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J-GLOBAL ID：201902226647687184   整理番号：19A0106706

産業と社会に貢献するAI技術:AIタクシー -トラヒック最適化に向けたタクシー乗客需要予測技術-

AI Technologies Contributing to Industry and Society: AI Taxi-Taxi Passenger Demand Prediction Technology for Optimizing Traffic-

著者 (6件)： KAWASAKI Satoshi (NTT DOCOMO, INC.) ,  ISHIGURO Shin (NTT DOCOMO, INC.) ,  FUKAZAWA Yusuke (NTT DOCOMO, INC.) ,  FUJITA Masanori (NTT DOCOMO, INC.) ,  SUZUKI Ryohei (NTT DOCOMO, INC.) ,  MAKISHIMA Akihito (NTT DOCOMO, INC.)
資料名： NTT DOCOMO Technical Journal (Web)  (NTT DOCOMO Technical Journal (Web))
巻： 20  号： 2  ページ： 14-21 (WEB ONLY)  発行年： 2018年11月 
JST資料番号： U0382A  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： タクシー運転手の収入を増やすには,不慣れな地域や時間帯であっても効率的に顧客を見つけ,タクシー占有時間の最大化が重要である。このため,NTT DOCOMO社は,過去のタクシー運航実績や人の居場所に関する統計情報に基づき地域毎のタクシー需要予測技術を開発した。この技術はサービスとして商業的に提供されている。この技術によって,タクシー運転手はリアルタイムで需要変動をチェックし,効率的な運行を通じて生産性向上が可能になり,タクシー顧客の待ち時間短縮にも役立つ。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 人工知能 ,  *交通 ,  最適化 ,  タクシー ,  *需要予測 ,  予測技法 ,  技術開発 ,  *運転者 ,  *生産性向上 ,  顧客 ,  縮小
準シソーラス用語： *トラヒック【交通】 ,  待ち時間短縮

分類 (3件)： 道路輸送・サービス一般  (TB01010O) ,  運転者  (TB01040V) ,  交通調査  (TB01031B)

引用文献 (4件)：

• AI Taxi Service Web site: https://www.nttdocomo.co.jp/biz/service/aitaxi/
• Okajima et al.: ““Mobile Spatial Statistics” Supporting Development of Society and Industry - Population Estimation Technology Using Mobile Network Statistical Data and Applications -,” NTT DOCOMO Technical Journal, Vol.14, No.3, pp.4-50, Jan. 2013.
• 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.
• G. E. Hinton and R. R. Salakhutdinov: “Reducing the dimensionality of data with neural networks,” Science, Vol.313, Issue 5786, pp.504-507, 2006.

タイトルに関連する用語 (9件)： 産業 ,  社会 ,  AI技術 ,  AI ,  タクシー ,  トラヒック ,  最適化 ,  乗客 ,  需要予測