DiDiとS RIDEとAIタクシーの需要予測

　今回は「DiDiとS RIDEとAIタクシーの需要予測」を書こうと思います。

　今までは、タクシー乗務員向けアプリの「需要予測」はドコモが、2016年度から東京23区、武蔵野市、三鷹市や名古屋市における実証実験を行っていました。以降、2018年2月15日（木曜）より法人企業向けに日本全国で提供を開始た様です。東京23区、武蔵野市、三鷹市では東京無線タクシーが1,350台、名古屋市ではつばめタクシーグループが1,150台のタクシー車輌で、「AIタクシー」を活用した運行が順次開始された様です。

　要は、需要予測の「1番バッター」は・・・ドコモの様です。2番バッターは・・・都内のタクシー６社とソニー連合の共同会社「みんなのタクシー」が手掛ける配車アプリのS RIDEが11月5日に東京都内で導入を始めた様です。「みんなのタクシー」が手掛ける配車アプリのS RIDEは、都内大手の大和自動車交通の約630台をはじめ導入車両を順次広げる計画の様で、又、「みんなのタクシー」には同日、携帯電話大手のNTTドコモとKDDI（ａｕ）が出資し、ＪＲ東日本を含む5社が業務提携したと発表した様です。

　3番バッターは・・・DiDiの様です。DiDiを手掛ける DiDiモビリティジャパンは、11月6日にタクシー乗務員向けアプリへ「DiDiヒートマップ」という機能を提供開始した様で、みんなのタクシーとは1日差で出遅れた様です。草

　「DiDiヒートマップ」は、「DiDiのユーザーをより多く乗せられるエリアを知りたい」といった一部の乗務員からの声に応えるものとしているそうで、「過去の注文情報」など各種データを解析し、より正確に需要を予測するそうです。更に、需要の多いエリアにタクシーが集まることで、乗客はよりタクシーを拾いやすくなるとしているそうですが、乗務員からすれば、それこそ「お客だよ、全員集合by DiDiヒートマップ」アプリの様です。

　DiDiで特筆出来る事は、乗務員が迅速に「DiDiヒートマップ」の使い方を習得できるよう、実際にアプリを使って、専用タブレット上で操作を疑似体験できる「ヒートマップシミュレーションガイド」も同時に提供開始した事位ではないでしょうか？。

　抑々、需要予測には、「タクシー運行データ」や「気象データ」、「周辺施設データ」などの多様なデータが使用されている様ですが、ドコモで特筆されるのは、「モバイル空間統計」のリアルタイム版（以下、人口統計データ）を活用し、日本各地の性別や年齢層など、属性ごとの人数分布の移動による変化をリアルタイムに把握しながら、各データを人工知能で分析することにより、乗車需要を10分ごとに予測出来る様です。広域で人数分布の移動による変化をリアルタイムに把握できる「人口統計データ」＋「人工知能を」＋「etcデータ」＝「ドコモのタクシー乗車需要予測のサービス」になるのではないでしょうか？

　下世話な話ですが、「AIタクシー」の提供価格は、営業区域数とタクシー車両台数により異なりますが、初期導入費用は30万円からとなり、月額利用料は車両1台あたり900円前後で提供される様です。

　ドコモは「みんなのタクシー」に出資した様ですが・・・ドコモの売りの人口統計はどうするのかが興味が有ります。換言すればドコモのAIタクシーの売りは、「携帯電話ネットワークを使った人口統計情報」だと思います。

　なので、資本の出資先への「ドコモのAIタクシー」の他社より優位点の「携帯電話ネットワークを使った人口統計情報」の提供は有るのでしょうか？

　モブでは年内の需要予測の提供を目指している様ですが、自分としては「チョット無理ゲ―なんじゃネ」・・デス。

　自分だけかもですが、幾ら客のアプリの利便性を高めても、片手落ちの様な気がします。要は、乗務員が使ってみたいと思う様なアプリじゃなきゃ配車回数は伸びない様な気がしますが・・・

　実際、モブにログインしてから「配車の一時停止」にして走っている車を良く見ます。草。相手にするのは、ドコモとソニーにデス。ディスル訳では有りませんが、DeNAは基本ゲーソフトアプリ制作会社です。比較にならないと思うのは・・・自分だけ？