夜の暗闇に潜む「不安」をデータで可視化する
「最寄り駅から家まで、どの道が一番明るいのか？」「過去に事件が起きていないか？」 私たちが日常的に感じる夜道の不安。しかし、一般的なマップアプリが教えてくれるのは「最短距離」だけです。
YORUMICHIは、東京都が提供するオープンデータを活用し、漠然とした「怖さ」をデータに基づいて可視化・数値化。誰もが安心して帰路につける社会を目指します。
犯罪発生情報
過去のエリア別犯罪データをマッピング
街灯密度
ルート上の明るさをインフラデータから算出
安全ルーティング
最短ではなく、最も「安全な」道を提案
リアルタイム性
最新のオープンデータ連携による信頼性
コアとなるAI・データ技術
1. 統合スコアリング
犯罪ヒートマップ、警察署・交番の近さ、街灯の多さなど、異なる粒度のデータを統合し、任意のルートの「安全スコア」を瞬時に算出します。
2. GeoPandas / GIS処理
複雑な地理空間データ（GIS）を高度なPythonライブラリを用いて解析。ポリゴンデータとポイントデータの高速な交差判定を実現しています。
3. スケーラブルな基盤
GCP（Cloud Run, BigQuery 等）を活用し、膨大な都市データのリクエストに対しても遅延のないレスポンスを返すアーキテクチャを構築。
この技術構造を、あらゆる事業の「課題解決」へ。
YORUMICHIの基盤である「オープンデータのリアルタイム統合・高度なルーティング・機械学習による予測」は、多様なビジネスシーンにおける横展開（toB）および高度な受託開発として提供可能です。
物流・配送ルートの最適化
最短距離だけでなく「時間帯ごとの通行しやすさ」や「安全データ」を加味した動的なルーティングシステムを構築。ドライバーの負担軽減や配送効率の劇的な向上に貢献します。
不動産付加価値・インフラ配置
物件周辺の「客観的な安全スコア」を可視化し、賃貸・売買時の新たな付加価値（セキュリティアピール）として提供。また、自治体向けの街灯・防犯カメラの最適配置地点の予測も行います。
リアルタイム防災・ハザードマップ
静的なマップ情報だけでなく、ユーザーからの現在地ベースのヒヤリハット情報やSNSデータをリアルタイムで収集・反映する、生きたハザードマップシステムをご提供します。
高度なWebシステム・受託開発
ハッカソン優勝レベルの機械学習・アルゴリズム設計と、堅牢なバックエンド、GCPを活用したスケーラブルなインフラを掛け合わせ、お客様のビジネス課題を根底から解決するシステムをゼロから開発します。