トヨタ自動車とJapanTaxiは2018年3月9日、KDDIおよびアクセンチュアと共同で、東京都内におけるタクシー需要を予測して配信する「配車支援システム」を開発し、2018年2月から東京都内で試験導入を開始したと発表した。人工知能（AI）を活用し、東京都内の500mメッシュごとのタクシー乗車数を30分単位で予測する。
図1●配車支援システムの概要（出所：トヨタ自動車、JapanTaxi、KDDI、アクセンチュア）拡大画像表示
今回の試験導入では、実際に本システムを利用したドライバーの2月の売り上げが、平均で前月よりも1日あたり20.4％増え、ドライバー全体の増加率9.4％を上回った。今後順次、試験導入するタクシーを数十台に増やし、2018年度中の実用化を目指す。
タクシー需要予測技術の特徴は、タクシーの運行実績やスマートフォンの位置情報データから分かる人口動態予測だけでなく、気象情報、公共交通機関の運行状況、大規模施設でのイベント開催情報なども利用すること。精度を東京都内で検証した結果、正解率94.1％という高い精度を実現できたという。
試験導入は、2018年2月に開始した。本システムをタブレットに実装し、JapanTaxiの関係会社である日本交通のタクシー数台に試験導入した。
タブレットの地図上に、予測したタクシー乗車数と、周辺の直前の空車タクシー台数を表示する。これにより、需要が大きいが空車タクシーが少ない場所が分かる。タブレット上ではさらに、営業成績が良いドライバーの走行ルートも分かる。
配車支援システムに関わる4社の役割は以下の通り。
トヨタ自動車は、収集したビッグデータを分析し、タクシー需要の予測情報をJapanTaxiに提供する。分析にあたり、気象情報、公共交通機関の運行状況、大規模施設でのイベント情報など、タクシー需要に影響するデータを確保する。
JapanTaxiは、タクシー需要予測情報をタクシードライバーに配信するアプリを開発する。さらに、タクシー運行実績、空車タクシーの位置情報、顧客を見つけやすい走行ルートなどを収集して提供する。
KDDIは、KDDIが保有するスマートフォンの位置情報データを活用して、移動や滞在などの人の動きを加味した人口動態予測技術を開発し、予測情報を提供する。
アクセンチュアは、他3社と共同で要件を定義し、タクシー需要予測エンジンのAI分析アルゴリズムを開発する。
