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NTTドコモが「AIタクシー」の実証実験――30分先の需要を予測

文◎村上麻里子(編集部) 2017.02.20

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NTTドコモは2017年2月17日、人工知能(AI)を使い、タクシーに乗りたい人の需要をリアルタイムに予測する「AIタクシー」の実証実験の成果を公開した。

 
 (左から)NTTドコモの谷直樹氏、東京無線協同組合の橋本栄二郎氏、富士通の尾林俊文氏、富士通テンの沢田輝氏

AIタクシーとは、ドコモの携帯電話ユーザーの情報を基にしたモバイル空間統計とタクシー運行データ、気象データ、施設データなど複数のデータをNTTグループのAI技術「corevo」の多変量自己回帰とディープラーニングのハイブリッドで処理することで、30分後のタクシー需要を予測するもの。

 
 500m四方ごとに30分先までのタクシーの需要台数が数字で表示される

実証実験には、ドコモのほか東京無線協同組合、富士通、富士通テンが参加しており、16年6月~今年3月までの間、東京23区、武蔵野市、三鷹市で実施している。まず、4425台のタクシーを使って予測モデル学習を行ったが、予測正解精度は92.9%に達した。特に、駅前や繁華街など高需要エリアと、住宅街などの低需要エリアで高い予測精度を実現しているという。

続いて、12月からは12台のタクシーでフィールド実証を行っている。12月は年間を通じて最もタクシーの需要が高い時期だが、実証実験に参加した乗務員26名の売上は11月と比べて6723円増えており、東京無線全体の平均である4500円を49%も上回った。この他にも、新人乗務員の教育ツールとして有効であること、ベテラン乗務員の場合には経験・知識の補完・補正ができるといった効果が確認されたという。

ドコモ法人ビジネス本部IoTビジネス部部長の谷直樹氏が「IoTの中でも交通分野は重要性が高い」と語るように、同社は九州大学伊都キャンパス内における自動運転の実証実験や、スマートパーキングシステムの試験サービスなどの取り組みを行っている。

今後、少子高齢化が進むと、ドライバー不足からコストが上昇し、運行数の削減や営業エリアの減少により利用者が減少、収益が悪化してさらにドライバーが不足する、という悪循環に陥ることが予想される。AIとIoTでタクシーの需要と供給のマッチングを行い運行数の改善を図ることで、無駄な走行がなくなりCO2の削減につながったり、利用者の利便性向上なども期待できるという。

ドコモではAIタクシーについて、17年度下期の実用化を目指している。

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