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ロケーション履歴オンにした時と、オフにした時のバッテリーの消費はほぼ変わりません。 利用した実感としても、さほどバッテリーに影響を感じませんでした。 ちなみにGPSロガーアプリを使用した場合、位置情報の取得間隔が短いためバッテリーの減りが早く、モバイルバッテリーを持参した方が良いといわれています。 行動履歴を記録したい場合は、メリットデメリットを考慮して、アプリを使い分けてみてください。 このページを見ている人におすすめの商品 この記事はお役に立ちましたか? はい いいえ
マップ系のアプリの中でも利用者の多い「Googleマップ」ですが、ただ目的地へのルート検索をするだけでなく、実にさまざまな機能が用意されています。 本記事では、「タイムライン」機能の紹介と、行動履歴(ロケーション履歴)を管理する方法について解説します。 Googleタイムラインとは? Googleマップの「タイムライン」機能は、位置情報を地図上に記録し、自分のログを残すことができるというものです。 では、「位置情報を地図上に記録し、自分のログを残す」ことができるとは、いったいどういうことでしょうか?
どこかを目指して移動するとき、初めて行く場所などでは、Google マップが活躍してくれます。ただ、ナビされた位置が目的地とは少しずれていることもあれば、そもそもマップがどちら向きなのかわからない……といった困りごとも。その原因と解決法を探っていきましょう! ◆Googleマップの現在地のナビ位置がずれるのはなぜ? Google マップは、モバイルネットワークやGPS、Wi-Fi基地局など、スマホに関連するさまざまな電波を基に現在地の情報を取得し、その後に目的地を地図からで探して経路を表示する仕組みとなっています。 多くの場合、ナビは正しく作動しますが、現在地の情報を取得する際に誤差が発生することも。とはいえ、その差は補正され大きな影響が出ることはないのですが、その少しのずれが徒歩移動のルートを調べているときには、要注意です。 たった数十㎝ずれたことで、間違ったルートが表示されてしまう可能性があるからです。特に電波を障害する高い建物が多い地域などでは、ナビの精度が落ちやすい傾向にあるようです。 ◆現在地のナビ誤差を直す方法は?
2020/09/08 | 更新 2020/09/14 数あるスマホアプリのなかでも、特に毎日の生活で欠かせないのが地図アプリ。日々の移動から、休日のお出かけ、旅行や出張まで、多くの人が利用していることだろう。 その代表格である「Google マップ」は、経路検索のほか、位置情報の共有、渋滞情報の確認など多彩な機能を搭載しているが、より便利に楽しく使いたいなら「ロケーション履歴」の機能もぜひ活用したい。 ロケーション履歴とは?
「財布を落としてしまった」 そう気がついた時、自分が歩いてきた道をすぐに思い出せる人は少ないのではないでしょうか。 人は忘れる生き物です。いつ、どこで自分が何をしていたのか、あなたが思い出せなくても、Googleマップアプリの「ロケーション履歴」機能は覚えているかもしれません。 この機能を有効にしていれば、スマホを持っている時に行った「場所」や「道のり」、「時刻」や「交通手段」に「店名(施設名)」までもが"自動的"に記録されていきます。 日付を指定すれば、その日にどのような行動を取ったのかが後からわかるため、"日記"のような感覚で楽しむこともできます。 ですから、「昨日行った定食屋さん、名前なんだっけな?」と忘れてしまっても、後からロケーション履歴で確認できるのです。 今回は、そんな便利なGoogleマップのロケーション履歴機能の使い方を紹介していきましょう。 【参照】 Google ロケーション履歴の管理 Googleマップの「ロケーション履歴」とは?
Getty Images/iStockphoto Googleの各種サービスの中でも、ユーザーからの人気が高いものの一つがGoogleマップ。現在では200以上の国と地域において、1日ごとに10億km以上のナビゲートに貢献しています。その中でも重要な位置を占めるのが、ルート上の交通量が多いか少ないかを予測して算出される到着予定時刻(ETA)です。 Googleはその舞台裏を解説するとともに、ETAの精度が機械学習により大幅に向上したことを発表しました。この精度向上は、同社も属するAlphabet傘下のAI開発企業、DeepMindとの提携によるものとのこと。 Googleマップは位置情報の収集が許可されたデバイスからの情報を集約し、世界中の道路状況を把握しています。しかし、この情報はあくまでリアルタイムのデータのみ。当然ながら10分後や20分後の状況は掴めません。今回導入した機械学習による技術は、こうした状況で威力を発揮できるというわけです。 これまでもGoogleは、過去の交通状況パターンと現在の状況を組み合わせてETAを割り出し、97%の精度を誇っていたと述べています。そして今回DeepMindと提携してグラフニューラルネットワークと呼ばれる機械学習アーキテクチャを導入することで、いっそう改善したとのこと。 その結果、ベルリンやジャカルタ、東京やワシントンD.
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