NTTドコモ、人工知能を活用したタクシーの利用需要をリアルタイムに予測する実証実験を開始

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−


　株式会社NTTドコモ（以下ドコモ）は、東京無線協同組合（以下東京無線）、富士通株式会社（以下富士通）、富士通テン株式会社（以下富士通テン）と協力して、ドコモの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（※１）（以下人口統計）に、東京無線のタクシー運行データ（以下運行データ）等をかけ合わせて分析することで、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（※２）」を新たに開発し、交通網の効率化をめざす世界初（※３）の実証実験（以下本実験）を２０１６年６月１日（水曜）より開始いたします。

　今回新たに開発する「移動需要予測技術」は、人口統計や運行データのほか、気象データや周辺施設（POI（※４））データ等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ものです。本実験で、その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することで、実運用を通じて有効性を判断します。
　この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）（※５）」により収集するものです。

　また、本実験において予測情報の精度の技術検証を行い「移動需要予測技術」を確立し、将来的に全国のタクシー会社の運行データを追加することで、さまざまなエリアでのサービス提供をめざします。
　そのほか、予測情報はタクシー会社の既存の配車システムと連携し、新たな設備を設置することなく低コストでスムーズに「移動需要予測技術」の導入が可能となるよう検討いたします。

　近年、海外からの観光需要の高まりにより、多くの観光客が集まり交通需要が高まることが想定されます。その反面、少子高齢化による将来のドライバー不足も想定されます。将来的には、「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、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となると考えています。

　ドコモは、パートナーとともに新たな価値を協創する「＋d」の取り組みとして、自動車をはじめとする交通に関わるさまざまな機器のIoT化の促進と、そこから生じるビッグデータを活用して「移動需要予測技術」を高度化し、今後さらに増加が見込まれる交通需要に安定した供給ができるよう積極的に貢献してまいります。


　※１　本実験で使用する人口統計は、エリア毎や属性毎の集団の人数を示す情報であり、お客様個人を特定できる情報を一切含みません。したがって、この人口統計によりお客様の行動が他人に知られることはありません。なお、本実験で使用する人口統計は、モバイル空間統計ガイドラインを遵守しております。
　　＞モバイル空間統計ガイドライン
　　https://www.nttdocomo.co.jp/corporate/disclosure/mobile_spatial_statistics/guideline/index.html
　※２　「移動需要予測技術」は、NTTグループのAI技術「corevoTM」を採用しています。
　※３　NTTドコモ独自の調査による。２０１６年５月時点。
　※４　POI（Point　of　Interest）とは建物や店舗等の施設情報のことです。
　※５　走行する車両やセンサ、インターネットから収集される位置情報を活用した富士通のサービスです。
　　http://www.fujitsu.com/jp/solutions/business-technology/intelligent-data-services/convergence/spatiowl/


＜別紙　概要＞

　＊添付の関連資料を参照