NEXT MOBILITY

MENU

2018年2月14日【テクノロジー】

NTTドコモ、人工知能を活用したタクシー乗車需要予測サービス「AIタクシー」の提供を開始

NEXT MOBILITY編集部

  • このエントリーをはてなブックマークに追加

 

NTTドコモは、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(※1)でタクシー乗車需要を予測するサービス「AIタクシー」を、法人企業向けに日本全国で2月15日(木)から提供する。

 

同サービスを利用したタクシーは、東京23区、武蔵野市、三鷹市の東京無線タクシーで1,350台、名古屋市のつばめタクシーグループで1,150台と、順次運行が開始される。

「AIタクシー」は、現在から30分後までの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(※2)や気象データ、周辺施設(POI ※3)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(人口統計データ ※4)を活用し、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分ごとに予測すると云う。

 

なお、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(※5)となるとのこと。

「AIタクシー」の価格は、営業区域(※6)数とタクシー車両台数により異なるが、初期導入費用は30万円から、月額利用料は、車両1台あたり900円前後(※7)での提供となる。

 

また、初期導入費用0円の利用期間限定のお試しプランも提供する。

 

ドコモは、AI×IoTで未来の移動需要を見える化し、移動需要に応じた最適な移動手段の供給を可能とすることで、タクシーをはじめ、様々な移動手段の効率的運行による交通全体の最適化に取り組んでいると云う。

 

この取り組みにより、交通課題の解決、移動の利便性の向上、および生産性の向上に貢献していきたいとしている。

 

※1 リアルタイム移動需要予測技術:NTTグループのAI「corevo」を構成する技術。
※2 タクシー運行データ:タクシーの乗降場所・日時などのデータ。
※3 POI(Point of Interest):建物や店舗などの施設情報。
※4 このサービスで使用する人口統計データは、エリア毎や属性毎の集団の人数を示す情報であり、利用者・個人を特定できる情報を一切含まない。したがって、この人口統計データにより利用者の行動が他人に知られることはない。なお、本サービスで使用する人口統計データは、モバイル空間統計ガイドラインを遵守している。

モバイル空間統計ガイドライン:https://www.nttdocomo.co.jp/corporate/disclosure/mobile_spatial_statistics/guideline/index.html

※5 NTTドコモ独自の調査による。2018年1月時点。
※6 営業区域:法令により定められるタクシーの営業区域。
※7 月額利用料金は利用車両台数や営業区域数などの条件により変動する。

 

[AIタクシー サービス概要]

 

<サービスの内容>

 

現在から30分後までのタクシー乗車に関する需要予測データなどをオンライン配信する。

 

(1)オンライン配信するデータの種類

①営業区域内500m四方ごとの、タクシー乗車台数の予測値
②乗客獲得確率の高い100m四方のエリアの情報
③乗客獲得確率の高い進行方向
④普段よりも人口が多い500m四方のエリア情報

 

(2)提供形態

ドコモは、タクシー事業者が利用す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、上記①~④のデータを配信する。

 

この「AIタクシー」の機能を搭載した配車システムなどを通して、ドライバーに需要予測を活用した情報が提供される。

 

また、提供パターンは、配車システムベンダー(※1)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(一般的な利用形態)と、タクシー事業者が「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二種類に分かれる。

 

□ 需要予測結果を活用した情報提供イメージ例 □

 

□ 提供パターン □

 

 

(3)提供条件

 

・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が必要。
・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別途必要。
・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、利用者が開発する表示用アプリケーションが別途必要。

 

<提供開始日>

 

2018年2月15日(木曜)

 

<料金体系(一営業区域あたりの提供価格)>

通常プラン、お試しプラン
通常プラン:初期費用 30万円~、月額費用 1台あたり900円前後
お試しプラン:初期費用 0円、月額費用 10万円~

 

<対象>

 

法人(※2)

 

<受付窓口>

 

全国のドコモ法人営業担当

ドコモHP(法人用):https://www.nttdocomo.co.jp/biz/contact/

 

※1 配車システムベンダーは、タクシー配車システムや、タクシー配車アプリ(乗務員サポート含む)を開発・販売する企業。

※2 個人タクシーの場合は、所属されている協会などを通して相談可。

CLOSE

坂上 賢治

NEXT MOBILITY&MOTOR CARS編集長。日刊自動車新聞を振り出しに自動車産業全域の取材活動を経て同社出版局へ。コンシューマー向け媒体(発行45万部)を筆頭に環境&リサイクル紙、車両ケア&整備ビジネス専門誌等の創刊誌編集長を歴任。独立後は一般誌、Web媒体上でジャーナリスト活動を重ね30年半ば。2015年より自動車情報媒体のMOTOR CARS編集長、2017年より自動車ビジネス誌×WebメディアのNEXT MOBILITY 編集長。

松下次男

1975年日刊自動車新聞社入社。編集局記者として国会担当を皮切りに自動車販売・部品産業など幅広く取材。その後、長野支局長、編集局総合デスク、自動車ビジネス誌MOBI21編集長、出版局長を経て2010年論説委員。2011年から特別編集委員。自動車産業を取り巻く経済展望、環境政策、自動運転等の次世代自動車技術を取材。2016年独立し自動車産業政策を中心に取材・執筆活動中。

間宮 潔

1975年日刊自動車新聞社入社。部品産業をはじめ、自動車販売など幅広く取材。また自動車リサイクル法成立時の電炉業界から解体現場までをルポ。その後、同社の広告営業、新聞販売、印刷部門を担当、2006年に中部支社長、2009年執行役員編集局長に就き、2013年から特別編集委員として輸送分野を担当。2018年春から独立、NEXT MOBILITY誌の編集顧問。

片山 雅美

日刊自動車新聞社で取材活動のスタートを切る。同紙記者を皮切りに社長室支社統括部長を経て、全石連発行の機関紙ぜんせきの取材記者としても活躍。自動車流通から交通インフラ、エネルギー分野に至る幅広い領域で実績を残す。2017年以降は、佃モビリティ総研を拠点に蓄積した取材人脈を糧に執筆活動を展開中。

中島みなみ

(中島南事務所/東京都文京区)1963年・愛知県生まれ。新聞、週刊誌、総合月刊誌記者(月刊文藝春秋)を経て独立。規制改革や行政システムを視点とした社会問題を取材テーマとするジャーナリスト。

山田清志

経済誌「財界」で自動車、エネルギー、化学、紙パルプ産業の専任記者を皮切りに報道分野に進出。2000年からは産業界・官界・財界での豊富な人脈を基に経済ジャーナリストとして国内外の経済誌で執筆。近年はビジネス誌、オピニオン誌、経済団体誌、Web媒体等、多様な産業を股に掛けて活動中。

佃 義夫

1970年日刊自動車新聞社入社。編集局記者として自動車全分野を網羅して担当。2000年出版局長として「Mobi21」誌を創刊。取締役、常務、専務主筆・編集局長、代表取締役社長を歴任。2014年に独立し、佃モビリティ総研を開設。自動車関連著書に「トヨタの野望、日産の決断」(ダイヤモンド社)など。執筆活動に加え講演活動も。

熊澤啓三

株式会社アーサメジャープロ エグゼクティブコンサルタント。PR/危機管理コミュニケーションコンサルタント、メディアトレーナー。自動車業界他の大手企業をクライアントに持つ。日産自動車、グローバルPR会社のフライシュマン・ヒラード・ジャパン、エデルマン・ジャパンを経て、2010年にアーサメジャープロを創業。東京大学理学部卒。

福田 俊之

1952年東京生まれ。産業専門紙記者、経済誌編集長を経て、99年に独立。自動車業界を中心に取材、執筆活動中。著書に「最強トヨタの自己改革」(角川書店)、共著に「トヨタ式仕事の教科書」(プレジデント社)、「スズキパワー現場のものづくり」(講談社ピーシー)など。