小型モビリティシェアリングサービスでは、利用者の増加が見込まれている。一方で、貸し出し、返却拠点であるポート数や車両台数の増加により、ポートごとの車両の配置数やバッテリーの状態などを適正に保つ「再配置業務」の負担が大きくなっていることが課題となっている。

同システムは、小型モビリティシェアサービスにおいて、再配置とバッテリー交換作業を同時最適化したルートをAIによりレコメンドするものだ。貸し出し・返却の履歴といった実績データや気象データ、曜日や時間帯などのさまざまなデータを組み合わせることで高精度な需要予測を可能とした。同時に、トラックに積載されている車両台数・バッテリー数やトラックごとの最大積載可能台数、ポート間の移動距離など現実に即した情報も考慮することで、その時々の状況に合わせた再配置ルートの生成を実現している。

同システムを導入することにより、経験の浅い作業者でもノウハウを持つ経験者と同様に作業を行えるようになる。また、新たなエリアにサービスを展開する際には、効率的なルートの開拓に貢献することが期待できる。

なお、ドコモは、「ドコモ・バイクシェア」への導入を通して得られたフィードバックやデータを蓄積し、予測の精度やレコメンドルートの有効性を検証することで、システムを改良するという。また、今回導入したシェアサイクル事業以外のさまざまな需給最適化の課題に対して同技術の適用を進めると述べている。



(出典：ドコモ Webサイトより)