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    導入事例 · 14丁目-ユニオン・スクエア、NYC

    8つの路線。一つの駅。
    そして話しかけてくるコード。

    14丁目-ユニオン・スクエアでは4 5 6 N Q R W L の各路線が交差します。MTAは改札のそばにNaviLensコードを設置し、視覚障害者、ロービジョン、英語を読まない旅行者が — 音声で、自分の言語で — 向こうにどの電車があるかを正確に知れるようにしました。

    MTAの改札列に「Entry 4 5 6 N Q R W L」の吊り下げサイン、右上にNaviLensコード、スマートフォンでスキャンする人;背景に14丁目-ユニオン・スクエアのコンコース

    8

    1つの駅で8路線:4 5 6 N Q R W L

    トップ5

    NYC地下鉄で最も利用される駅

    42

    アプリが情報を読み上げる言語数

    200万ドル

    MTAでのNaviLens拡張のためのUS DOT SMART Grant

    クライアント

    MTA · New York City Transit
    14丁目-ユニオン・スクエア

    メトロポリタン交通局はニューヨーク地下鉄を運営しています:米国最大の公共交通ネットワーク。Jay Street-MetroTechの「ラボ」の後、NYC Transitはマンハッタンとブロンクスの数十の駅にNaviLensを展開しました。

    14丁目-ユニオン・スクエアはその一つのハブ:Lexington Av線(4 5 6)、BMT Broadway線(N Q R W)、14th St-Canarsie線(L)がホーム、メザニン、歴史的なモザイクを共有する地下複合体。ここでは静的な情報だけでは足りません — 聞こえる必要があります。

    § 課題

    正しい改札を選ぶことが手探りであってはならない。

    1. 01

      マンハッタン中心の「タコ駅」

      14丁目-ユニオン・スクエアはNYC地下鉄の大きな乗換ハブの一つ:4、5、6線がN、Q、R、W、L線と交差し、Park Avenue South、Broadway、University Placeへの通路、メザニン、出口が迷宮を形成します。

    2. 02

      各改札での重要な判断

      各改札列は異なる路線群につながります(片側に4-5-6、もう片側にN-Q-R-W-L)。吊り下げサインが見えない人は、正しい電車に乗れるか、または出て再入場せざるを得なくなるかの賭けをすることになります。

    3. 03

      世界で最も多言語な地下鉄

      ユニオン・スクエアは毎日数十の言語を話す人々が行き交います。英語(時にスペイン語)の静的な案内は、それを読めない多くの旅行者 — 観光客でも住民でも — を取り残します。

    14丁目-ユニオン・スクエア・コンコースの「Pledge to Customers」サインの隣に固定されたNaviLensコード;手前で利用者がスマートフォンを持ち、画面に「Turnstiles entry to N, Q, R, W, L, 4, 5 and 6 train. Train arrivals: UPTOWN: Line 6, 3 Av-138」と表示

    § ソリューション

    各改札列に1つのコード。

    各改札列には高い位置にNaviLensコードが設置されています。アプリは数メートル先からピント合わせなしで検出し、その改札がどれで、向こうに何の路線があるかを音声で読み上げます。

    画面上の音声ははっきりと言います:「Turnstiles entry to N, Q, R, W, L, 4, 5 and 6 train. Train arrivals: UPTOWN: Line 6, 3 Av-138…」 — ウェイファインディングと次の電車を1回の読み上げで、電話の言語で。

    § 展開

    コンコースの判断地点にコード。

    「N Q R W L」とラベル付けされた14丁目-ユニオン・スクエアの改札の隣、目の高さに設置されたNaviLensコードに、スマートフォンを持って近づく人
    白杖の利用者が改札パーティション上部のNaviLensコードをスマートフォンでスキャン;画面にはアプリが生成した長いウェイファインディングテキスト
    コンコース入口の凸面鏡と「Pledge to Customers」パネルの横、白タイル壁に固定されたNaviLensコードの拡大
    「Entry 4 5 6 N Q R W L」改札列の全体図、ステンレスの改札機、右側のNaviLensコード、背景にユニオン・スクエアのコンコースの保守作業員

    § 現場から

    実際の利用者によりホームでテスト。

    ロービジョンの利用者がユニオン・スクエアの4番線ホームでチームに何かを身振りで説明;背景に「4」の数字付き緑のサインと駅特有の白タイル壁
    ユニオン・スクエアのホームで白杖の利用者の話を聞くグループ;背景に「Union Sq」の白い大文字の緑のサイン
    ユニオン・スクエアのホームでのチーム会話:左に緑の駅サイン;背景にNYC地下鉄特有の白タイル
    ユニオン・スクエア広場で集まった白杖と背負いリュックの来訪者グループ;背景に地下鉄入口への階段と周囲のレンガ造りの建物

    § タイムライン

    Jay Streetからマンハッタン・グリッドの半分へ。

    1. 2023年7月

      Disability Pride Month:MTAが拡張を発表

      MTAはJay Street-MetroTech Accessible Station Labを超えてNaviLensを拡張する計画を発表。州上院議員Brad Hoylman-SigalとBrian Kavanagh上院議員によって確保された資金で、より多くの駅にアクセシブルなウェイファインディングを。

    2. 2024年1月

      1、2、3号線とM66バスへの展開

      アッパー・ウエスト・サイドの駅とマンハッタンの複数路線にNaviLensコードが登場、3月までにさらに9駅を追加する計画。地元プレス(West Side Rag、CBS NY、Time Out)がカラフルな四角形の意味を説明。

    3. 2024

      US DOT SMART Grant:200万ドル

      MTAはUS DOT SMART Grantプログラムから200万ドルを受け、6番線の全6駅、6番線の電車、M23-SBS・M66・Bx12-SBSの停留所とバスへNaviLens展開を拡張。

    4. 現在

      ユニオン・スクエア、NaviLensグリッドの中に

      14丁目-ユニオン・スクエア(456 + LNQRW)は、Brooklyn Bridge-City Hall、59 St-Columbus Circle、14 St-8 Av、125 Stなど他のマンハッタン・ハブとともにNaviLens搭載MTA駅の公式リストに掲載 — すべて同じ音声ウェイファインディングシステムで結ばれています。

    § 各メディアの声

    MTAとニューヨーク・プレスが語ったこと。

    • “It speaks to the customer — low vision and blind customers who are using the code to help get wayfinding navigation, both on the sidewalks to find the bus stop or an entrance to the subway and throughout the subway system to navigate those stations.”
    • “Designed to deliver independence to our low vision and blind New Yorkers and visitors so they can move around on their own time. For customers who aren't able to read in English, it really unlocks access for all of our customers.”
    • “Through the SMART Grant, NaviLens is rolling out at all 6 subway stations, on all 6 line subway cars, and on all M23-SBS, M66 and Bx12-SBS bus stops and buses.”

    § 成果

    地球上で最も密度の高いハブの一つで、旅行者の言語で音声ウェイファインディング。

    30 m

    ピント合わせなし・移動中のコード検出

    音声 + AR

    NaviLensアプリ(視覚障害/ロービジョン)とNaviLens GO(その他すべて)

    42言語

    旅行者の電話の言語で音声出力

    § あなたのネットワークは?

    次の駅も話すことができます。

    ネットワーク、課題、改善したいKPIをお聞かせください。比較可能な事例とともに、NaviLensがどう適合するかをお見せします。