トヨタ、JapanTaxi、KDDIなど 都内でAI配車支援システムの試験を開始

このシステムでは、人工知能（AI）を用いて、東京都内500ｍメッシュ毎のタクシー乗車数を30分単位で予測する。タクシー運行実績や人口動態予測だけでなく、天候、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、複数の学習モデルを適用した。事前に同システムの精度を東京都内で検証した結果、 正解率94.1%となった。

タクシーに搭載されたタブレットの地図上には、タクシー乗車数の予測だけでなく、周辺の空車タクシー台数も表示されるため、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。需要が大きいが、空車が少ない場所に車両を集められるため、利用者の待ち時間を減らし、タクシーの乗車率を向上することが可能になる。また、営業成績の良いドライバーの知見に基づいた「お客様を見つけやすい走行ルート」のデータを、 ドライバーはタブレット上で受信できる。

実際に本システムを利用したドライバーの2月の平均売上は、前月よりも1日あたり20.4%増え、これはドライバー全体の増加率9.4%を上回っていた。 今後はシステムを試験導入するタクシーを数十台まで増やし、2018年度中の実用化を目指す。 新人タクシードライバーの研修ツールとして利用することや、通信型ドライブレコーダーの走行画像の解析結果と、タクシーの需要の相関を研究し、配車システムに活用することも検討している。