受賞対象の概要※掲載している情報は、受賞当時の情報のため、現在は異なる場合があります。

概要

未来のタクシー乗車台数をエリア毎に予測し、タクシードライバーに提供することで、効率的にタクシーを運行し、お客様のタクシー待ち時間の短縮など、タクシー乗車に関する需要と供給の最適マッチング実現を目指したシステムです。

プロデューサー

株式会社NTTドコモ　IoTビジネス部　那須和徳

ディレクター

株式会社NTTドコモ　IoTビジネス部　槇島章人

デザイナー

株式会社NTTドコモ　IoTビジネス部　藤田将成、鈴木亮平、高橋一彰、朽木大祐、野網順子

フィールド実証開始

2016年12月1日

受賞対象の詳細

背景

人口減少や超高齢化社会に直面する日本において、ドライバー不足や生産性向上、交通空白地などの交通課題は切実な問題です。我々は、少し先の未来を予測することで、移動需要と移動手段を最適にマッチングさせることで、このような交通課題を解決したいという思いから、この取り組みは始まりました。 交通課題解決に向けた取り組みの第一弾として、様々な移動手段の中から、あらゆる場所で乗降が発生するタクシーに着目して検討を進めました。お客様がタクシーに乗りたい時にすぐに乗車できる世界を実現を目指し、未来のタクシー乗車需要をあらかじめ分かっていれば、それに備えた準備ができ、需要に応じたタクシー運行を実現できると考え、今回、タクシーのリアルタイム移動需要予測の仕組みを構築しました。

経緯とその成果

タクシードライバーが必要とする未来のタクシー乗車台数等の情報をわかりやすくかつタイムリーに提供

デザイナーの想い

人工知能を活用して予測した未来の移動需要に対して、タクシーをはじめとする移動手段を最適化する。それにより移動革命をおこしたい。そういった意気込みでリアルタイム移動需要予測を開発しました。

仕様

携帯電話ネットワークの仕組みを利用して作成される人口統計とタクシー運行データ、気象情報などを人工知能技術で処理し、未来のタクシー乗車台数を予測する。

どこで購入できるか、
どこで見られるか

【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
【YouTube動画】　「AIタクシー」のご紹介

審査委員の評価