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人工知能を活用してタクシー利用需要を予測、NTTドコモが技術開発

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実証実験全体イメージ
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NTTドコモは、東京無線協同組合、富士通、富士通テンと協力して、人工知能の技術を利用してタクシーの利用需要をリアルタイムに予測する「移動需要予測技術」を開発した。交通網の効率化を目指す世界初の実証実験を6月1日開始した。

今回開発した「移動需要予測技術」は、携帯電話ネットワークの仕組みを利用して作成される人口統計に、東京無線のタクシー運行データなどをかけ合わせて分析する。人口統計や運行データのほか、気象データや周辺施設データに機械学習などの人工知能技術を適用、タクシーの需要予測モデルを作成、現在から30分後の乗車数を予測するもの。

実験では、予測情報を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分布して表示するなどして提供することで、実運用を通じて有効性を判断する。タクシー車両の運行データは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「スペーシオウル」により収集するもの。

また、実験で予測情報の精度の技術検証を行い「移動需要予測技術」を確立し、将来的に全国のタクシー会社の運行データを追加することで、さまざまなエリアでのサービス提供を目指す。

このほか、予測情報はタクシー会社の既存の配車システムと連携し、新たな設備を設置することなく低コストでスムーズに「移動需要予測技術」の導入が可能となるよう検討する。

海外からの観光需要の高まりにより、多くの観光客が集まり交通需要が高まることが想定されている。しかし、少子高齢化による将来のドライバー不足も想定されている。将来的には、「移動需要予測技術」を実用化することで、タクシー売り上げ増に加え、運行効率化やドライバー配置の適正化によるタクシー供給不足の一助となるとしている。
《レスポンス編集部@レスポンス》

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