対象分野
MCPCaward
2017

タクシー事業者向け乗車需要予測

会社概要

株式会社 NTTドコモ＜URL ＞ https://www.nttdocomo.co.jp/「AIタクシー®」

最優秀賞
株式会社 NTTドコモ

図3

タクシーに30 分後の乗車需要予測を提供
精度高めるモバイル・IoT・AIの組み合わせDATA
活用領域・解決する課題
テクノロジ・
デバイスキーワード

・タクシー乗車率の平準化と売上向上
・タクシー待ち顧客削減
モバイル空間統計（ビッグデータ）、AI・分析（多変量自己回帰、ディープラーニング）、GPS、車載器

タクシー乗務員は、カーナビなどのき交う大通り。しかし、少し先の道に画面に表示された予測数値を見て乗はタクシーを拾おうと空車ランプを探客の見込める場所に効率的に移動でし続ける通行人がいる。空車タクシー

きる。

乗務員一人1日あたり売上結果

予測精度の評価については、予測りがないように選 抜した乗値と実績値の際が±20％以内または務員 26 名と② 経 験 年 数の±1台以内を「正解」、予測値が実績短い新人乗務員から選抜し値の±50％以内を「準正解」とした。

た 16 名で、「A Iタクシー」に正解率は実証実験段階で 92.9％と高よるフィールド実証を実施しい数値を誇る。

た（ ①は 4 カ月間、②は 1 カ実証実験で効果も測定
予測情報利用により売上が増加

NTTドコモ法人ビジネス本部 IoTビジネス部
先進ビジネス推進担当部長 那須和徳 氏

500m 四方の乗車予測数に加え高需要のエリア・走行方向も表示を基準にした12月〜3月の売上比較)（円）（11月（実証前）

7,000
6,000
5,000
4,000
3,000
2,000
1,000
0
1,000
2,000

1,521円
905円
988円
12月月間）。その結果、「A I タクシー」を利用した乗務員の一全乗務員の平均売上に比べ三鷹市を営業エリアとする東京無線て①で 1409 円、②では 3115

協同組合および愛知県名古屋市のつ円もの増収となった。

ばめタクシーの協力を得て実施した。

「A Iタクシー」が乗務員の乗車需要予測技術を確立すること営業成績を押し上げたといも狙いとした東京無線協同組合とのう見方もできるが、那 須 氏

1月

2月

3月

新人を対象に16名のドライバーが利用した結果、売上が大幅アップ（一人1日あたり 3,115円の売上アップ）

人 1日あたりの平均売上は、

実証実験は、東京 23 区・武蔵野市・■ 実証実験参加者（26名）■ 東京無線全体（10,640名）

2,223円

乗務員一人1日あたり売上結果（2月（実証前）を基準にした3月の売上比較）

（円）

7,000
6,000
5,000
4,000
3,000
2,000
1,000
0

新人教育ツールとして有効
3,115円■ 実証実験参加者（追加新人16名）■ 東京無線全体（10,640名）

新人に 安心 を提供
ドライバーを確保しやすくなる（なり手の確保と離職低減）

NTTドコモ 法人ビジネス本部 IoT

お客様と出会いやすい」と走行ルー

ビジネス部・先進ビジネス推進担当部

トを変えたら、空車待ちの顧客もタク長の那須和徳氏は、「モバイルとIoT

乗車需要予測の基盤の1つは、国実 証 実 験 は、2016 年 6 月から12 月

は「タクシー事業者様はむしシー側もハッピーである。

を組み合わせた付加価値サービスを

内 7000 万人 強 の 契 約 者を有 するの半年で予測モデルおよびシステムろ、乗務員ごとのスキルのばらつきを

このようなマッチングを乗務員の検討する中で、IoT で得たデータに着N T Tドコモの携帯電話ネットワークの構築を行い、その後の 4 カ月間を解消し、全体としての営業成績の底経験・勘あるいは偶然に頼らず、予測目しました。A Iを加味して“将来も分の仕組みを利用して生成される「モフィールド実証にあてた。また、2016上げにつなげられることを評価していデータによって確度を高めて実施すかる”ようにしようというアイデアが生

バイル空間統計」による人口統計情

年12月にスタートしたつばめタクシーます」と話す。

るのが、NT Tドコモが開発した「 A I

まれ、モバイルの特性が生かせる自報（地域・時間・属性別の人口分布）。との実証実験は、同社独自の車載機経験・ノウハウが少ない乗務員でタート。配 車システムベンダーが 本タクシー」である。

動車＝タクシー業界をターゲットに据これにタクシー事業者側の運行デー器に対応させるべくシステム構築・も、「AIタクシー」のデータをもとに最サービスを活用してタクシー事業者に「A I タクシー」は、500m 四方のエえました」と、開発の背景を説明する。

タ、気象や設置施設に関するデータな実装に 8カ月をかけ、2017年 8月から適な走行ルートを容易に導き出し、乗提供するケースと、直接タクシー事業リア単位で現在から 30 分後までの2016 年から2017年にかけて東京、どを加え、2 種類のA I 技術─「多フィールド実証に着手している。

客獲得に結びつけられる。さらには、者がシステムを開発するケースの 2 通

乗車需要台数を予測し、10 分間隔で名古屋でタクシー事業者との実証実変量自己回帰」と「ディープラーニン

これに加えて、大阪、神奈川、福岡

乗務員が気づきにくいイベント開催やりがある。車載機器の新機能・新サーデータ更新して提供するもの。

験を実施した。

グ」をハイブリッドで活用してエリアごなどにおいても各地のタクシー事業

電車遅延など非日常的な出来事に伴ビスとして予測情報が活用されることとのタクシー需要予測データを生成者と試験運用に取り組んでいる。

う乗車需要も、リアルタイムな人口推も考えられるという。

図 1 「AIタクシー」の情報提供画面の例

16

シー乗車数の推移に一定の因果関係

では、①年齢・経験年数・エリアの偏を見出し、A I でモデル化して乗車予500m500m測値を導き出しています」と、那須氏は語る。

30

タクシー乗務員に提供される情報
は、地図上の 500m メッシュごとの乗500mメッシュ内で獲得確率の高い100m四方エリアを「」表示

車予測台数だけでなく、各メッシュ内を 25 分 割した 100m 四方の中で 乗車確率の高いエリアを点線囲みで表方向別獲得確率の高い場所を矢印「示。さらに道路の方向別で乗車確率」表示の高い場所には矢印がつく。

移からの予測データによって対応できき、予測データの精度の確認や乗務

特徴1

人口統計

特徴3

+

①多変量自己回帰

タクシー運行データ

タクシー乗車需要に影響する特徴を人間が設計・エンジニアリングし予測モデル化+

気象データ+②ディープラーニング

施設データ

タクシー乗車需要に影響する特徴をデータから学習して予測モデル化+

・・・

員の方の感想・意見・要望のヒヤリング

人工知能技術
特徴2

那須氏は、「実は実証実験の際、乗フを“研修生”として同乗させていただ

図 2 「AIタクシー」のリアルタイム移動需要予測技術の概要

携帯電話ネットワークの仕組みを利用して作成されるタクシー事業者に加え車載機器ベンダーも提供対象に務中の車両の助手席に当社のスタッるようになる。

を直接行うことができました。この貴予測結果

・電車の遅延等、非日常的な事項への対応可
・タクシー乗務員ごとのスキルのバラつき解消

・・・10:00 10:30・・・

東京無線協同組合との実証実 験

ドライバー不足解消に向けた期待2018 年 2月には商用サービスをスハイブリッドで予測乗車してくれそうな人がいない時刻する。
「エリアごとの人口の推移とタク前処理【タクシー】

タクシーに乗りたい人がいる付近に行けば︑お互いハッピー

タクシー来ないタクシーに対して 分後まで500mメッシュ面の乗客がいる確率を示す

【人】

現在

3月

重な体験が実務を理解し現場のニーズをきちんと汲み取ったシステムの開発に結びつきました」と振り返る。
利用現場の感覚を掴むことは、使いやすいサービス開発に欠かせないステップといえそうだ。
17

サービス＆ソリューション部門

サービス＆ソリューション部門の乗務員が「ここより少し先のほうがユーザー部門

ユーザー部門

乗客を探して空車のタクシーが行

東京無線協同組合でのフィールド実証における売上結果
実証実験全期間4カ月連続で、実証実験参加者の売上アップ（平均で一人1日あたり 1,409円の売上アップ）