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2018年

日本交通

トヨタ・KDDI等と共同でAIによるタクシー需要予測システムを開発。東京都内を500mメッシュで分割し30分単位で乗車数を予測。予測精度94.1%、搭載車両の売上が平均20.4%増加。

企業規模大企業(1,000名〜)
地域日本
導入段階部門導入
使用ツールAIタクシー配車支援システム

背景・課題

タクシー業界では空車走行の削減が収益改善の鍵だが、ドライバーの経験に頼らざるを得なかった。

取り組み内容

東京都内を500mメッシュに分割し、気象データ・交通運行状況・イベント情報をAIに取り込んで30分単位で予測。

成果・効果

需要予測精度94.1%。搭載車両の1日あたり売上が前月比で平均20.4%増加

予測精度94.1%を達成。搭載車両の売上が前月比で平均20.4%増加。特に経験の浅いドライバーへの効果が大きい。

教訓・ポイント

精緻な粒度の予測が実用的な営業支援につながった。複数社の協業によるデータ基盤構築が鍵。

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