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J-GLOBAL ID：201802252678379780   整理番号：18A1365314

AIタクシー-交通運行の最適化をめざしたタクシーの乗車需要予測技術-

著者 (6件)： 川崎仁嗣 (NTTドコモ) ,  石黒慎 (NTTドコモ) ,  深澤佑介 (NTTドコモ) ,  藤田将成 (NTTドコモ) ,  鈴木亮平 (NTTドコモ) ,  槇島章人 (NTTドコモ)
資料名： NTT DOCOMOテクニカル・ジャーナル(Web)
巻： 26  号： 2  ページ： 15-21 (WEB ONLY)  発行年： 2018年07月 
JST資料番号： U0684A  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： タクシードライバーが収益を増加させるためには,不慣れな地域や時間帯などにおいても効率的にお客様を獲得し,乗客を乗せている実車時間を最大化することが重要となる。そこで,ドコモは過去のタクシー運行データや,人々の統計的な位置情報から,エリアごとにタクシーの乗車需要を予測する技術を開発し商用提供を開始した。これにより,タクシー運転手はリアルタイムに変化する乗車需要を確認し,効率的な運行による生産性向上が可能となるほか,タクシーの乗客にとっても待ち時間の短縮が期待できる。(著者抄録)

シソーラス用語： *タクシー ,  情報 ,  *位置情報 ,  *統計データ ,  *サービスエリア ,  時間 ,  *需要予測 ,  縮小 ,  *乗客 ,  運行管理 ,  最適化 ,  人工知能 ,  運転者 ,  実証実験
準シソーラス用語： タクシー運転手 ,  リアルタイム ,  運行情報 ,  待ち時間短縮

分類 (2件)： 都市交通  (TA01020W) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (4件)：

• AIタクシーサービスWebサイト. https://www.nttdocomo.co.jp/biz/service/aitaxi/
• 岡島,ほか:“特集:社会・産業の発展を支える「モバイル空間統計」-モバイルネットワークの統計情報に基づく人口推計技術とその活用-,” 本誌,Vol.20, No.3,pp.6-44,Oct. 2012.
• G. E. Hinton and R. R. Salakhutdinov: “Reducing the dimensionality of data with neural networks,” Science, Vol.313, Issue 5786, pp.504-507, 2006.
• P. Vincent, H. Larochelle, I. Lajoie, Y. Bengio and P. A. Manzagol: “Stacked Denoising Autoencoders: Learning Useful Representations in a Deep Network with a Local Denoising Criterion,” Journal of Machine Learning Research, pp.3371-3408, Dec 2010.

タイトルに関連する用語 (6件)： AI ,  タクシー ,  交通 ,  最適化 ,  乗車 ,  需要予測