検証
Products
MEIHAKU
高精度屋内ナビゲーション
大規模施設でどこにいるかわからない？行きたい場所までナビゲーションして明白にしてみせます。
研究開発中
開発フェーズ: PHASE8 — PDR の精度改善とデータ収集
News
13 件 · 新しい順
- 研究
GPS + VIO による PDR の教師あり学習システム構築。
- 研究
歩行データの継続学習システムの検討。
- 検証
15m 歩行時の精度誤差 6% 台で安定達成。
- 開発
研究検証機能として Lab を MEIHAKU に実装。
Mitou Advanced
未踏アドバンスト応募について
MEIHAKU は現在 IPA の 2026 年下期未踏アドバンスト事業に応募しています。
未踏アドバンストは IPA という国の推進機関が進めている事業支援制度です。
審査を突破するために求められる企画レベルは、世界に通用する革新的な技術力と、それを社会やビジネスの仕組みとして成立させる圧倒的な現実性を、非常に高い次元で両立させるものである必要があります。
MEIHAKU はそれに採択されるべく、全身全霊をかけて開発しているものになります。
Story
プロダクトについて
世界で誰もできていないスマホによる高精度 PDR 位置把握の研究開発、2.5D マップにより階層的で複雑な場所でもナビゲーションがあなたを誘導します。
未だかつてない Google アナライザーのような施設におけるアナライザーによるユーザー動向の把握、高精度かつ高次元の施設内マッピングを一瞬で誰でもできる MAPBUILD システム——MEIHAKU は、屋内ナビゲーションと施設分析の両方に革新をもたらすプロジェクトです。
B2B2C モデルを想定し、現在 IPA 2026 年度未踏アドバンスト事業に応募中です。対象施設はステーションシティ全体を計画しています。
For Who
施設案内を読みたくなった人、施設（現在はステーションシティ全体で計画）で行きたい場所の行き方がわからない人。施設案内に過剰な予算を投資する施設管理者、施設マップ情報を収集したい施設管理者、統計的に施設内のユーザー活動を把握したい施設管理者。
Overview
MEIHAKU は、スマホ単体で高精度 PDR（歩行者位置推定）を実現する屋内ナビゲーション研究プロジェクトです。2.5D マップで階層的・複雑な施設を直感的に案内し、MAPBUILD により誰でも高精度な施設内マッピングが可能になります。施設アナライザー機能でユーザー動向を統計的に把握でき、B2B2C モデルで施設管理者と来訪者の双方に価値を届けます。15m 歩行時の精度誤差 6% 台を安定達成し、GPS + VIO による教師あり学習システムの構築を進めています。
Roadmap
開発フェーズ
- PHASE8
PDR の精度改善とデータ収集
完了
- PHASE9
マップスキャン機能のレベル向上
予定
- PHASE10
検証機能の技術要件達成
予定
Features
主要機能
高精度 PDR
NEWスマホセンサのみで屋内位置を推定。15m 歩行時の精度誤差 6% 台を安定達成。
2.5D 屋内ナビ
階層的で複雑な施設でも、直感的な 2.5D マップで目的地まで案内。
MAPBUILD
高精度かつ高次元の施設内マッピングを、誰でも一瞬で作成できるシステム。
施設アナライザー
Google アナライザーに相当する施設内ユーザー動向の統計的把握。
Research Lab
研究検証機能をアプリ内に統合。歩行データ収集・継続学習を実施。
mlPDR + VIO
NEW機械学習 PDR と Visual-Inertial Odometry を組み合わせた次世代位置推定。
Applied
MEIHAKUで活かしていること
これまでとは違い、ビジネスモデルから運用までをきちんと設計しつくしている点。
完全実装していかずに難所を先に検証で実現可能にするなどの効率的アプローチに変更。
Shiori・Pocorom で一切考えていなかった GF の概念の取り入れ。
技術的優位性を確立できるような奇抜なアイデアと革新的な技術作成。
これまで避けてきたサーバーによる個人情報収集と管理のために、セキュリティや運用のお勉強。
テストの重要性の再認識と、本格的なテストによるアプリ品質の保証をしたい。
これまでやってきませんでしたが、実際にこれを世の中に出して運用する体験を積む行為を始めたい。
Screenshots
アプリ画面
MEIHAKU の実際の UI です。タップで拡大できます。
Philosophy
設計思想
ユニバーサルデザイン
誰もが迷わず使える案内 UI。文字を読まなくても次の一手がわかる設計。
高精度な位置追跡
屋内でも GPS 不要の高精度 PDR。研究と実装の両輪で精度を追求。
ユーザー情報の保護とセキュリティ
位置データの取り扱いを慎重に設計。プライバシーを最優先。
Data
データの扱い
- · 現在開発段階であるため、データの取り扱いに関する方針は今後公開予定です。
Cautions
注意点
- · 現在開発段階であるため、注意事項は今後公開予定です。
Engineering
開発コード量
tokei による Code 行数の計測結果です（2026-08-19 時点）。
App Code
,
行 · アプリ本体
Files
ファイル（合計）
Measured
2026-08-19
tokei · Code
Android / iOS（研究開発中）
MEIHAKU（アプリ本体）
45,842 行 · 497 files
| Language | Files | Code |
|---|---|---|
| Kotlin | 386 | 33,442 |
| JSON | 16 | 7,242 |
| TSX | 15 | 2,877 |
| TypeScript | 4 | 667 |
| Python | 3 | 364 |
| XML | 14 | 549 |
| Shell | 2 | 175 |
| Swift | 4 | 48 |
| TOML | 1 | 79 |
| Total | 497 | 45,842 |
※ 言語別の合計（45,443 行）と tokei Total の差分は、HTML / Markdown 内の埋め込み言語など tokei の集計方法によるものです。
Tech Stack
Kotlin MultiplatformCompose MultiplatformAndroid / iOSPDR / VIO機械学習（歩行モデル）2.5D マップエンジンMAPBUILDPython（研究検証）
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