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予測精度は90%以上!乗りたい時にすぐつかまる「AIタクシー」

2017.06.18

AIタクシー

◎導入により売り上げの伸びは平均の1.5倍に

 電車の遅延や運休に遭い、路上でのタクシー争奪戦に巻き込まれた経験はないだろうか。また、ライブなど大きなイベントの帰りなども、タクシーがつかまらず疲れ切ってしまう。

 こうした、急な需要を人工知能が予測し、タクシーのドライバーにそのエリアを示唆する「AIタクシー」の実証実験が始まった。

 予測に使用されるのは、NTTドコモのモバイル空間統計データ、東京無線協同組合のタクシー運行データ、気象データなど。モバイル空間統計データとは、ドコモの基地局が把握している端末の台数から、そのエリアの人口を推計する仕組み。これらのデータを、「多変量自己回帰」および「ディープラーニング」の2つの人工知能技術で解析して予測する。

 何だか難しげだが、実証実験では、92.9%の予測正解精度となり、実際の車両を用いたフィールド実験では、売り上げの伸びが平均を49%上回った。特に住宅地などの低需要エリアと、駅前や繁華街といった高需要エリアでの精度が高い結果が出た。

 東京無線協同組合の橋本栄二郎常任理事は、「お客様の利便性向上はもちろん、ドライバーの労働環境改善にもつながります。空車で走る距離が短くなるので環境負荷も減らせます」と歓迎。経験値がない新人ドライバーにも頼もしい存在となる。

 スマホの配車アプリを起動しなくても、タクシーのほうから来る時代がやってくる。

■リアルタイム移動需要予測技術による「AIタクシー実証」

NTTドコモ、東京無線協同組合、富士通、富士通テンの4社が協同でサービスを開発。2016年12月から今年3月まで、実車(12台)を使用したフィールド実証を行なっている。

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