モビリティ・インテリジェンス・プラットフォーム

日本のモビリティを、データと実装で前へ。

Mirai Move は、地域の移動課題、公開データ、サプライヤーの技術を構造化し、レポート・実証・導入検討につなげるモビリティ・インテリジェンス基盤です。AIによる分析支援と人によるレビューを組み合わせ、現場で使える判断材料を届けます。

データの先には、現場の移動がある

全国の移動課題は、統計だけでは見えません。Mirai Move は、地域の現場・関係者との対話・地域環境の文脈から出発します。

地方の町でローカルバスに乗車する住民

地域の移動現場

日常の移動に残る不便を、現場の視点で捉えます。

モビリティデータを一緒に確認する自治体・事業者の関係者

多主体の共創

自治体・事業者・パートナーと、同じデータを見ながら検討します。

道路と河川、山に囲まれた日本の地方都市の空撮

地域環境の文脈

道路・地形・施設配置など、地域固有の条件を踏まえます。

分析対象スコープ

現時点の設計値であり、運用実績や導入実績を示すものではありません。

47/47

都道府県

全国を分析対象とする設計

6

課題カテゴリ

主要な移動課題を体系化

285+

分析テーマ

レポート候補として整理

1,245+

シグナル候補

現場と公開情報から収集設計

課題を構造化し、実装可能な選択肢へ

Mirai Move の AI ネイティブなワークフロー。AIが分析を支援し、重要な判断は人がレビューします。

  1. 収集

    地域・現場・公開情報から課題シグナルを集める

  2. 構造化

    AI支援で課題・条件・関係者を整理する

  3. 分析・洞察

    根拠と出典を保ちながら傾向と論点を可視化

  4. 施策設計

    データに基づき検討可能な選択肢を設計

  5. 実装・検証

    実証・導入検討につなげ、効果を確認する

シグナルパイプライン(プレビュー)

  1. シグナル収集

    地域・現場・公開情報

    受付
  2. 構造化分析

    AI支援で論点を整理

    整理中
  3. 人によるレビュー

    高リスク判断は保留

    要確認
  4. レポート候補

    内部下書きとして準備

    内部下書き

自動公開・自動推薦・外部送信は行いません。

AIは分析を支援しますが、最終的な判断・公開・提案はすべて人のレビューを経て行われます。

モビリティ車両を一緒に評価するビジネス・技術チーム

サプライヤー向け

Japan Fit ソリューション評価

海外・自社ソリューションの日本市場適合性を、制度・需要・運用の観点から構造的に評価します。評価は検討材料の提供であり、認証・推薦・導入保証ではありません。

  • 制度・規制適合性
  • 需要・市場適合性
  • 運用・実装適合性
  • 持続可能性
  • 改善・再設計余地

すべての評価は社内レビューを経た内部検討資料として提供されます。

Japan Fit 評価について見る

データと知見で、地域の移動をアップデートしませんか?

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ノートPC・タブレット・スマートフォンに表示されたモビリティ分析ダッシュボード