NTTドコモが携帯位置情報でタクシー配車、「30分後の乗客数」は予測可能か？

　NTTドコモは2016年6月から2017年3月にかけて、AI（人工知能）を活用したタクシーの需要予測システムの実証実験を行う。東京が地盤のタクシー会社協同組合である東京無線と、車載機器大手の富士通テン、位置情報サービス基盤を提供する富士通も実験に参画する。

　東京23区・武蔵野市・三鷹市で営業する東京無線の乗降実績データと、ドコモの携帯電話ネットワークの仕組みを利用して生成される「リアルタイム人口統計」データを基に、需要予測モデルを構築する。地域のイベント開催情報や気象情報、移動先となり得る施設のデータなども加味する。

図●NTTドコモが推進するAI（人工知能）を活用したタクシー需要予測技術のイメージ

（出所：NTTドコモ）

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　2016年内をメドに、「30分後の予想乗客数」の情報を東京無線のドライバーに提供できるシステムを作り、配車の効率化に役立てる（図）。事前検証では、予測がプラスマイナス20％の誤差に収まるケースが全体の7割程度という精度だった。実証実験を通じてデータの蓄積を進めるとともに解析手法を改良し、9割近くにまで精度を高めるのが目標である。