トヨタ、JapanTaxi、KDDI、アクセンチュアの4社、AIを活用したタクシーの「配車支援システム」を試験導入

トヨタの新型タクシー「JPN TAXI」

　トヨタ自動車、JapanTaxi、KDDI、アクセンチュアは3月9日、AI（人工知能）を活用したタクシーの「配車支援システム」を開発して東京都内で試験導入を開始したと発表。試験導入では同システムを利用するドライバーの売上増加など成果が確認できたとし、今後、試験導入車両を増やして2018年度中の実用化を目指す。

　今回、試験導入された配車支援システムは、タクシー運行実績にスマートフォンの位置情報ビッグデータを利用して生成する人口動態予測やイベントなどの情報を掛け合わせて予測したタクシー需要を配信するもの。

「トヨタ」：収集したビッグデータの加工・分析をモビリティサービス・プラットフォーム（MSPF）で行ない、タクシー需要の予測情報をJapanTaxiに提供。気象、公共交通機関の運行状況、大規模施設でのイベント情報などタクシー需要に影響するデータの確保。「JapanTaxi」：タクシードライバー向けタクシー需要予測情報の配信アプリの開発。タクシー会社を通じたタクシー運行実績、空車タクシーの位置情報、乗客を見つけやすい走行ルートの収集および提供。「KDDI」：KDDIが保有する位置情報ビッグデータを活用した、移動や滞在などの人の動きを加味した人口動態予測技術の開発および予測情報の提供。「アクセンチュア」：3社と共同で要件を定義しタクシー需要予測エンジンのAI分析アルゴリズムを開発

　同システムに使われるタクシー需要予測技術は、AIを活用して東京都内500mメッシュ毎のタクシー乗車数を30分単位で予測。タクシー運行実績や人口動態予測だけでなく、タクシー需要への影響が大きい気象、公共交通機関の運行状況、大規模施設でのイベントなどのデータをAIに取り込み、需要の大小に応じた複数の学習モデルを適用。このタクシー需要予測技術の精度を東京都内で検証した結果、正解率94.1％という高い精度を実現できたとしている。

　実際に、2月から同システムをタブレットに実装して、JapanTaxiの関係会社である日本交通のタクシー数台に試験導入することで、実環境での有効性の検証を開始。タクシーに搭載されたタブレットの地図上には、予測されたタクシー乗車数だけでなく、周辺の直前の空車タクシー台数も同時に表示されており、ドライバーは需要と供給のバランスを見ながらタクシーを運行できる。

　今回の試験導入では、実際に同システムを利用したドライバーの2月の売り上げが平均で前月よりも1日あたり20.4％増え、ドライバー全体の増加率9.4％を上まわる成果が出ているという。

　4社は、配車支援システムによるタクシー車両の最適な配置によって、利用者の待ち時間減少、タクシーの乗車率向上、さらに営業成績のよいドライバーの知見に基づいた「お客さまを見つけやすい走行ルート」のデータを、新人タクシードライバーの研修ツールとして活用することなどを考えている。

　さらに、今後タクシー車両向けに順次搭載を拡大していく通信型ドライブレコーダー「TransLog」から収集される「走行画像」の解析結果と、タクシー需要の相関関係の研究も進め、同システムに活用することも検討を進めるとしている。