トヨタ、JapanTaxi、KDDI、アクセンチュア4社、AI活用の「タクシー配車予測サービス」試験導入開始

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トヨタ自動車、JapanTaxi、KDDI、アクセンチュアの4社は3月9日、協働でAIを活用したタクシー配車予測サービス「配車支援システム」を開発、東京都内で試験導入を開始したと発表した。
トヨタ、JapanTaxi、KDDI、アクセンチュア4社、AI活用の「タクシー配車予測サービス」試験導入開始

AIを活用して都内500mメッシュ毎のタクシー乗車数を30分単位で予測

現在、さまざまな分野でAIの導入・活用が進められており、ビジネスやサービスの形は大きく変わろうとしている。今回、AIをタクシーの配車予測に活用しようという試みが開始された。

トヨタ自動車、JapanTaxi、KDDI、アクセンチュアの4社は協働でAIを活用したタクシー配車予測サービス「配車支援システム」を開発した。

正解率94.1%の精度を達成

このシステムは、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というもの。東京都内500mメッシュ毎のタクシー乗車数を30分単位で予測できる。

開発にあたって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。この技術の精度を東京都内で検証した結果、正解率94.1%という精度を達成したという。

まず、4社は2018年2月からこの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した。これにより、タクシーに搭載されたタブレットの地図上に、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るため、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というメリットがある。

また、空車タクシーが少ない場所に車両を集めることができ、ユーザー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という。さらに、営業成績の良いドライバーの知見に基づいた、ユーザー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のだ。


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売り上げが平均1日あたり前月比で20.4%増

今回の試験導入では、実際に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%を上回る成果が出た。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方針だ。

AIがタクシー業界を大きく変える?

今回の「配車支援システム」と同様の試みは、他にも行われている。NTTドコモ、東京無線協同組合、富士通、富士通テンの4社は2016年に、ドコモの携帯電話ネットワークの仕組みを利用して作成される人口統計に、東京無線のタクシー運行データなどをかけ合わせて分析する技術を共同で開発している。

そして、これを応用したタクシーの利用需要をリアルタイムに予測する「移動需要予測技術」を開発し、実証実験も行っている。

トヨタら4社は、「配車支援システム」について、タクシーの利便性を高めることや新人タクシードライバーの研修ツールとしての活用を考えているという。また、今後タクシー車両向けに順次搭載を拡大していく通信型ドライブレコーダー「TransLog」から収集される「走行画像」の解析結果と、タクシー需要の相関関係の研究も進め、このシステムに活用することも検討している。

今回のシステムは、1日の売り上げが前月より20.4%向上するなど、具体的に成果が上がっているだけに、期待が持てる。果たして、AIはタクシー業界をどこまで変革できるのだろうか。