なぜwhat3wordsがAI音声ナビゲーションの未来なのか
自動車業界におけるAIの役割は、未来的な機能や自動運転への移行だけではありません。日常の不満を解決し、車内体験を向上させることこそがAIが力を発揮する分野なのです。AIは例えば、故障を事前に予測したり、自動緊急ブレーキでドライバーの安全性を高めたり、音声アシスタントの精度を向上させて初めてでも確実に目的地に到着できるようにします。まさにここで、what3wordsが 大いに役立ちます。
実際、従来の住所は音声アシスタントやAIの用途を想定して設計されたものではありません。住所は長く、重複している場合が多く（例えば「桜ビル」という建物名を含む住所はいくつも存在します）、特に新築の建物や国立公園、遠隔地に向かう場合、住所がそもそも存在しないこともあります。大規模なイベントや施設の多くは、複数の入り口が存在するにもかかわらず、全体で1つの住所しか設定されていないということも。郵便番号は広範な地域や複数の建物を含むため、ドライバーは間違った場所に到着したり、到着後に正しい入り口の位置を自分で探さなければならない状況に直面することもよくあります。
市場ニーズ：ドライバーはよりスマートでシンプルなナビゲーションを求めている
音声操作型ナビゲーションに需要があることは明確です。 YouGov UK の調査によると、調査対象者の80％が、運転中にナビの目的地を設定したり、道順案内を聞いたりする際に車両の音声アシスタントが役立つと回答しています。これは単なるオプションではなく、テクノロジーが旅のストレスを軽減し、効率化することをドライバー達は期待しています。よりスマートなナビゲーションに対する需要は、音声認識だけに留まりません。自動車メーカーは現在、AIを活用してドライバーが目的地を探し、到達する方法を変革しています。AI搭載のナビゲーションシステムは、リアルタイムの交通状況、道路状況、過去の移動履歴を分析し、最適なルートを提案します。ナビゲーションはよりスマートになり、適応性が高まり、ドライバーが実際に求めるもの（シンプルさ、正確性、そして毎回の移動における手間削減）にさらに沿ったものになってきています。
AIはほぼ完璧な音声認識精度を実現しているが課題も…
ChatGPTやさまざまなLLM（大規模言語モデル）などの音声対応AIの進歩により、音声アシスタントはこれまで以上に自然な会話形式の音声理解能力を向上させています。しかし、最も高度なAIであっても、その精度は参照するデータに依存します。 従来の住所システムを使用する音声アシスタントは、あいまいなものや重複したものなど不完全な情報に対処できず、ユーザー体験を損なう可能性があります。これに対し、what3wordsは従来の住所システムでは実現できない精度を提供し、AIシステムが容易に理解できる形式で情報を提供します。
なぜAIとwhat3wordsが相性抜群なのか
- LLMsは既にwhat3wordsを「理解」しています。長年の一般利用とオンラインでの参照により、モデルは既に何百万ものwhat3wordsアドレスの例を自然に学習しており、それらを容易に認識できます。
- 音声対応：3つの単語の形式は、人間とAIの両方にとって理解しやすい形式です
- 形式の一貫性：AIツールはテキストや音声からwhat3wordsアドレスを確実に認識でき、文書、スプレッドシート、画像から抽出することも可能です
- 誤り防止：類似した発音のwhat3wordsアドレスは遠く離れているため、特に Auto-suggest 機能を使用すると誤りを容易に検出できます
- 多言語対応：what3wordsは60以上の言語で利用可能なため、世界中のドライバーが母国語で利用できます
- 単発精度：各3ワードアドレスは重複せず、唯一無二であるため、どの「桜ビル」を指すのか推測する必要がなくなります
今後の展望
車載AIの未来は、ドライブをより快適にすることにあります。そして、what3wordsをその体験の一部として取り入れることで、ドライバーは行きたい場所を明確に、迅速に、誤解なく伝えることができます。このシンプルな追加機能は、すでに世界中の数百万人のナビゲーションを快適なものにしており、将来的に車載AIが普及すれば、利用者はさらに数百万人増えるでしょう。
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