先週、サンノゼで開催されたGPU テクノロジ カンファレンスにて、NTT ドコモのデータ サイエンティストを務める石黒慎氏によるセッションが開催され、タクシー ドライバーのニーズに応えた同社の画期的なソリューションが紹介されました。石黒氏は、タクシー ドライバーの抱える大きな問題とは、需要のある場所や時間帯を予測するのが困難であることだと指摘しました。

世界中で広く知られているライドシェアリング サービスは日本では法律で許可されていませんが、スマートフォンでアプリをチェックするだけで、どこへ行けば次の乗客を見つけられるかがわかる点は、ドライバーにとって非常に魅力的です。

タクシー会社はタクシーを呼んだ人に配車することはできても、タクシーに乗りたい人がいる場所をドライバーに教えることはできません。

この問題を解消するために、NTT ドコモの石黒氏のチームは、タクシー ドライバーが次の乗客を探すのに役立つアプリを開発しました。このアプリは既に、ドライバーの売上アップにつながっています。

NTT ドコモのデータ サイエンティストが開発したアプリは、携帯電話の信号から取得した匿名データを活用して、人口密度の高い場所を検出します。

次に、NVIDIA DGX-1 スーパーコンピューターで実行されるディープラーニング アルゴリズムを使用して、その人口密度データを、タクシー ドライバーが収集したタクシーの需要に関する情報にマッピングします。

世界トップ レベルの AI 研究者の多くが重要な研究ツールであると認める NVIDIA DGX-1

NTT ドコモは、携帯電話の使用状況に基づいて需要を予測するために Stacked denoising Autoencoder (SdA) アルゴリズムを使用しています。SdA とは、機械が一見無作為なデータからパターンを認識できるようにするための比較的新しいディープラーニングの手法です。

利用客のいる場所に関する情報はアプリを通じて提供され、タクシー運転手はタッチ画面からアプリにアクセスして情報を入手できます。

予測結果は驚くほど正確です。NTT ドコモのアプリは、2 月 15 日から東京で 1,350 台、名古屋で 1,150 台のタクシーに導入され、タクシーの需要を 92.9% の精度で予測しています。

その結果、プログラムに参加しているドライバーは、参加していないドライバーと比較して、1 日あたり 1,409 円 の売上増を達成しています。数日、数週間と利用を続けていけば、この差はさらに拡大するでしょう。