トヨタ、JapanTaxi、KDDI、アクセンチュア、タクシー需要をAIで予測 都内で試験導入開始
2018/3/9(金)
トヨタ、JapanTaxi、KDDI、アクセンチュアの4社は3月9日、タクシー運行実績とスマートフォンの位置情報から生成する人口動態予測やイベントなどの情報を掛け合わせて予測したタクシー需要を配信する「配車支援システム」を開発し、東京都内で試験導入を開始したことを発表した。
タクシー需要予測技術は、AIを活用して東京都内500mメッシュ毎のタクシー乗車数を30分単位で予測するもの。
タクシー運行実績や人口動態予測だけでなく、タクシー需要への影響が大きい気象、公共交通機関の運行状況、大規模施設でのイベントなどのデータをAIに取り込み、需要の大小に応じた複数の学習モデルを適用する。このタクシー需要予測技術の精度を東京都内で検証した結果、正解率94.1%という高い精度を実現できた。
4社は、2018年2月から本システムをタブレットに実装して、JapanTaxiの関係会社である日本交通株式会社のタクシー数台に試験導入することで、実環境での有効性の検証を開始している。
タブレットの地図上には、予測されたタクシー乗車数だけでなく、周辺の空車タクシー台数も同時に表示され、ドライバーは需要と供給のバランスを見ながらタクシーを運行できる。
需要が大きく空車タクシーが少ない場所に車両を集めることで、乗客の待ち時間減少やタクシーの乗車率向上につなげる。また、営業成績の良いドライバーの知見に基づいた「お客様を見つけやすい走行ルート」のデータを受け取ることもできる。
今回の試験導入では、実際に本システムを利用したドライバーの2月の売り上げが平均で前月よりも1日あたり20.4%増え、ドライバー全体の増加率9.4%を上回る成果が出ている。2018年度中の実用化が目指されている。
・気象、 公共交通機関の運行状況、 大規模施設でのイベント情報などタクシー需要に影響するデータの確保
・タクシー会社を通じたタクシー運行実績、 空車タクシーの位置情報、 お客様を見つけやすい走行ルートの収集および提供
タクシー需要予測技術は、AIを活用して東京都内500mメッシュ毎のタクシー乗車数を30分単位で予測するもの。
タクシー運行実績や人口動態予測だけでなく、タクシー需要への影響が大きい気象、公共交通機関の運行状況、大規模施設でのイベントなどのデータをAIに取り込み、需要の大小に応じた複数の学習モデルを適用する。このタクシー需要予測技術の精度を東京都内で検証した結果、正解率94.1%という高い精度を実現できた。
4社は、2018年2月から本システムをタブレットに実装して、JapanTaxiの関係会社である日本交通株式会社のタクシー数台に試験導入することで、実環境での有効性の検証を開始している。
タブレットの地図上には、予測されたタクシー乗車数だけでなく、周辺の空車タクシー台数も同時に表示され、ドライバーは需要と供給のバランスを見ながらタクシーを運行できる。
需要が大きく空車タクシーが少ない場所に車両を集めることで、乗客の待ち時間減少やタクシーの乗車率向上につなげる。また、営業成績の良いドライバーの知見に基づいた「お客様を見つけやすい走行ルート」のデータを受け取ることもできる。
今回の試験導入では、実際に本システムを利用したドライバーの2月の売り上げが平均で前月よりも1日あたり20.4%増え、ドライバー全体の増加率9.4%を上回る成果が出ている。2018年度中の実用化が目指されている。
〈各社の役割〉
トヨタ
・収集したビッグデータの加工・分析をモビリティサービス・プラットフォーム(MSPF)で行い、 タクシー需要の予測情報をJapanTaxiに提供・気象、 公共交通機関の運行状況、 大規模施設でのイベント情報などタクシー需要に影響するデータの確保
JapanTaxi
・タクシードライバー向けタクシー需要予測情報の配信アプリの開発・タクシー会社を通じたタクシー運行実績、 空車タクシーの位置情報、 お客様を見つけやすい走行ルートの収集および提供