「今アソコに乗客が多そう」～ドコモ等が東京無線と実験

株式会社NTTドコモ（以下ドコモ）は5月31日、東京無線協同組合（以下東京無線）等の協力で、タクシー需要を人工知能でリアルタイムに予測する技術を開発し、その実証実験を、6月1日から来年の3月31日まで実施すると発表した。

ドコモの携帯電話データと東京無線のタクシー運行データを人工知能で組み合わせて分析し、「これから30分の間にタクシー需要が多いエリアがどこか」を予測するもの。

予測情報は、東京無線のタクシードライバーに音声、文字、タブレットの地図上に表示する等により提供。ドライバーはその情報を利用して運行する。

予測技術の検証は、タクシー需要予測情報と運行データの実績との比較により行う。

検証結果から予測手法を向上させ、需要予測技術を確立するのが狙い。タクシー事業者を広げる等、商用化を目指す。

実証実験には、富士通株式会社（以下富士通）が提供する及び富士通テン株式会社（以下富士通テン）も協力。富士通テンのタクシー配車システムと富士通が提供する位置情報サービス基盤「SPATIOWL（スペーシオウル）」によりタクシー運行データを収集する。


プレスリリースによれば、予測はおおよそ次のような仕組み。

予測に使うデータは、「いま携帯電話利用者はどの地域に何人いるか」というドコモのデータと、「どの地域で何分間タクシーの利用があったか」という東京無線のデータ。いずれもほぼリアルタイムで得られる。

イベントの開催や道路渋滞、鉄道運行の乱れ等は、短時間で人の流れを変える。ドコモのデータではこの人の流れを把握できるが、実際にタクシーを使いそうな人なのかどうかが分からない。

東京無線のタクシー運行データを突き合わせることで、タクシー需要がありそうな人の流れなのかどうかを推定する。

それに気象データや時間帯別の人出のデータ、周辺施設のデータを組み合わせて、「これから30分の間に人口が多くなりそうなのはどこか、そこはタクシーを利用する人の割合が多そうなのか」を割り出す。

タクシー事業者やドライバーにとってこの予測を利用するメリットとして、ドライバーの力量によらずに乗客を獲得できる可能性が挙げられる。

（画像はプレスリリースより）




NTTドコモ
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