NTTドコモは2月14日、人工知能を活用したドコモのリアルタイム移動需要予測技術で、未来のタクシー乗車需要を予測するサービス「AIタクシー」を、2018年2月15日から法人企業向けに日本全国で提供を開始することを発表した。東京23区、武蔵野市、三鷹市では東京無線タクシーが1350台、名古屋市ではつばめタクシーグループが1150台で、「AIタクシー」を活用した運行が順次開始される。
「AIタクシー」は、現在から30分後までの未来のタクシー乗車需要の予測結果などのデータをオンラインで配信するサービス。タクシー運行データや気象データ、周辺施設データなどの多様なデータに加え、ドコモの「モバイル空間統計」のリアルタイム版活用し、日本各地の性別や年齢層など、属性ごとの人数分布の移動による変化をリアルタイムに把握しながら、各データを人工知能で分析することにより、乗車需要を10分ごとに予測する。広域で人数分布の移動による変化をリアルタイムに把握できる人口統計データと、人工知能を活用したタクシー乗車需要予測のサービスは、世界初だという。
ドコモは、タクシー事業者が利用している配車システムや、ドライバー業務支援アプリなどに対して「営業区域内500m四方ごとの、タクシー乗車台数の予測値」「乗客獲得確率の高い100m四方のエリアの情報」「乗客獲得確率の高い進行方向」「普段よりも人口が多い500m四方のエリア情報」のデータを配信。提供パターンは、配車システムベンダーが「AIタクシー」の機能を搭載するシステムを開発したものをタクシー事業者が利用する場合(一般的なご利用形態)と、タクシー事業者にて「AIタクシー」の機能を搭載したシステムを開発する場合の２種類に分かれる。
同社ではAIタクシーの導入によって、「利用者の待ち時間短縮」「電車遅延やイベントなどの非日常的な乗車需要増に対応」「ドライバーごとの実車率のばらつき解消・底上げ」「業務効率、生産性向上」といった効果が出ると期待している。
「AIタクシー」の提供価格は、営業区域数とタクシー車両台数により異なるが、初期導入費用は30万円〜、月額利用料は車両1台あたり900円前後。また、導入を検討している顧客用に初期導入費用0円、月額10万円〜の利用期間限定のお試しプランも提供する。
提供条件としては、人工知能の学習で利用する過去1年以上のタクシー運行データ、人工知能の予測で利用する直近のタクシー運行データを「AIタクシー」のシステムにリアルタイムに送信する機能が必要。また、タクシー乗車需要の予測結果データを活用した情報確認には、「AIタクシー」に対応した配車システムやドライバー業務支援アプリ、もしくは、顧客が開発する表示用アプリケーションが必要だ。
https://news.mynavi.jp/article/20180214-584599/
「AIタクシー」は、現在から30分後までの未来のタクシー乗車需要の予測結果などのデータをオンラインで配信するサービス。タクシー運行データや気象データ、周辺施設データなどの多様なデータに加え、ドコモの「モバイル空間統計」のリアルタイム版活用し、日本各地の性別や年齢層など、属性ごとの人数分布の移動による変化をリアルタイムに把握しながら、各データを人工知能で分析することにより、乗車需要を10分ごとに予測する。広域で人数分布の移動による変化をリアルタイムに把握できる人口統計データと、人工知能を活用したタクシー乗車需要予測のサービスは、世界初だという。
ドコモは、タクシー事業者が利用している配車システムや、ドライバー業務支援アプリなどに対して「営業区域内500m四方ごとの、タクシー乗車台数の予測値」「乗客獲得確率の高い100m四方のエリアの情報」「乗客獲得確率の高い進行方向」「普段よりも人口が多い500m四方のエリア情報」のデータを配信。提供パターンは、配車システムベンダーが「AIタクシー」の機能を搭載するシステムを開発したものをタクシー事業者が利用する場合(一般的なご利用形態)と、タクシー事業者にて「AIタクシー」の機能を搭載したシステムを開発する場合の２種類に分かれる。
同社ではAIタクシーの導入によって、「利用者の待ち時間短縮」「電車遅延やイベントなどの非日常的な乗車需要増に対応」「ドライバーごとの実車率のばらつき解消・底上げ」「業務効率、生産性向上」といった効果が出ると期待している。
「AIタクシー」の提供価格は、営業区域数とタクシー車両台数により異なるが、初期導入費用は30万円〜、月額利用料は車両1台あたり900円前後。また、導入を検討している顧客用に初期導入費用0円、月額10万円〜の利用期間限定のお試しプランも提供する。
提供条件としては、人工知能の学習で利用する過去1年以上のタクシー運行データ、人工知能の予測で利用する直近のタクシー運行データを「AIタクシー」のシステムにリアルタイムに送信する機能が必要。また、タクシー乗車需要の予測結果データを活用した情報確認には、「AIタクシー」に対応した配車システムやドライバー業務支援アプリ、もしくは、顧客が開発する表示用アプリケーションが必要だ。
https://news.mynavi.jp/article/20180214-584599/
