[비즈한국] 国内1位のモバイルナビゲーションアプリ「TMAP（ティーマップ）」が、AIエージェントへの進化を図る。TMAPを運営するTMAPモビリティは、同社が保有する膨大なデータをAIと融合させ、統合モビリティプラットフォームへと生まれ変わるという抱負を明らかにした。データを活用した提携を拡大すると同時に、TMAPに会話型AIエージェントを搭載するなど、パーソナライズ機能を強化する計画だ。地図や移動ルート、場所のデータから、決済、電気自動車の充電、駐車時の記録など、日常生活のいたるところで蓄積されるデータをその基盤とする。
走行中にTMAPと「対話型インタラクション」
去る17日、TMAPはSKテレコム017670のAIサービス「A.（エイドット）」を適用し、車内音声案内システムを刷新した。18日には、TMAPモビリティのモビリティデータ事業の成果を公表し、データビジネスモデルとTMAP AIエージェントを紹介する記者懇談会を開催した。今回のアップデートにより、TMAPは従来の「NUGU（ヌグ）」ベースの音声案内から脱却し、運転者と柔軟な対話が可能な会話型モビリティAIとして機能するようになる。現在はAndroid OSに導入されている段階で、iOSにも順次拡大適用される予定だ。
自然言語の発話を理解する会話型案内システムが実現したことで、運転者にとって目に見える変化が期待される。今回の刷新により、△経由地を含むルート検索（マルチ命令） △よく行く場所に基づいたパーソナライズ案内 △テーマ別スポットのレコメンド △交通・生活情報に関する対話が可能になった。
従来のナビの音声検索や家庭用スマートスピーカーは、正確なコマンドを中心とした認識方式だった。一般的に自然言語理解（NLU）技術に基づいているが、大半が決められたルールベース方式であるため、ユーザーが少しでも異なる言い方をするとうまく動作せず、失敗するケースが多かった。現在のスマートスピーカーが「インテリジェント・アシスタント」サービスとして拡張して使うには限界があるのはそのためだ。
刷新後、TMAPを使用する運転者は明確なコマンドなしに「家に帰る途中で安いガソリンスタンドに寄ろう」といった日常会話のように話すだけで、経由地と目的地を一度に設定できるようになった。また、「この近くの人気カフェはどこ？」といった地図アプリや走行状況と直接・間接的に関連する質問から、「IU（アイユー）の人気曲は何？」のような関連性の低い日常的な質問にも回答する。発音の誤りなども自動的に補正される。運転者の発話を大規模言語モデル（LLM）が分析・判断し、検索結果として提示する方式だ。これにより同社は、走行中の利便性が大幅に向上すると期待している。
交通情報に関してもエージェントによる改善がある。TMAPは道路交通公団とデータを連携し、災害、天災、イベント、交通事故など5つのカテゴリーに分かれた突発状況情報をリアルタイムで取得する。この情報は5分ごとに更新されるが、ユーザーの移動ルートと比較して突発状況が発生した場合、AIエージェントが先制的にユーザーへ案内する機能が導入されたというのが同社の説明だ。
車載用AIアシスタント、誤認識などのエラーやプライバシーは？
現在実装されている方式は、TMAPモビリティが推進する構想の中間段階と見なせる。TMAPモビリティのプロダクト担当（CPO）チョン・チャングン氏は、記者懇談会で「2026年には音声エージェントをベースに、TMAP内にチャットエージェントを搭載する予定だ」とし、「音声エージェントとチャットエージェントを統合し、走行前後にチャットエージェントとつながるユーザー体験を提供したい」と述べた。走行中に音声エージェントでニュースを聞いていて、さらに詳しく知りたい時はチャットで関連記事を送るよう要請し、後で確認するといった形だ。
累積74億件以上の移動データをAIと結合してナビゲーションを超えたトラフィック（利用量）を確保し、パーソナライズ機能を搭載したAI統合モビリティプラットフォームへ拡張するという青写真だ。TMAPモビリティは現在、移動データに基づいた成長モデルの構築に拍車をかけている。
1日だけで2600万件以上蓄積される移動ルートデータは、TMAPの核心資産の一つだ。TMAPは地図・道路網・交通パターン・配送など多様なデータを物流、金融、自治体など全産業に提供し、ビジネスモデルを拡大している。TMAPのデータ事業は、今年第1四半期には前年同期比28.5%、第2四半期には49.3%成長した。
車載用ナビゲーションにAIアシスタントが搭載されれば、利便性の向上、パーソナライズされた案内、リアルタイムの状況対応などの期待効果は大きいが、同時に検討すべき点もある。
第一にプライバシーの問題だ。位置情報、移動パターン、音声データがすべて収集される環境において、データがどこに保存・活用されるかについての透明性が必要だという指摘がある。今回の刷新で、TMAPは発話が終わっても聞き取りモードを維持し、連続した対話をサポートする。従来の「NUGU」ベースのTMAPでは「アリア」と呼びかける必要があった。
一度コマンドを実行した後に再質問するために再び呼びかける必要があった「ウェイクアップ」方式と比べれば、技術的な進化ポイントと言える。パーソナライズサービスの拡大過程で不可避に伴う広範囲なデータの活用だが、懸念が共存せざるを得ない。
日常語、略語、発音などが影響を及ぼしうる自然言語認識システムでは、AIエージェントが単語を誤認識するなどのエラーが発生する可能性がある。チョン担当は「従来比で補正率が25%ほど向上した。検索結果がない場合、再度類似検索を行って補正するロジックを追加し、ユーザビリティを改善した」と述べた。
今後は話者分離機能を追加してセキュリティ性能をさらに強化するとの説明だ。チョン担当は「現在はその機能はサポートされていないが、車内で複数人が会話する場合にエージェントがそれを認識して誤認識につながる可能性もあるため、関連機能を追加する計画だ」と述べた。
TMAPモビリティのデータ・イノベーション担当（副社長）パク・ソハ氏は「圧倒的なデータを保有するTMAPが、車内AIエージェントとして最も自然で必然的な接点を持っている。同時にAI技術が組み合わさることで、自動運転やデジタルツインなどにおいてTMAPのデータ活用は、より一層意味が深まるだろう」と強調した。