思想・ビジョン

Tobariが見据える都市の未来と、縮退する日本にデータで向き合う理由

AIの検証に使う人力カウントは絶対の正解に見えます。しかし出所の記録がない正解との比較を、私たちは撤回したことがあります。比較が成立する条件、人力側の誤差を二重カウントで測る方法、検収で正解の品質を確認する作法を紹介します。

私たちのダッシュボードにも、実データと合成データが同じ顔で並んでいた時期があります。「計測していません」と正直に表示する設計に変えた経緯と、事業者のデモを見るときに品質を見抜く3つの質問を紹介します。

AIのカウントが人力より2割少ない——原因を1件ずつ調べたら、主因はAIの性能ではなく計測線が短いことでした。線を引き直しただけで誤差の大半が解消。計測の品質を先に決める「どこで測るか」の合意と、発注者側のチェックリストを紹介します。

AIの計測値と人力カウントがぴったり一致——検収でいちばん嬉しいこの瞬間を、私たちは疑うことにしています。1件ずつ動画と突き合わせて見えた「数えすぎと見逃しの相殺」の実例から、合計ではなく内訳で検収する方法と、発注者側のチェックリストを紹介します。

交通量・通行量の報告書でいちばん扱いに注意が必要な数字は「0」です。観測して本当にゼロだったのか、そもそも測れていないのか。実証の現場でぶつかった実例から、「数字を出さない」判断を仕組みにする方法と、発注者側のチェックリストを紹介します。