去31か月で店舗数1000を突破した。また、今後3年間で1万店舗をオープンさせる予定だと発表した。同社は実際に応じて惣菜商品の提供や在庫補充のためのスタッフを店舗に配置することはあるが、モバイル決済とQRコード対応のPOSシステムを利用し、レジの無人化を実現している。また、高精度のアルゴリズムとビッグデータ分析を活かし、商品の選択、価格設定、陳列方式、サプライチェーン管理の最適化や在庫食品の鮮度管理まで自動化を進めている。

★厚さ3ミリでマイナス40度に耐える防寒着、「大毛牛」の新素材

新素材企業「大毛牛（Damaoniu）」が新しい防寒素材「DMN-200」を開発した。わずか3ミリの厚さで、マイナス40℃の極寒の気候やマイナス196 ℃の液体窒素スプレーにも耐えられる。厚さ40ミリのグースダウンで充填したダウンジャケットより高い防寒機能を持つ。アパレル業界以外でも、DMN−200は建築断熱層や自動車のリチウム電池保護、冷凍保温ボックスなどの分野にも利用できるという。

★アプリから行政手続きも　中国で急速に進む電子政府化、市場は4兆円規模

中国における行政の電子化は2017年時点で2722億元（約4兆1000億円）規模の市場となっている。同分野で10数年の実績を有する企業「大漢軟件（Hanweb Software）」は、行政機関と連携して行政サービスのスマート化を進めてきた。行政サービス関連データを民間につなげ、業務をオンライン化している。すでに17省で行政サービスプラットフォームの立ち上げを行っており、今年1月にはアリババグループ傘下の「アント・フィナンシャル（螞蟻金服）」から戦略的出資も受けた。

★小規模住宅がわずか3日で完成　3Dプリンター「太空灰」とは？

3Dプリンターの市場規模は90億元（約1360億円）。うち航空・宇宙や医療などの5大分野が市場ニーズの約8割を占める。建設用3Dプリンターの市場シェアは2％程度で人気は低い。同社は独自のソフトウェアとハードウェアを開発しており、延べ床面積100平方メートルで階高3メートルの複数階建ての場合、1フロア当たり2～3日前後、天井板の打設は約3～5日（コンクリート養生期間を含む）。1カ月以上かかる従来の方法より大幅に短縮される。

★1時間で完売！中国国産の代替肉食品、大人気ティードリンク専門店で発売開始

人気ティードリンク専門店「奈雪の茶（NAYUKI）」傘下、深センにある大型店舗で代替肉のハンバーガー等3種類を販売開始。原材料のサプライヤーは人工肉開発のスタートアップ「Starfield」社。代すべてのハンバーガーの中で、代替肉商品の定価が最も高い（48元、約750円）にもかかわらず完売したことから、代替肉の人気度が窺える。英バークレイズ銀行は5月に発表した最新報告で、今後10年間で人工肉は食肉市場で10%のシェアを占めるようになり、1400億ドル（約15兆1000億円）規模に達すると予測している。

★スマートトイレで健康診断の時代へ　１兆円規模のブルーオーシャン市場となるか

幾何科技のセンサー内蔵のスマートトイレは、人の健康に関するミニ「診断所」となっている。用を足すと、トイレに装備されている分析測定モジュールとチップが自動的にデータを収集し分析する。測定結果は携帯電話のアプリなどの健康管理プラットフォームに送られユーザーに健康相談サービスを提供するという仕組みだ。トイレはもはや汚いものの代名詞ではなく、より健康的かつスマートなイメージに結びつく存在なのかもしれない。

★ペーパレスが広がる中国、 領収書電子化サービスの「GOLDEN」が150億円を調達

情報システム開発の「海南高灯科技有限公司（GOLDEN）」がシリーズBで10億元（約150億円）超の資金調達を完了した。リードインベスターを大株主であるテンセント（騰訊控股）。同社ビッグデータを活用した領収書・請求書等の「発票（取引内容の証拠書類）」電子化ソリューションをを展開している。すでに商業不動産大手の「大連万達集団（ワンダ・グループ）」やライドシェア大手の「滴滴出行(Didi Chuxing)」、電気通信事業者大手3社（中国移動、中国聯通、中国電信）等の名だたる企業と業務提携を結んでいる。

★独身者をターゲットにした商品開発で急成長、単身糧のユニークな戦略とは？

中国のコンビニやスーパーなどで、包装紙に犬のマークと「単身狗糧（SINGLE DOG）」のロゴが入った商品をよくみかける。。この商品シリーズを販売している会社、商品の販売に加えて「独身カルチャー」、独身者層を対象にした「ソーシャル性」「」の発信で急速に販売を伸ばし、創業からわずか2年で同社の販売額は2億元（約30億円）を突破した。今年は有名ブランドとのコラボによる新商品のリリースで注目度がますます上がっている。

★誤差5センチ以下、自動運転社会を支える高精度地図「DeepMap」とは

2016年に米シリコンバレーで設立された「DeepMap（高深智図科技）」も、HDマップの生成を手がける企業だ。2018年には中国法人も設立し、北京と広州に拠点を構える。同社が提供する地図データは「相対精度」に基づくものだ。GPSのような「絶対精度」を伴うものとは異なる。DeepMapは地図精度を誤差5センチ以内、測位精度を誤差10センチ以内に収めている。一般的な地図製品では平均して20センチほどの誤差が出るという。

★中国市場で存在感を示す次世代ドローンの日本「エアロネクスト」

日本「エアロネクスト（Aeronext）」が単独で開発した重心制御技術「4D GRAVITY®」は、ドローンのフレーム設計に大きな変更を加えることにより、機体性能を向上させた。同社の創業は2017年4月で、2019年5月に深圳市で子会社「天次科技（Aeronext Shenzhen）」を設立し、中国市場へ進出。同社田路社長は「世界のなかで中国はまぎれもなくドローン産業の中心地。中国という市場で存在感を示すことで、北米やヨーロッパといったほかの市場にアピールしたい」と語った。

（編集・Ai）

前段階：集客口としての地図

BATが地図資源に狙いをつけたのは2013年にさかのぼる。バイドゥ（百度）がまずデジタル地図作成の「北京長地万方科技有限公司（Beijing Changdi WanFang Technology ）」を買収。次にアリババが地図サービス「高徳地図（AutoNavi）」を完全子会社化し、ナスダックに上場していた同社は上場を廃止した。テンセント（騰訊）が参入したのは3社の中で最も遅く、2014年に12億元（約180億円）でデジタル地図作成などを手掛ける「四維図新（Navinfo）」の株式を取得。その後もトップクラスの測量・製図技術を持つ「大地通途（LINKTECH NAVI）」と「易図通（EMG）」などに投資している。

現在、モバイル地図業界の勢力構造はすでに確定している。ツートップの高徳地図と百度地図がユーザー規模で、騰訊地図に代表される二番手以降を10倍以上の差で引き離している。このことから、モバイル地図業界における競争は一段落したといえるだろう。

地図2.0時代：モビリティサービスに照準

モバイル地図業界は数年の発展を経て、ユーザー増加が伸び悩むなど市場は成熟期に向かっている。BATは地図とモビリティ向けモバイルサービスを連携させて、「地図＋α」という組み合わせで可能性を探っている。

高徳地図は「モビリティサービス＋情報エコシステム」の二本立てに路線を変更。モビリティシェアリングにおいて、同社は「滴滴出行（Didi Chuxing）」「首汽約車（Shouqi Limousine & Chauffeur）」「曹操出行（Caocao Chuxing）」ら配車サービス大手3社と提携したほか、アリババとの提携をさらに深めている。アリババ傘下のオンライン旅行予約サイト「飛猪（Fliggy）」、口コミサービス「口碑」、フードデリバリー「餓了麼（Ele.me）」などともつながった。このほか、高徳地図は政府向けのサービスにも力を入れている。高精度地図に全力を尽くすことはアリババの目指すスマートシティや今推進している「路車協調」の概念とも呼応するものだ。

テンセントはO2Oサービス「美団点評（Meituan-Dianping）」のアプリを利用した統合配車サービスを開拓しているところだ。またシェアサイクルの「モバイク（摩拝単車）」も傘下に収めている。騰訊地図が高徳・百度地図とのユーザー規模の差を短期間で縮めることは困難だ。しかしテンセントにはバイドゥとアリババが最も羨むウルトラ級の集客を誇るメッセージングアプリ「WeChat（微信）」がある。さらにミニプログラムという新しい入り口も利用することで、同社がスマートモビリティ事業を拡張するにつれ、地図は必ずもっと大きなパワーを発揮するはずだ。

バイドゥはモビリティサービスの競争ですでに遅れをとっている。オンライン配車サービスでアリババとテンセントは滴滴出行を選択したが、米Uberに賭けたバイドゥは失敗（Uber中国事業はその後滴滴出行に買収された）。ライドシェアに参入するもうまくいかず、百度地図がO2Oの力を借りて路線変更する計画は失敗に終わった。現在、同社が推し進める「all in AI」戦略では百度地図が検索エンジンと並ぶ目玉となり、AI実用化を試みる分野となっている。音声インタラクティブ機能のほか、AR（拡張現実）による歩行ナビゲーションや周辺検索などにAI技術が利用されている。

高徳地図、百度地図、騰訊地図　アプリ画面の比較

中国の調査会社「QuestMobile」のモニタリングデータによると、10月1日時点の高徳地図のデイリーアクティブユーザー数（DAU）はすでに百度地図を4000万以上上回っている。内部関係者によると、高徳地図は海外進出を計画しているという。

次なる戦場：高精度地図

自動運転技術の普及と成熟に伴って、高精度地図が今では自動車には欠かせないものとなっている。自動車メーカーに強いニーズがあることから、この分野もBAT傘下の地図サービス各社が力を入れていく方向となっている。

普通の地図と比べ、高精度地図にはセンチメートル単位での正確さが要求され、更新頻度も高く、地図の要素もより豊富だ。この業界には、すでに布陣を完成させたアリババとバイドゥ以外にも、高精度地図を自社業務に必要としていたり、すでに利用していたりする滴滴出行、美団点評、EC大手「京東（JD.com）」や、それ以外にも多くのスタートアップ企業がひしめいている。

高精度地図のデータ収集方式は一括して集中的に行う方法とクラウドソーシングを利用する方法の2種類ある。一括で行う場合は測量車を使用するがコストが非常に高い。基本的な測量車の製造費用は1000万元（約1億5000万円）前後だという。そこで、高徳・百度地図のような資金が潤沢な企業以外はコストと収集サイクルなどを考慮し、主にクラウドソーシング方式を採用している。完成車メーカーと提携し、車両の上にカメラやレーザーレーダーなどを設置してリアルタイムで収集したデータをクラウド上にアップロードする。それからビッグデータの解析に基づいて地図の製作を行う。

クラウドソーシング方式ではコストは安くなるものの、データの正確性やデータロスなどの問題もある。しかし収集サイクルがより短く、従来の測量車より小回りが利くなどの利点がある。

一部の地図サービス企業と自動車メーカーの提携 （公開資料から得たデータを36Krがまとめたもの）

今後2年でレベル2（部分自動運転）以上の自動運転車が発売されるということは、高精度地図の需要が集中する時期が近いことを意味する。自動車メーカーは一般的にサプライヤーとの提携に対し慎重であり、調達には他社の動きも影響する。現段階では最も多くの自動車メーカーの注文を受けた企業が、市場での受容度が最も高いと言ってよいだろう。そして最も早く市場に参入した企業がより多くのデータを得ることができ、先発優位性を持つことができる。

近い将来、高精度地図はかつてのモバイル地図事業者と同様に、淘汰、競争、吸収合併の道をたどる可能性もあるだろう。
（翻訳・山口幸子）

2016年に米シリコンバレーで設立された「DeepMap（高深智図科技）」も、HDマップの生成を手がける企業だ。2018年には中国法人も設立し、北京と広州に拠点を構える。同社に出資してきた企業やVCにはそうそうたる面々が並ぶ。2017年には米大手VCのAndreessen Horowit（アンドリーセン・ホロウィッツ）をはじめ、米老舗VCのAccel Partners（アクセル・パートナーズ）、中国のVC金沙江創投（GSR Ventures）が出資し、今年のシリーズBでは前出の3社に加え、ゴールドマンサックス、米半導体大手NVIDIA傘下のGPU Ventures、自動車部品大手ボッシュ・グループ傘下のRobert Bosch Venture Capital（ロバート・ボッシュ・ベンチャー・キャピタル）、アル・ゴア元米副大統領が設立した投資会社Generations Investment Management（ジェネレーション・インベストメント・マネジメント）が出資に加わっている。

同社が手がけるHDマップは自動運転レベル4を対象としたもので、LiDARを用いて点群データを収集し、ベクトルデータを生成する。従来型の自動車メーカー、自動運転関連のスタートアップ、地図制作企業など幅広い企業に向け、各社の需要に応じた個別のソリューションを提供している。

同社の中華圏部門で総経理を務める劉澍泉氏によると、HDマップの生成には三つの難関がある。一つ目は、同一地点で異なる時間帯、異なるアングル、異なるセンサーなど、不揃いな条件の下でデータを収集し、生成する難しさ。二つ目は、これらのデータを統合して、整合性を持った一つの地図にまとめていく難しさ。三つ目は、こうした地図を大規模に生成していく難しさだ。

DeepMapの製図過程（画像提供：DeppMap）

地下駐車場などGPS（全地球測位システム）の電波が届かない場所の製図については、多くの企業が高額設備を導入して対応しているのに対し、DeepMapでは廉価なセンサーを数多く組み合わせて多面的な点群データを収集し、ICP（反復最近接点）アルゴリズムを活用してこれらのデータをマッチングさせる手法を採り、コスト面で差別化を図っている。

劉氏によると、同社が提供する地図データは「相対精度」に基づくものだ。GPSのような「絶対精度」を伴うものとは異なる。しかし、絶対精度はあくまで観測上の平均値を指しているものであり、誤差の発生を防ぐことはできない。DeepMapは地図精度を誤差5センチ以内、測位精度を誤差10センチ以内に収めている。一般的な地図製品では平均して20センチほどの誤差が出るという。

また、同社は地図データ収集用の専用車を持たず、顧客の所有車両やレンタカーを用いている。仮に比較的大規模な地図を生成する際も同様だ。例えば、北京市全体の地図を毎日更新するとしても、タクシー会社やバス会社、ゴミ収集業者などと提携し、彼らの業務用車両上部に機器を設置することでデータ収集を代行してもらう。車両に取り付けるセンサーはLiDARのほか、フロントカメラ、GPS、IMU（慣性計測装置）で、いずれも3万ドル（約320万円）程度の設備だ。頻繁な更新のために日々採集し続ける膨大なデータは、AIを活用しクラウド上で高速処理していく。

自動運転車メーカーが専門業者を通さず、独自に地図生成を行うようになる可能性については、劉氏は「限定的な地域なら可能だが、広範囲にわたる地図の生成は難しいだろう」とする。製図には画像セグメンテーション（収集した画像に写り込んでいる被写体がそれぞれ何かを識別する技術）が必要だが、これを正確に機能させるには各国・地域の路面表示や道路標識、交通法規などについて把握していなければならない。地図に特化した企業でなければ正確な製図は難しい。DeepMapは欧州、米国、日本などの各国で地図を生成した経験があり、これを絶対的な強みとしている。

HDマップは掲載地域が広範囲になるほどデータ処理のコストが薄まる。また、自動運転が普及すれば各自動車メーカーは自社設備を使って更新作業を行うことができるため、地図制作企業としては設備導入のコストが省けるようになるだろう。
（翻訳・愛玉）