トヨタ、KDDIなど４社、AIでタクシー需要を予測「配車支援システム」試験導入開始、来年度商用化へ
トヨタ自動車、JapanTaxi、KDDI、アクセンチュアの4社は、タクシー運行実績にスマートフォンの位置情報ビッグデータを利用して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。
同システムに使われるタクシー需要予測技術は、人工知能 (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。4社は、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している。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という。
4社は、2018年2月から同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。タクシーに搭載された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、周辺の直前の空車タクシー台数も同時に表示されており、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。これにより、需要が大きいものの空車タクシーが少ない場所に車両を集めることができ、利用者の待ち時間を減らせるだけでなく、車両の最適な配置によってタクシーの乗車率を向上することも可能になる。加えて、営業成績の良いドライバーの知見に基づいた「利用者を見つけやすい走行ルート」のデータを、ドライバーはタブレット上で受け取ることができるようになる。
今回の試験導入では、実際に同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とのこと。
今後順次、試験導入するタクシーを数十台に増やして2018年度中の実用化を目指すとしている。4社は、同システムがタクシーの利便性を高めるほか、新人タクシードライバーの研修ツールとしても活用できるなど、タクシー業界の変革に貢献できるとしている。
