SDLアプリコンテスト in2019

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『クルマとスマホをなかよくする ”SDLアプリコンテスト 2019”』グランプリ受賞

『クルマとスマホをなかよくするSDLアプリコンテスト 2019』にて個人応募した作品。
「優良ドライバーチェッカー」をプレゼン発表し、グランプリ受賞させていただきました。

参加から受賞までを振り返って

「SDLアプリコンテスト2019に応募しようぜハッカソン」の東京と大阪の２会場に参加した私は、多くの一期一会の機会に恵まれました。７月に初参加した「SDLアプリコンテスト2019に応募しようぜハッカソン＠東京」では、私は実装せずに“アイデアソン形式”のみの発表で終えました。この参加後から「この企画を自分でも実装して応募したいな！」という強いモチベーションが芽生えたのです。
（実際は、あまりうまくいか無い結末でしたが・・・。）

当初の構想図

８月は、LINE-THINGSと、M5-Stackなどのハンズオンに参加していた時期でしたので、当初はこの図を実装する計画でした。
IOT連携したい！ことが目標の１つでした。今回の受賞作品では、AWSやLINE、m５Satckなどの実装には出来ておりません。
（これは今後の機会、または次回のSDLコンテストで挑戦してみたいですね。）

９月は、自分で実装方法を学ぶ第一歩のために「SDLアプリコンテスト2019に応募しようぜハッカソン＠大阪」に参加しました。

この２つの会場におけるプレゼン発表を経て、参加者、運営側や審査関係者の方々から、私へのアドバイスや開発サポートを頂いてきた過程がありました。作品の誕生からブラッシュアップまで、そしてサービスの未来構想も含めたアプリとして成長したことを実感しております。

この３ヶ月半を振り返ると、運営関係者をはじめ、ご指導＆ご協力いただけた皆様に感謝の気持ちで一杯です。

この３ヶ月半を思い返しながら、以下、記事レビューさせて頂きます。

東京と大阪のハッカソンを経て

経　緯

1. 「SDLアプリコンテスト2019に応募しようぜハッカソン＠東京」にて、「CarEng」でMVP受賞（2019/7/28, 7/29）
   同会の最後に、私１人がアイデアソン発表の機会をいただく→この時「優良ドライバーチェッカー」の企画誕生！
2. JINS-MEMEを購入(2019/8/26)
3. 「SDLアプリコンテスト2019に応募しようぜハッカソン＠大阪」にて、「優良ドライバーチェッカー」で実装に向けて開発修行（2019/9/14, 9/15）
4. コンテスト一次選考へ作品を応募提出 (2019/10/31)。
   (参考） 大会公式サイト「SDLアプリコンテスト2019」
5. CarEngは落選し、「優良ドライバーチェッカー」が最終選考へ進出。
6. Monacaでの開発にて実装エラーの日々。
   (参考）Monacaのサンプルプロジェクト
7. 発表間際にレンタカーして撮影。動画編集＆スライド作成の日々。
8. 「優良ドライバーチェッカー」でグランプリ受賞（2019/11/22)

「SDLハッカソン東京」と「SDLハッカソン大阪」の２会場に参加レポート

私の独創性（他の応募者との差別化）

1. JINS-MEME（IOTデバイス）を利用
2. 東京と大阪の２つのハッカソンに参加
3. 東京ハッカソンで、私１人のみアイデアソン発表の機会を得たこと
4. 開発エンジニアでないが、チャレンジしよう！と思ったこと
5. 社会貢献性を企画と、将来のサービス構想に入れる
6. 未来構想図を発表に盛り込む
7. 車載情報とアプリをつなぐ活用イメージが、頭に浮かんだこと

「優良ドライバーチェッカーのアイデアですが、
何故、あの発想が湧いたのでしょうか？」

今、考えるとハッカソンに参加した時期に、私が感心を持ってキャッチアップしていた内容が偶然重なり、また、アイデア発表の機会をいただけたことで、オーディエンスの反応があったから誕生したものだと思います。

(A)ハッカソン会場で得たキャッチアップ情報

• おかしなクルマ×○○のアイデア出し
• SDLとは？シュミレーターで何をするのか？
• JINS-MEMEの存在を知ったこと
• ４人の発表チームと内容が重複しない内容を考えた

(B)私の経験値

• 前職までの教育業界でのオンライン教育サービスの立上げの経験値
• ソーシャルゲームでのゲーミフィケーション
• イベント特許の、顔認証（表情分析）、感情分析、趣味嗜好のマッチング、成績や診断結果のアウトプット

おそらく、SDLハッカソン東京において、実装チームが少なかったので、アイデア発表の機会をいただけたことと、
（A）×（B)のマトリクスと「クルマやSDLで何ができるのかな？」と考えた私の脳内でグチャグチャに混ざったシナジーから、偶然的に誕生したものだと多います。

（結果）JINS-MEMEでやりたいモチベーションが湧いた企画

• 巻き込み確認
• 信号や標識の確認
• 歩行者や自転車の確認！を視線確認できないだろうか？

社会貢献を企画に盛り込んだ理由は？

阪神大震災、東日本大震災、熊本震災と私の人生に影響を与えた大きな出来事ですが、特に東日本大震災以降は自身のプランは、全て「未来の日本のために！」という気持ちを込めて、イベントや企画に参画しています。
今回のSDLでは、免許返納や煽り運転を議題としましたが、私のテーマは「自覚が無い暗黙裡を形式知に変えること。ドライバー自身も気付いていない発見する機会を持つことで、スキルの底上げの意識を高めて欲しい。」
これが私が企画に込めた想いです。

JINS-MEMEを利用した背景

会場で「何故、JINS-MEMEを利用しようと思ったの？」という御質問を多く受けましたので、記載しますね。

JINS-MEMEとの出会いは？企画に入れたキッカケは？

メガネIOTデバイスである「JINS-MEME」が2015年11月15日に発売されてから約4年が経過。
この東京会場に参加していたエンジニアと、初日ランチタイムの雑談にて「JINS-MEME」というデバイスの存在を教えて頂きました。（雑談内容はこちら）

このIOT（メガネ）デバイス機能の特徴を理解した上で、以下の私の興味が化学反応を起こしたと思います。

私が「どうしてもやってみたい！」と思い初めた企画

「JINS-MEMEで信号検知や巻き込み確認をしたい！」と思ったことが動機です！

JINS-MEME開発で苦労したところは？

発売から４年経過してるため、関連記事が古く、サンプルそのままでも、実装すると素人では対処しづらいエラーに悩みました。
2019年11月現在では、QiitaやGitHubで最近の掲載記事が減っており、最新の実装環境での記事公開が少ない気もしております。

JINS-MEME公式サイトで開発ドキュメントも素人には解読が難しく、monacaでのJINS-MEMEプラグインを利用した開発環境を選択したものの、４年前のCordova7で実装していたものが、現在のCordova9のversionではエラーが発生してしまう。
応募や決勝大会前には締切期限に焦りながら、メーカーに問合せをしながら実装を進めていきました。

発表スライド

優良ドライバーチェッカー

個人応募での作品です。
開発実装の弱さを自虐的に表現して「開発わかばマーク」と表現いたしました。

免許返納

今年の流行語には「免許返納」がノミネートされているようです。
高齢者は、自身の運転スキルの衰え（視力、判断力、運転操作力）は、自分でも認めにくいものかもしれません。
身体の発作などの健康などもあり得るため、ヘルスケアのような日々のバロメーターを測る要素が運転アプリにも必要だと思います。
田舎だとバスの運行本数も少ない。そんな田舎では自家用車は必需品。
長年、その生活に慣れているとクルマがない生活＝買い物や通院も不便になります。

但し、たった１度の交通事故であっても、自他の命や人生を変えてしまう怖さがあります。
誰にでも起こし得る危険がありますが、中長期にデータマイニングで見ると、運転癖や性格、運転環境や条件など因果関係が見えてくる可能性もあります。

あおり運転

それから「あおり運転」も2019年は話題になりましたね。
急な割り込み、車線変更、急ブレーキなどが原因で、ドライバー自身が知らぬ間に、他のドライバーから “恨みを買ってる？運転”をしている状況も考えられます。怒ってる相手が危険な運転を仕掛けて煽られる？可能性もあり得ると思います。

上位３位までの共通点は『見る＆確認する』＝視覚や注意力

しかしながら、これらは、交通事故の発生件数の資料を参考にすると第５位に位置します。
ランク上位の傾向を分析すると「見る＆確認する、つまり視覚や注意力」が要因である気がします。

ゴールド免許（優良運転者）は、全体の約56％

一方で、免許保持者の約半数を占めるゴールド免許ですが、ペーパードライバーが多い気がしています。
つまり、ゴールド免許＝運転が必ず上手いという訳ではありません。

私自身は、この10年間、運転機会が年に２回くらいのペースに激減したためゴールド免許になりましたが、久々にレンタカーをすると、慣れない車のブレーキ加減や、目視確認などの余裕が無かったりします。

リアルタイムでの運転診断 ＆ 指導してくれる
教習所の”教官”のようなService

そこで、悲しい交通事故を軽減して、国内の運転スキルを向上させるために、リアルタイムでの運転診断 ＆ 指導してくれるサービス！教習所の”教官”のようなアプリを今回、考案致しました！

実は、もう１つの応募作品である「CarEng」もクルマの中で学習するアプリ企画だったんです。
私は前職がオンライン教育の仕事だったので、「楽しく教わる」「楽しく指導される」「誰にでも身につく」という学習の底上げの要素を入れたいのです。

当アプリでは、個性的な“教官キャラクター”が指導

個性的な“教官キャラクター”が指導してくれるアプリです。

• ドSに攻めてくる教官を楽しみたいドMなユーザーは「鬼教官モード」。
• 面白おかしく和みたい方は「コミカル（関西風）モード」
• 車でも癒されたい方は「癒しモード」
  大会審査では「女性のイラストが「癒し系キャラっぽくないなぁ」と笑いを誘う御指摘がありました。
  クリエイティブする際に、素材の選定で、既にSDLを紹介するPVで登場する２次元アイドルのような女性を選んで口や目も動くアニメ加工で対応したいと考えてました。
• 「嫁よりも２次元の方が良いですよね！独身にも優しいですし・・・」というストーリー・・・。
  この創作に手を回す余裕がなかったなぁ〜。と欲を言えば悔やまれます。

「助手席にいる嫁や友人に運転を注意をされると、
車内の空気が険悪になる話も聞いたことがあります。
教官アプリならば、ドライバーは素直に聞き入れる筈です。

JINS-MEMEに備わっている
「首振り、まばたき、眠気、姿勢」の機能

また交通事故の要因に、視覚や注意力の影響が大きいと考えて、
眼鏡のIOTデバイスをツールとして活用します。

車載情報とAppを繫げるSDLだからこそ！構想は広がる

今回、アクセルやブレーキ、ウインカーなどの車載情報をトリガーとして、アプリ側ではナレーションや成績管理、クイズなどのユーザーに情報提供をする処理をします。SDLがこれらを繋げる役割を果たします。
さらにアプリにはAPI連携で、さらに楽しい世界を描けると思っております。

例えば、天気予報、交通情報、料金支払など、外部のオープンデータから抽出し、また運転開始前に同乗者や目的地を入力しておくと、どういう世界が描けるのか想像してみると、運転環境や車内環境条件から、事故が起こりやすさや傾向が見えてくる可能性があります。
多くの事例と重ねることで、自身の交通ルートに事故が多発しやすいスポットがプロットしてあれば、事前にリスク回避の警笛を鳴らすことが可能です。

利用の流れ

利用の流れ順に紹介していきます。

まず、【運転開始前】App起動し、JINS-MEMEを装着

まず座席に座り、App起動と、JINSーMEMEを装着。挙動を確認します。

目的地を登録し、カーナビ設定。
同乗者情報など運転環境を把握。

目的地を登録し、カーナビ設定

ルート上の事故多発エリアの事前把握。他ユーザーの運転ミスが多いエリアを事前把握すること。
同乗者データ、天候、混雑情報などの
多くのユーザーデータの環境要因を収集し、今後の事故軽減へ！

同乗者情報など運転環境を把握

同乗者データ、天候、混雑情報などの
多くのユーザーデータの環境要因を収集し、今後の事故軽減へ！

同乗者情報など運転環境を把握

私がJINS-MEMEを装着で１番やりたかったことは、左折の巻き込み確認でした。の事例を説明します。

左折（巻き込み確認）の事例

大まかな流れ

1. 交差点３０M前になる
2. 左折のウインカーを表示
3. ブレーキボタンで減速
4. メガネで左側のサイドミラー
   （ー10度から−３０度）を見る (判定Flag:見た！みてない！）
5. メガネで左側の原付バイクなど巻き込み確認
   （ー90度から−12０度）(判定Flag:見た！みてない！）
6. ハンドルを軽く左に寄せる
7. さらにブレーキで減速
8. ハンドルを軽く左に寄せる
9. 歩行者や自転車の確認をする
10. ハンドルを切って左折する

懇親会での会話で教わったのですが
Aさん「教習所で習う道端の左に寄せるのは、１回でなく２回だよ。」
私「あれ？？そうでしたっけ？」
私「あぁ！思い出しました！正式な教習所ルールだと、この図は間違えていましたね」

道路の左に寄せる検知

質問者「初めの左寄せの時に、どうやって検知するの？」
私「あれ？ハンドルを軽く左に回した時の角度では、実際に検知は難しいのですか？」
質問者「左の白線や路肩などと、車体との距離を測って、近づいたかを調べるくらいかなぁ」
私「舗装されてなかったり、雨や雪、夜間だと検知が厳しいでしょうね」
質問者「大型トラックの巻き込み確認などは、また乗用車とは確認が異なるよ」

“ 左折 ” のフローを、SDLとJINE-MEMEで運転チェック！

“ 左折 ” のフローを、SDLとジンズミームで運転チェックできるシステムです。

“左折”のApp利用イメージ

他にも、ジンズミームの機能にある、まばたき検知や姿勢検知を利用しますと

居眠り運転

1. 運転中のアクセル稼働中かを検知
2. ５秒以上、瞼を閉じてる
3. アラート

脇見運転

1. 下を向きすぎる
2. 前方を見るように警告

姿勢検知

1. 姿勢のブレを検知
2. 落ち着きがない＝ブレが頻繁に起きる
3. 休憩や体操をするように指導する

当アプリの未来構想を語る

車間距離詰めすぎの場合

距離センサーなどで、これは実現できると考えています。

居眠り運転の検知

怒

1. 怒りながら荒い運転になりそうならば、なだめることが重要でしょう。
2. 煽り運転のように、車間距離が近くなったり、ブレーキの踏み方が荒くなったり・・・。
3. 平常時の運転のデータを検知してるからこそ、荒い運転時との差分が測れる筈です。

楽

1. ドライブが楽しい空間になるように！音楽や会話の誘発、交通ルールの学習など。
2. ゲーミフィケーション要素（事故を誘発しない程度に、ミッションクリアなど）

画像認証

IBMのWatsonにて画像認証のテストをしてみました。
デフォルトでは精度を高めるための実装は必要ですね。

利用例

信号が黄色の場合

コミカル教官「コラコラ！黄色の信号で進んでええのは、関西人だけでっせ！」

道路に「30」の文字クイズ

教官「道路に書いてあった数字は何でしょう？」

標識クイズ

教官「さて問題です！今、通り過ぎたばかりの丸い標識は何だったでしょう？」

歩行者や自転車も検知できれば、
事故の多い路地では特に、事前に“注意喚起”

事前に危険予測 ＆ 注意喚起

路地であることを認識したり、接触事故や人身事故が多いポイントは事前に注意喚起を促すことができます。

ナビ「路地だから徐行運転しましょう！」
ナビ「ホラっ！自転車が飛び出てくるような気がしてたんだよね！」

事前予測

夜間や雨天での検知、歩行者や自転車も検知など、難易度が高い検知ができればこのサービスの実現性が高まる筈です。

運転終了後の成績管理

免許更新時期に講習ビデオを見ることも意味はあると思いますが、「キチンと指導してましたよね？」という啓発であり、それであれば、クイズやビデオをアプリで閲覧し、その閲覧履歴Dataで試験する方が良い気がします。

本当にユーザーが危機意識を持って学ぶには「実地運転としてココが駄目だよ！」と指摘された上で、ビデオ確認する方がユーザースキルとして定着しやすいと思います。

勉強やスポーツと同じで「ここのポイントはミスする人が多いよ！」「次は同じミスをしないように！」と事前に指摘を受けると意識してミスを避けることが出来る筈です。

特に個別指導である場合は、自分の苦手分野（弱み）の自己分析ができることは、将来の成長となるキッカケになる気がします。これを以下にゲーミフィケーションの要素も含めて盛り込みます。

リピート率（継続性）

アプリの難しさは、やはりユーザーの継続性です。
特に真面目なアプリや位置ゲームなどは、ユーザーの飽きも早いと推察できます。
だからこそ、より運転スキルチェックが細かく、そして正確な検出、正しい指摘や指導であることが求められます。
そうすれば常にアプリ接続する付加価値が生まれます。
中長期に利用すると、ユーザーのバロメーターを含めた教官からの指導を受けることが可能です。
過去の履歴録画リストとして、危ない運転だったポイントを運転終了後に確認できれば、気をつけるポイントも意識し始めると思います。同じスポットで事故件数が分かれば、その数値をドライバーに伝えるだけでも抑止効果はあると思います。

振り返る大切さ

“筋トレ” ＆ “ヘルスケア”などに共通するのは、“成果の見える化”。達成感に繋がります。
「毎回チェックするのは、よほどの真面目な性格でないと、だんだんアプリを活用する機会が減ることになるでしょう。

“本日の運転後の総評” ＆ “過去の運転履歴”との比較で上達度、習熟度の判別がしやすくなります。
中長期でユーザーの運転傾向を統計分析することで、性格や体調などで、事故を起こしがちな推測が立てることが可能になれば、タクシーやバス運転手、宅配車などビジネス利用するドライバーの管理にも利用できることでしょう。

ビッグデータとその分析で描く世界

中長期で多くのユーザーのデーターを集めて、さらに交通事故ポイントがオープンデータになれば、事故を起こしやいポイントはナビで通知するだけでなく、アプリ側でも、目的地までのルートに事故を起こしやすいポイントを通知したり出来ます。t例えば「ここは事故多発ポイントですよ！」「人の飛び出しが多い交差点ですよ」などが、データーマイニングで演出できるようになります。

都道府県別や全国での偏差値や平均値を表示する

都会の道、田舎の道、高速道路など、環境によっても運転難易度、注意すべきポイントは異なる筈です。
そんな同エリアの中で、偏差値や平均値を抽出しないと、平等にランキング評価出来ないことでしょう。
ただ、一旦、教習所を卒業してしまうと、教官のような指導を受けるドライバーは基本的に無いと思います。
だから「個人の狭い世界で、自分基準で運転レベルを判断しがちになっている筈です。」
毎回、運転後にその日の運転採点や、総評をもらえることは、本人の意識を高めることやアプリの利用持続性としても、とても重要なことだと思います。

さいごに

SDLを活用した当アプリで、“真の優良ドライバー”を増やしたいと思います！
ペーパードライバーであっても改めて教習所に通わずとも、真の運転スキルを改めて見直す機会を導きます。
そして交通事故の削減に繋がる世界が待っている筈です。

ご静聴ありがとうございました！

グランプリ受賞

Web掲載

プログラミング+（ASCII:11月23日）

https://ascii.jp/elem/000/001/980/1980977/

プログラミング+（ASCII：11月28日）

https://ascii.jp/elem/000/001/984/1984013/

ロボスタ

https://robotstart.info/2019/11/25/sdl-contest2019.html

CarWatch様（11/26記事公開）

https://car.watch.impress.co.jp/docs/news/1220795.html

感想

2019年12月1日から道路交通法が改正施行されましたね。
「ながら運転の懲罰刑」も重くなります。
https://www.fnn.jp/posts/00049205HDK/201911291920_livenewsit_HDK

未来を想像する

スマホ脇見などの解決には、スマホ閲覧の代役的な「音声チャットやカメラ、AI、AR（MR)表示」など、数年前からありながら大きく普及しきれていない気もします。これから５Gと共にIOTデバイスと車載システム機能の進化＆活用は必須の世界になるでしょうね。