30分後のタクシー需要を人工知能で予測 NTTドコモ、東京無線ら実証実験
NTTドコモは5月31日、東京無線協同組合（東京無線）、富士通、富士通テンと共同で、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、6月1日から実証実験を行うと発表した。同社の携帯電話ネットワークから作成した人口統計に、東京無線のタクシー運行データなどを組み合わせ、30分後にタクシーの需要が増える場所を予測できるという。
実証実験のイメージ
ドコモの携帯電話ネットワークの仕組みを利用し、エリアごとの人数などの「人口統計」を取得。タクシーの運行データ、気象データなどと組み合わせ、人工知能が分析し、30分後のタクシー需要を予測する。
予測結果は、東京無線のタクシードライバーに音声やテキスト、タブレット上の地図で伝える。予測を基に、需要が高いエリアに移動できる仕組みだ。運転手ごとに異なるスキルのばらつき解消や、電車遅延などによる急激な需要変化への対応が期待できるという。
将来的には「移動需要予測技術」の実用化・商用化を見込む。観光客の増加やドライバー不足に対応するとともに、タクシーの売り上げ増や運行の効率化、ドライバー配置の適正化に役立てたいとする。
実証実験は16年6月1日～17年3月31日に実施。タクシー車両の運行データは、富士通テンの配車システムと富士通の位置情報サービス基盤から取得する。
NTTドコモ、富士通、東京無線の役割
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