• 2018.01.12
• 乗りものニュース編集部

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売り上げ2倍に　人の多い場所にタクシーが集中する心配は？

――つまり、エリアのなかにどれほど「タクシーを拾いそうな客」がいるのか、30分後にそうした人がどこに増えるか、といったこともわかるということでしょうか？

　はい。人の性別や年代といった属性情報や、周辺施設情報、過去の乗車実績なども踏まえており、タブレットには30分後のエリアごとの需要強度だけでなく、変化の度合いも色で表示します。たとえば、どこかでコンサートが開催される場合、開演時間が近くなれば、そこへ向かう人の流れが生まれます。そうした人の動きのほか、その男女比や年代構成、過去にその場所で乗車された実績などから需要を予測しています。

　なお、「AIタクシー」で用いられる情報は、エリアや属性ごとの集団の人数を示す情報であり、お客さま個人を特定できる情報は一切含みません。

――この仕組みが多くのタクシーに導入された場合、タクシーの分布がかたよるといった懸念はないのでしょうか？

　需要の高いエリアは点在しますので、ひとつのエリアに多くのタクシーがわっと向かうということはないと考えています。ただ、供給をより最適化する方法も現在検証しています。

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　西鉄によると従来、タクシーにおける需要把握は基本的に、それぞれのドライバーによるものだったといいます。「『この時間帯はこの場所に（お客が）多い』という経験則で予測をすることもございます」と話します。

　NTTドコモ九州支店によると、「AIタクシー」はすでに東京の東京無線タクシー（東京無線協同組合）や名古屋のつばめタクシー（つばめグループ）でも10台前後で試験導入されており、今回の西鉄グループは3例目となります。他社の導入車両では、月の売り上げが1.5倍から2倍に増えたケースもあるそうです。ただ、グループの全車に導入するような動きには至っていないといいます。

【了】