AI + ロケーション インテリジェンス

組織は、ロケーション インテリジェンスと AI を組み合わせて、タスクを自動化し、正確なビジネス予測を行い、大量のデータから洞察を得ています。

AI は強力です。 GIS との組み合わせで、さらに力を発揮します。

ロケーション インテリジェンスと組み合わされた AI は、AI に期待される、時間短縮、データや画像からの価値の創出、情報に基づいた意思決定の迅速化などを実現できる手段となります。

企業や政府のリーダーは、先進技術を活用することの必要性と、活用しなければ後れを取るリスクを感じています。 AI と地理情報システム (GIS) テクノロジを組み合わせることで、実世界のコンテキストを業務に提供できます。

An island nation with rich green mountains and a busy dock

強力な洞察、実世界のコンテキスト

この例では、地滑りの危険度が高いエリアが GIS でマッピングされています。 その後、危険にさらされている可能性のある構造物を AI が自動的に識別しています。

AI とロケーション インテリジェンスのユーザー

AI とロケーション インテリジェンスの強力な組み合わせは、主要な組織の業務の管理方法をすでに変えています。 AI と GIS を統合することで、新しいレベルの持続可能性、効率性、成長性を実現できます。 以下を含むケース スタディの詳細については、完全な AI ebook を入手してください。

サプライ チェーン

世界的なロジスティクスをリアルタイムに管理

FedEx の世界的なロジスティクス業務は、極めて高い精度の上に成り立っています。 飛行機や配送を時間通りに維持するために、FedEx は高度なエンタープライズ GIS を使用して自社の航空機を追跡しています。 その GIS は AI の予測機能で強化されており、飛行機の部品や保守が必要になる時期を特定して、複雑なサプライ チェーンの効率性を高め、スケジュールを守っています。

飛行機から大きな貨物を降ろす作業者

気候変動

地球上の変化をほぼリアルタイムに確認

Microsoft は Esri および Impact Observatory と協力して、AI を活用した土地被覆マップを構築しました。 AI とロケーション インテリジェンスを活用することで、地球上の変化を監視する機能を、これまでは夢でしかなかった規模と頻度で反復処理できるようになりました。 この機能は、気候変動や環境危機に関する差し迫った疑問に答えるのに役立ちます。

海面上昇の影響を受ける米国南部の地域を示すマップ

レジリエンス

気候リスクを先回り

AT&T は、ビッグ データとロケーションベースの技術を使用して、今後 30 年間の米国の気候リスクをマッピングしました。 ロケーション インテリジェンスを利用することで、サプライ チェーンの脆弱性を予測できるようになりました。 詳細な解析は、強力な情報を生成しました。他の数え切れない組織は、この情報を使用して、独自のリスクと業務を評価できます。

浸水した道路を走行する車両の航空ビュー

交通

高速道路資産の 400 億ドルを保護

アウトバーンの計画立案者は、ドイツで最も重要な高速道路の 1 つについて道路状況の指標を特定できるようにトレーニングされたディープ ラーニング プログラムを開発しました。 AI とロケーション インテリジェンスを組み合わせることで、通行止めや重大な修復の必要性を回避するために、道路工事に投資する時期と場所が正確にわかるようになりました。 パイロット プロジェクトでは、これらのアプローチが道路の状態の変化を現実的に予測できることが証明されました。

小さなセグメントに沿って道路の状態を示すアウトバーンのマップ

土地管理

持続可能な森林管理

自動化は、フィンランドの森林管理を効率化し、雇用不足を補うのに役立ちました。 AI に基づくアルゴリズムを使用して、画像と天気と気候のデータを解析し、森林の目録と保守のニーズの予測が向上しています。 AI とロケーション インテリジェンスを一緒に使用することで、成長と伐採のサイクルを最適化する、先を見越した管理が強化されました。

森林と伐採中の木材を上から見下ろした画像

プロジェクト計画

年間 1 億ドルを節約

陸軍工兵隊は、米国内の輸送を効率化するために港や水路の水深を保守しています。 AI とロケーション インテリジェンスを組み合わせることで、計画立案者は数百万の船舶追跡の ping を解析し、はしけやコンテナー船が堆積物によって遅くなっている場所を示しています。 浚渫する場所を予測することで、陸軍工兵隊は先を見越して正確にプロジェクトを進めることができ、年間で 1 億ドルを節約しています。

積み出し港とボートのアイコン、および浚渫が必要な可能性のある場所を示す赤のポイントが表示されたマップ

優れた意思決定を迅速に行う

意思決定者は、大規模なデータセットや複雑なパターンが関係する問題に対して、AI とロケーション インテリジェンスを使用できます。 AI は、リーダーが状況を理解し、解決策を迅速に特定するのに役立ちます。

自動化

タスクを自動化し、大規模かつ迅速に反復処理することで、洞察を得たり意思決定を下すまでの時間を短縮します。

予測

過去のデータとリアルタイム情報を解析して、リスク、成長性、業務最適化のシナリオを正確に予測します。

パターン認識

大量のデータや画像に隠されたパターンを検索し、行動を起こすのに適切な場所を見つけます。

Overhead view of a large parking lot

空間の最適利用の検出

この例は、駐車場を検出する AI を示しています。この情報は、開発計画や太陽光カバーの利点のモデル化に利用できます。

地理空間人工知能 GeoAI の登場

ロケーション インテリジェンスと、機械学習やディープ ラーニングなどの AI テクノロジの一体化は、GIS ソフトウェアによって可能になる高度な地理空間データ解析である GeoAI として知られるようになりました。

GeoAI は、組織が複雑で価値の高い疑問に、これまでにない規模と頻度で答えられるようにします。 Esri はロケーション インテリジェンスとエンタープライズ GIS のリーダーであり、顧客が GeoAI を業務やワークフローに統合できるよう支援しています。

GeoAI の詳細
Esri の詳細
A worker in a cherry picker assessing a power line that runs through the branches of a tree

安全性の向上と混乱の回避

この例では、植生が電線の脅威になっているエリアを AI が特定することで、時間を節約し、多大なコストと労力を要する調査を回避しています。

AI + ロケーション インテリジェンスの使用事例

ebook をダウンロードして、AI とロケーション インテリジェンスを組み合わせた能力を活かして、現実を捉え、シナリオをシミュレートし、未来を予測する組織の実例をご覧ください。 FedEx、Microsoft、AT&T などの組織による、さまざまな業界のケース スタディを説明します。