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AI×人口統計でタクシー需要をリアルタイムに予測（EE Times Japan）

7日まで開催されていた「CEATEC JAPAN 2016」において、NTTドコモがAIを活用することでタクシー利用の需要をリアルタイムで予測する「リアルタイム移動需要予測技術」を発表した。

この技術はタクシーのさまざまなデータとAIを組み合わることで、30分後のタクシー利用の需要を予測するというもの。
データはタクシー運行データの他、天候などの気象データやコンサートなどのイベントデータ、レストランや居酒屋が多いといった施設情報、さらにNTTドコモのモバイルネットワークによる人口統計が用いられる。

6月から東京都内で、「30分後にタクシー利用の需要が増えそうな地域」をタクシーのカーナビ地図上にリアルタイムで表示させる実証実験が行われている。

この技術が実装されれば、ドライバーはよりお客さんを拾える可能性が高い地域にアプローチすることができるし、利用者としてもタクシーを捕まえられるチャンスが高まることになる。
また、この技術はタクシーだけでなく電車やバスなどにも応用が可能で、将来的にはさまざまな交通機関に適用することで「その時の状況でどの交通手段を利用するのがベストなのか」という交通の最適化を実現することに期待がかかる。

確かに現状のタクシーは流す方も捕まえる方も、ある種の偶然に依存している部分が大きい。
もちろん経験や勘という要素で補うことはあるにせよ、確実性という意味では弱い。
最近では位置情報を利用して最寄りのタクシーを呼ぶサービスが定着しているが、いわゆる流しのタクシーをいいタイミングで捕まえるのはまた別の話だ。

データとAIで最適化がどこまで実現できるのか非常に興味深いのだが、やってきたタクシーが自動運転の無人車だった、などという時代が来るのかと思うと少し怖くもある。