Our Platform
Journey Intelligence Platform
MarsLinkの中核。AI、データ、状況認識、推薦、リスク分析、説明可能性を束ねる移動空間向けインテリジェンス基盤。
CabinTimeは、この基盤を通信制約や専用空間のある移動・滞在環境へ導入する初期パッケージです。Journey AIは、天気、交通、混雑、口コミ、目的、好み、避けたい体験を統合し、利用者が次の行動を判断できる状態をつくるAI体験です。
MarsLinkは一つのアプリの会社ではありません。まずCabinTimeという初期導入パッケージで、通信制約や専用空間のある移動・滞在環境にJourney AIを入れます。次に、その判断支援を出発前、移動中、到着後、滞在中へ広げるJourney AIとして育てます。
System overview
入力から判断まで、ひとつの基盤で。
分断された情報を、エッジで取り込み、Journey Graphで意味づけ、判断ループで選択肢に変え、人に届ける。反応はふたたび基盤へ戻ります。
図は設計思想を示すものです。現在、開発・共同検証中はCabinTimeとJourney Graphの初期実装であり、Journey AIおよび拡張モジュールは設計・構想段階です。
The shift
移動空間を、コンテンツ配信から意思決定支援へ。
機内・船内の時間は長く、通信は不安定で、情報は分断されています。これまで、その接点の中心は映画、広告、観光情報でした。私たちは、同じ接点を「次の行動を選ぶためのインテリジェンス」に変えます。
これまで
Static Content
映画、広告、観光情報。すべての人に同じ内容を届けるコンテンツ。
これから
Decision Support
目的地の状況、天候、交通、混雑、口コミ、予定、好み。次の行動を選ぶための判断材料。
The model ・ Journey Graph
移動世界を、判断できる形にモデル化する。
Journey Graphは、移動と滞在の世界を「意思決定に使える形」で表現するMarsLinkの中核モデルです。場所、旅程、状況、利用者の文脈、リスク、事業者を、それぞれの判断属性とともに結びつけます。
検索エンジンや地図が持つのは「情報」です。Journey Graphが持つのは「判断の条件」——静かさ、雨天動線、接待適性、混雑耐性のような、行くべきか避けるべきかを決める属性です。ここが、地図にもOTAにもない独自資産になります。
Places
場所店舗、施設、駅、港、観光地。静かさ、席間、雨天動線、駅からの距離などの判断属性を持つ。
Journeys
旅程便、航路、路線、出発・到着・乗継・滞在を、一続きの移動として表現する。
Conditions
状況天候、海況、混雑、遅延、運行情報、イベントを、刻々と変わる状況として保持する。
People context
利用者文脈目的、同行者、好み、避けたい体験、時間制約。誰の、どの判断かを規定する。
Risks
リスク体験事故、遅延、欠航、混雑、災害。避けるべき選択を見つけるための属性。
Operators
事業者事業者が持つ路線・便・航路・地域の情報を、信頼できる入力として接続する。
Why it compounds
使われるほど、判断の質が上がる。
閲覧、保存、選択、来訪、フィードバックがJourney Graphへ戻り、属性の精度が上がります。情報量ではなく「判断属性の正確さ」で差がつくため、運用が続くほど他社が追いつきにくい構造になります。
The engine ・ Decision Loop
分断された状況を、ひとつの判断に変える。
利用者が10個のアプリを行き来するのではなく、Journey Graphの上で状況を読み、選択肢と理由を出し、行動につなぎ、検証し、学習する。すべてのプロダクトが、この共通の判断ループを利用します。
01
Context
位置、時間、目的、制約、天候、混雑、地域情報を読み取る。
02
Recommend
選ぶ理由、避ける理由、代替案をその場の文脈で提示する。
03
Act
保存、共有、ルート確認、持ち物、候補比較など、次の行動へつなげる。
04
Assure
根拠、権限、ログ、更新履歴を残し、人が確認できるAIにする。
05
Learn
閲覧、保存、選択、来訪、フィードバックを次の判断品質へ戻す。
Architecture
現場に入るパッケージと、判断するAIの層。
CabinTimeは、Journey Intelligenceを現場に入れる初期導入パッケージとして開発中です。移動体そのものが、AIを動かすエッジになる構成を検証しています。
Layer 01 / Body
Edge Node
機内・船内・車内に置かれるローカル実行環境。接続できる時は機内Wi-Fi、船内ネットワーク、衛星通信などから最新情報を取り込み、通信が弱い時も必要な文脈とAI体験を保つ。
Layer 02 / Brain
Journey Intelligence
天候、交通、混雑、地域、目的、好み、リスクを統合し、判断できる文脈へ変換する。
Layer 03 / Interface
CabinTime
乗客がスマートフォン、ポータル、座席画面で触れるAI移動アシスタント。
Cabin Edge Node
機体や船そのものを、エッジコンピュータにする。
Edge Nodeは、機内・船内・車内に置く小型のローカル実行環境です。接続できる時は機内Wi-Fi、船内ネットワーク、衛星通信から最新情報を取り込み、通信が弱い時はローカルで状況理解と提案を続けます。
クラウドだけにも、オフラインだけにも寄せすぎない。飛行機1機が、船が、列車が、それぞれ一つのエッジになります。
Assurance ・ Governance
提案には、根拠と責任を持たせる。
意思決定を支えるAIは、ブラックボックスであってはなりません。なぜ薦めるのか、どの情報を根拠にしたのか、いつ更新されたのか、誰が操作できるのか。Journey Intelligence Platformは、提案と同じだけ、その検証可能性を重視します。
この設計は、平時の旅行体験だけでなく、いずれ判断を誤れない重要な現場へ広げるための土台にもなります。
Provenance
根拠なぜ薦めるか、なぜ避けるか、どの情報を根拠にしたかを提示する。
Freshness
鮮度情報の取得時刻と鮮度を保ち、古い判断材料で誤らせない。
Permissions
権限事業者・利用者・運用で、誰がどの情報と操作を扱えるかを分ける。
Audit log
監査ログ提案、更新、操作の履歴を残し、後から検証できる状態にする。
Human-final
最終判断は人間AIは選択肢と理由を出し、最終決定はつねに人間に残す。
Outcomes
ダッシュボードではなく、意思決定。
私たちが目指すのは、情報を眺めるための画面ではありません。移動と滞在の中で、次の一手を選びやすくすること。良い候補を出すのと同じくらい、避けるべき選択を見つけることを重視します。
Journey AIは、地図アプリの代わりではありません。1区間の最短経路ではなく、複数の行程・締切・実際の遅れ・あなたの状況を横断して「間に合うか」「避けるべきか」を先回りで判断します。地図や配車の情報は、その判断材料のひとつです。
避けるべき選択を外す
接待に不向きな店、雨の日に歩かされる動線、混雑で時間を失う移動を、事前に下げる。
乱れに即応する
遅延、欠航、悪天候のとき、無理のない代替案を理由つきで提示する。
締切・乗り継ぎに間に合わせる
車、地下鉄、空港のような複数行程を、搭乗や発車の締切から逆算。配車の遅れ、渋滞、不慣れな乗換、手荷物まで織り込み、間に合わない兆候を先回りで知らせ、代替を出す。
到着後をすぐ決める
到着前から、食事、移動、滞在、回遊の次の一手を判断できる状態にする。
滞在中の判断を支える
ホテルや地域での食事、移動、周辺体験を、その人の文脈で整理する。
Products
当面のプロダクトはCabinTime。その頭脳がJourney AI。
まずCabinTimeで、移動空間にAIを入れた時に本当に判断が良くなるかを検証します。その上で、個人の移動と滞在に広がるJourney AIを作り込みます。
現在、開発・共同検証中なのはCabinTimeです。Journey AIは設計・検証予定であり、導入済み・提供中ではありません。
Initial Journey AI Package
開発・共同検証中CabinTime
通信制約や専用空間のある機内、船内、観光列車、長距離バス、ホテル、地域接点へJourney AIを入れる初期導入パッケージ。コンテンツ配信だけでなく、到着後の移動、滞在、回避すべき体験まで判断できる状態をつくる。
Personal Decision Intelligence
設計・計画中Journey AI
移動と滞在の文脈を理解する個人向けAI。天気、口コミ、混雑、交通、営業時間、Google評価、目的、同行者、好み、避けたい体験を束ね、広告順位ではなく理由つきの判断支援として提示する。
Deployment domains
Air / Seaから始め、Rail / Coach / Stay / Regionへ広がる。
ドメインは「どこに入るか」、プロダクトは「何を提供するか」です。CabinTimeとJourney AIは、通信が不安定な移動空間にも、滞在時間が長く判断が続く滞在・地域空間にも展開できるように設計・検証しています。
Air
Primary航空機、空港ラウンジ、機内Wi-Fi、IFE、到着前案内。通信制約と到着後の判断が重なる最初の重点領域。
Sea
Primaryフェリー、船舶、クルーズ、船内ポータル、寄港地案内。海況、天候、通信制約、到着地情報を一つの文脈にする。
Rail
Expansion観光列車、新幹線、私鉄特別車両。沿線情報、混雑、乗換、到着後の滞在判断を、車内体験に組み込む。
Coach
Expansion長距離バス、空港連絡バス、観光バス。限られた画面と移動時間で、到着後の行動を決めやすくする。
Stay
Expansionホテル、旅館、ラウンジ、館内ポータル。滞在中の食事、移動、天候、周辺体験を個人文脈で整理する。
Region
Expansion自治体、DMO、地域回遊、観光案内所。地域が持つ情報を、旅行者の状況に合う判断材料として届ける。
Open by design ・ Integrations
既存の仕組みを置き換えず、その上に知能の層をのせる。
事業者に大規模なリプレースを求めません。すでにある機内・船内の表示面、自社アプリ、運行・天候・地図・地域のデータの上に、Journey AIの判断支援を重ねます。導入のハードルを下げ、現場の運用を止めないことを前提にします。
ソフトウェアとして設計しているため、iPhone、Android、航空機のIFE、座席画面、事業者アプリのどの面にも載せられる構成を想定しています。多言語対応で、国内の旅行・交通から、訪日インバウンド、海外の移動まで同じ基盤で展開できるかを検証しています。
Onboard systems
対応設計機内Wi-Fi、IFE、船内ポータル、座席画面。既存の表示面の上に体験を載せる。
Operator apps
対応設計航空・船舶・鉄道・バスの自社アプリに、Journey AIの判断支援を組み込む。
Open data & APIs
対応設計天候、運行（GTFS等）、地図・口コミ、地域・DMOデータを取り込む。
Mobility API
構想事業者・自治体・旅行サービスが、移動文脈と推薦に双方向で接続する。
Future directions
基盤が育つほど、扱える判断は広がる。
移動の文脈データと運用基盤が積み上がると、リスク評価、外部連携、レジリエンス支援といった、より重要な判断へ広げられます。いずれも現時点では構想であり、旅行と交通の現場で価値を確かめた先に進めます。
Risk Intelligence
天気、運休、事故、混雑、SNS、河川などを統合し、移動や体験のリスクを判断材料として提示する。
Mobility API
交通事業者、自治体、旅行・地域サービスが、移動文脈と推薦機能に接続するためのAPI。
Resilience Operations
災害、避難、緊急情報、安全情報など、判断を誤れない場面の運用支援へ拡張する。
Long-term vision
CabinTimeから、移動空間の意思決定インフラへ。
私たちは、情報を届ける会社ではありません。AIによって、人と組織が移動空間でより良い意思決定を行える社会インフラを、段階的に育てていきます。
01 / Initial package
CabinTime
乗客接点、移動空間の画面、接続・ローカル実行、信頼できる情報更新を束ねる初期導入パッケージ。
02 / Passenger intelligence
Journey AI
現在地、時間、目的、天候、好みを理解し、利用者が次を選べる状態をつくる。
03 / Network intelligence
Mobility Intelligence
航空、船舶、交通、地域を横断して、移動空間の判断材料を統合する。
04 / Infrastructure
Human Mobility OS
移動空間のAIインフラとして、人の移動そのものを支える最終形。