コラム

移動需要予測AIによるタクシー業界成功事例

■本事例の概要

移動需要予測AI(人工知能)タブレット端末をタクシーに導入し、乗車回数が少ない新人ドライバーでも優秀なベテランドライバー同等に乗車率が向上。売上貢献と生産性向上を実現したタクシー業界事例です。

■経営課題(課題解決)

永年の経験があるベテランドライバーは、道の複雑性、道路状況、交通網、天候などの条件を瞬時に察知して、お客様を途切れなく乗車させることができます。
その反面、乗車回数の少ない新人ドライバーは、経験が少ないため乗車待ちのお客様を探すことができず、乗車率が低くなってしまう傾向にありました。
同じ会社のタクシーであってもこれだけ差があると、ベテランドライバーから新人ドライバーへの教育も重要となるわけですが、ベテランが経験を口で説明することはなかなか困難であり、結局は乗車率の差が思うように埋まらないという経営課題がありました。

■AI導入

移動需要予測AIタブレットは、お客様の乗車需要を予測し、情報(モバイル空間統計、タクシー運行、気象、施設データ)をもとに算出したリアルタイムな移動需要予測情報をタブレット上に表示することができるものです。
500メートル四方のエリアごとの乗車需要を10分単位で予測した情報が30分おきに更新され、地図に色と数字で示されます。ドライバーはこの色と数字に従い、乗車待ちのお客様を探して乗車させることが可能となりました。
新人ドライバーの乗車率は、ベテランドライバーと同等に向上した上、ベテランも更に乗車率を向上させることができ相乗効果が得られています。

 

 

■好事例のポイント

1. リアルタイムな移動需要予測情報をタブレットに表示することで、新人ドライバーでも乗車率を向上させることができた。
2.乗車率の向上にともない、乗車待ちのお客様を長く待たせずに済むようになり、顧客満足度が向上した。
3.タクシー会社全体でドライバーの乗車率が向上し、収益性向上につながった。
以上が移動需要予測AI(人工知能)タブレット端末を導入したタクシー業界成功事例です。