自転車の危険予知システムの事例（オフショア開発事例）
■概要
自転車を利用しているユーザーが危険な場所に近づくと、ユーザーに危険性を通知させるためのシステム。自転車に乗っている際、事故が起こりそうになるとセンサーが情報を収集してデータベースを作成・追加されるため、更新性も担保されているシステムです。
■課題・対策
課題① モバイルでセンサーを収集すること
対策① iOS：コアモーション
課題② 危険検出アルゴリズムを構築すること
対策② 機械学習の使用
課題③ ビデオ処理
対策③ ビデオツールボックスを使用する
■NTQの作業範囲
基本設計、コーディング、テスト、メンテナンス
■技術
Python、Swift、SQL、TensorFlow、TensorFlowLite、Keras、iOS、iOS Core Motion
■主な機能
・データ（モーションデータ）を収集するようにiOSのセンサーを自動的に設定する。
・センサーから収集されたデータをリアルタイムで処理、機械学習に基づいて急ブレーキを検出する。
・SDKが急ブレーキをかけることを検出すれば、アプリ側に応答する。
・SDKが検出したデータの正確性について、アプリが応答できるようにする。
・アプリはSDKが検出できない急ブレーキを報告できるようにする。
・位置情報を自動的に収集し、急ブレーキを検知した位置を保存する。
・ブレーキを検出するとビデオを録画する。
・急ブレーキが発生する時点の前後に10秒ビデオを保存する。
・S3で急ブレーキを検出するとき、センサーから収集されたデータ及び場所・ビデオを保存する。
