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J-GLOBAL ID：201902275933802614   整理番号：19A0413940

乗り合いオンデマンド交通のAI需要予測システム

Demand Forecasting Technology Using AI for On-Demand Ridesharing Services

著者 (3件)： 入本勇宇次 (東芝デジタルソリューションズ ソフトウェア&AIテクノロジーセ) ,  上田弘樹 (東芝デジタルソリューションズ 生産技セ) ,  伊藤秀将 (東芝デジタルソリューションズ ソフトウェア&AIテクノロジーセ)
資料名： 東芝レビュー(Web)  (Toshiba Review (Web))
巻： 74  号： 1  ページ： 70-73 (WEB ONLY)  発行年： 2019年01月 
JST資料番号： U1316A  ISSN： 2432-1168  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 我が国では,「次世代モビリティ・システムの構築」に向けた検討が官民で進められている。その中で,少子高齢化などによる交通困難者の増加に対し,低コストで便利な交通手段の一つとして,乗り合いオンデマンド交通の普及が進んでいる。しかし,効率的な運用には,地域ごとに利用者の乗降場所や,時間,頻度などの要望を踏まえた需要予測が不可欠となる。東芝デジタルソリューションズ(株)は,順風路(株)(以下,順風路と略記)と共同で,順風路が蓄積した,乗り合いオンデマンド交通の約9年間の運行データと気象などの外部環境データを学習・分析した結果を基に,AIを活用した乗り合い需要予測システムを開発した。事前予約データの変動に応じた利用者の乗降場所・時間・人数の需要予測を行い,地図上に可視化することで,配車数の事前調整など効率的な運行計画の設定が可能になる。20地域を対象とした実証実験を2018年7月から開始し,開発した乗り合い需要予測システムの技術検証を進めている。(著者抄録)

シソーラス用語： 公共輸送 ,  *道路交通 ,  *需要予測 ,  交通需要 ,  交通予測 ,  *人工知能 ,  効率化 ,  乗降場 ,  時間 ,  数 ,  利用者
準シソーラス用語： *AI【人工知能】 ,  *オンデマンド交通 ,  *交通需要予測 ,  公共交通サービス ,  利用者数

分類 (3件)： 運輸交通・サービス一般  (TA01010L) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  生産工学一般  (KB01000U)

引用文献 (4件)：

• 首相官邸.未来投資戦略2018 「Society 5.0」「データ駆動型社会」への変革- 具体的施策.2018,143p.<https://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/pdf/miraitousi2018_d2.pdf>,(参照 2018-09-25).
• 順風路.“オンデマンド交通システム「コンビニクル」のご紹介”.オンデマンド交通事業.<http://www.jpz.co.jp/odb/index.html>,(参照 2018-09-25).
• 川崎仁嗣,ほか.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-.NTT DOCOMOテクニカルジャーナル. 2018,26,2,p.15 - 21.<https://www.nttdocomo.co.jp/binary/pdf/corporate/technology/rd/technical_journal/bn/vol26_2/vol26_2_004jp.pdf>,(参照 2018-09-25).
• 岡本陽介,廣瀬佑介.IoT化が進む製造現場で求められるセンシング技術.東芝レビュー.2018,73,1,p.16 -19.<https://www.toshiba.co.jp/tech/review/2018/01/73_01pdf/a05.pdf>,(参照 2018-09-25).

タイトルに関連する用語 (3件)： オンデマンド交通 ,  AI ,  需要予測