ドコモと東京無線など、モバイル空間統計の人口統計を利用した人工知能によるタクシー需要予測の実証実験

2016.05.31

Updated by Asako Itagaki on 5月 31, 2016, 17:42 pm JST

NTTドコモ(以下ドコモ)は、東京無線協同組合(以下東京無線)、富士通、富士通テンと協力して、ドコモの携帯電話ネットワークから収集した位置情報等により作成される人口統計情報と東京無線の運行データをかけあわせて、タクシー需要のリアルタイム予測技術「移動需要予測技術」を新たに開発する。交通網の効率化をめざす世界初の実証実験を2016年6月1日から開始する。

移動需要予測には人口統計や運行データのほか、気象データ、周辺の建物や店舗などの施設データなどに機械学習等の人工知能技術を適用してタクシーの需要予測モデルを作成し、現在から30分後の乗車数を予測する。本実験では、予測情報を東京無線のタクシードライバーに音声、文字、タブレットの地図上に分布して表示するなどして提供し、実運用を通じて有効性を判断する。また、運行データの実績との差分の検証を行いデータの適合率を検証、最適化を行い、移動需要予測技術を確立する。

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海外からの観光需要の高まりによるタクシー需要の増大と少子高齢化によるドライバー不足を想定し、「移動需要予測技術」を実用化することで、タクシー売り上げ増に留まらず、将来的には運行効率化やドライバー配置の適正化によるタクシー供給不足の一助に資する意向だ。

タクシー車両の運行データは富士通テンのタクシー配車システムと富士通が提供する位置情報サービス基盤「SPATIOWL(スペーシオウル)」により収集する。また移動需要予測にはNTTグループのAI技術「corevo」を使用する。

【報道発表資料】
人工知能を活用したリアルタイム移動需要予測の実証実験を開始 -タクシー運行データ等のビッグデータに人工知能技術を適用し移動需要予測モデルを作成-

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板垣 朝子(いたがき・あさこ)

WirelessWire News編集長。独立系SIerにてシステムコンサルティングに従事した後、1995年から情報通信分野を中心にフリーで執筆活動を行う。2013年春、長年住んだ中目黒を離れて、世界一高い電波塔の近所で下町生活を満喫中。

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