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AI(人工知能)が、需要を予測、ヘイ・タクシー!

タクシーの乗り場

駅や交通量の多い道路などで必ず見かけるタクシーですが、よく見かける割りには、普段からタクシーを使う人はあまり多くないのではないでしょうか。しかし、近ごろ頻発するゲリラ豪雨や、交通機関のトラブル、そして週末の終電のタイミングではタクシーの需要は急激に上がり、タクシー乗り場では長蛇の列ができることがしばしばありますよね。

そんな時は、誰しもイチ早くタクシーを捕まえたいのですが、タクシー乗り場に並んでいてもなかなか順番が回ってこなかったり、逆に、順番に並ぶのを諦めて、流しのタクシーを探したけどなかなか見つからなかったという経験をされた方も多いのではないでしょうか。

普段乗り慣れていないけど、乗りたい時には少しでも早く捕まえたいタクシー、そんな要望に答えるべく、AI(人工知能)がタクシーの乗車ニーズを予測し、効果的に配車をすることができるのです。

今回は、タクシーを待ちきれないあなたにとってはGood NEWS!、AI(人工知能)がタクシーの乗車需要を予測する様子について解説いたします。

タクシーの提灯

タクシーよもやま話

さて、みなさんは日本全国のタクシーの台数って何台かご存知ですか?大きな都市になればなるほど、タクシーの台数が多いというのは想像がつきますよね。でも一体何台走っているのでしょうか。実は、日本全国でタクシーは20万台走っており、やはり大都市ほど台数が多く、東京大阪京都など、ビジネスや観光で人が多く集まる地域には多く配置されています。

さらに、昼間でも夜中でも24時間見ることのできるタクシー、「タクシーって休みがないんじゃ?」と思われる人も多いかもしれませんが、そんなことはありません。タクシー運転手も人間なので、ちゃんと休まないと倒れてしまいます。そこで、ちょっと話が少し横にそれますが、タクシードライバーの勤務形態についてご説明します。

  • 昼勤務
    一般のサラリーマンと同様、朝から夕方までの8時間程度の勤務です。
  • 夜勤務
    昼勤務とは全く逆の勤務で、料金が割増となる分、稼げる可能性が上がります。
  • 隔日勤務
    タクシードライバーの主流の勤務スタイルで、多くのタクシー会社が採用しています。
    隔日勤務は「24時間働いて」「24時間休み」この中に3時間の休憩時間が含まれます。
    月の勤務日数は11日~13日ぐらいです。

このように見ると、やっぱりタクシードライバーのお仕事は大変なのが分かりますよね。

並走するタクシー

AIが予測するタクシー需要

ここで本題、AI(人工知能)がどのようにしてタクシーの乗車需要を予測するのでしょうか。

先日、株式会社デンソーデンがAI(人工知能)を活用した「タクシー乗車需要予測サービス」の販売を開始しました。このサービスは、デンソーデンが提供するクラウド型のタクシー配車システムで、NTTドコモの「AIタクシー®︎」というサービスと連携することにより、AI(人工知能)がタクシー需要を予測しています。

デンソーデンが持っているデータは、独自の配車システムが持つタクシー運行データ、一方NTTドコモのAIタクシー®︎は気象データ人口統計データを持っており、これら両社のデータをコラボさせて、需要を予測するのです。

ここで、NTTドコモの人口統計データについてご説明します。

年齢と性別ごとのグループ分けを行い、そのグループがエリア内でどのように移動したかを分析したデータです。
NTT通信網のスマートフォンから送られてくる情報を元にデータを収集します。
ただし、個人情報を特定できない形で、データを収集しています。

このように、両社の持つこれらの情報から、AI(人工知能)がタクシーの乗車需要を予測し、その結果はドライバーの端末に、地図に色と数字という形でわかりやすく表示されるのです。

  • 500m四方のエリアごとの乗車台数予測
  • 10分単位ので需要予測
  • 特に乗客獲得率が高いポイントを、マーカー表示

よって、タクシードライバーは、自分の端末を見れば、いつどこに向かえば乗客を乗せることができるのか、視覚的に判断ができるようになり、乗客はタクシーを待つ時間が少なくなり、早く目的地に到着できるメリットを享受できるのです。

AI(人工知能)予測の効果

これまでは、乗客の獲得はドライバーの経験に大きく依存していましたが、このサービスによって、乗客の獲得ノウハウが均一化されることにより次のような効果が期待できます。

  1. 緊急ニーズへの対応
    交通機関のトラブルや、ゲリラ豪雨など突発的な状況や、コンサート帰りなどのニーズ増加への対応が可能
  2. 空車走行を減らし売上アップ
    ドライバー不慣れなエリアでも効率的に営業
    獲得しやすいエリアへ誘導
  3. ドライバーをサポート
    経験の浅いドライバーでも安心して乗務できるため、ドライバーを確保しドライバー不足を解消

ご覧のように、AI(人工知能)のおかげで、タクシーを乗りたいと思っている乗客にとっても、タクシードライバーにとっても、お互いにとって良い効果が期待できます。

タクシーのアンテナ

今回は、AI(人工知能)がタクシーの需要を予測すると題して、気象データ人口データを駆使して、乗りたいと思っている人に、スムーズにタクシーを配車する仕組みについて解説してまいりました。おかげで、乗客がイライラしながらタクシーを待つ時間が解消され、タクシードライバーは効率良く乗客をピックアップし売上を伸ばすことができ、Win-Winの関係が成り立ちますよね。

このように、多くの人が「タクシーに乗りたい」といった状況になっても、AI(人工知能)がタクシー需要を予測してくれるので、ドライバーがサッと乗客を見つけ、スムーズに乗客を目的地に運ぶことができてしまいます。その結果、タクシーを待つ乗客のイライラがなくなり、タクシードライバーの売り上げもアップ、そんなハッピーな世の中が早く来て欲しいですよね。

参照元 デンソーデン公式サイト

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