タクシー需要をAI予測、94％の正解率 売り上げにも成果：トヨタ、JapanTaxiなど

[中澤彩奈，ITmedia]

　トヨタ自動車、JapanTaxi、KDDI、アクセンチュアの4社は3月9日、人工知能（AI)などを活用して予測したタクシー需要を配信する「配車支援システム」を共同で開発し、東京都内で試験導入を始めたと発表した。2018年度の実用化を目指す。

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　東京都内の500メートル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はなく、気象や公共交通機関の運行状況、大規模なイベント情報などをAIに組み込み、タクシー需要の大小に応じた学習モデルを適用。検証の結果、94.1％という高精度で需要を予測できたという。

　空車タクシーが少ない場所にタクシーを集めることで利用者の待ち時間を減らせるだけでなく、タクシーの乗車率向上も期待できる。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」もドライバーのタブレット端末に配信する。

　2月の試験導入では、同システムを利用したドライバーの売り上げ（1日当たり）は前月から平均20.4％増加。全体の増加率（9.4％）を上回る好成績だったという。

　今後は通信型ドライブレコーダーから収集した走行画像とタクシー需要との相関なども研究し、活用を検討していく。