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未来のあなたの乗り物は? 東芝のAIが抱く交通の夢


「AI×次世代モビリティ」の課題とは?

「例えば乗降場が2,000カ所の地域では、2,000(乗り場所)×2,000(降り先)=4,000,000通りの予測結果を処理しなければなりません。しかも、それが9年分。この膨大なデータをどのように用い、どのような最適な解を導くかということに頭を悩ませました

そう語るのは、東芝の上田弘樹氏だ。

「初め、順風路さんにお見せしていたのは『需要の高い運行ルートベスト100』。しかし、順風路さんから『それでは運行地域全体の傾向が見えない』というフィードバックをもらいました。そこで今、お見せしているのは、運行地域における需要レベルの高さをヒートマップ(※)のように示した地図。その他、需要台数の予測なども行っています」(上田氏)
※データを可視化するために、数字データの強弱を色で視覚化したもの。

運行地域における需要レベルの高さを示した地図

運行地域における需要レベルの高さを示した地図
© OpenStreetMap contributors

AI解析とはいえ、東芝単独でできるものではない。現在、順風路の実際の運用の知見を借りつつ、実証実験を進めている最中だ。将来的には、気象や曜日のデータ以外にもイベントの開催情報や地域の特性を用いて、SATLYS™による需要予測を行っていくという。また、たとえ運用データの少ない地域であっても、地域の人口や人々の通勤経路などの情報のみで解析することも視野に入れている。

次世代のモビリティの可能性を模索する今回の実証実験。東芝と順風路は今、将来の交通の創造の最先端にいるからこその課題に立ち向かっている。

走行中のコンビニクル

「コンビニクル」は、「convenience」と「vehicle」を組み合わせた造語で、「便利な車」を意味している

「SATLYS™の需要予測を用いた最適化で、コンビニクルはより効率の良い配車が可能になりつつあります。私たちから見れば改善されているのですが、その一方で『いつもこの時間に乗車すれば友人と同じ車両だったのに、ルートが変更されたために同じ車両に乗れなくなった』などというフィードバックもお客様からいただくのではないかとも考えています」(神谷氏)

全体としての効率性・快適性と、すべてのユーザーにとっての満足は完全にイコールというわけではないのです。何をもって『良い』とするかは、今後、考えていかねばならない難題だといえるでしょう」(吉富氏)

今、コンビニクルで培った知見を生かし、SATLYS™で全体最適と個別最適の両立を目指すステップに両社は来ている。

SATLYSのロゴ

「『バリアフリー』などというと重度のけが人などにとっての物理的な障害を想起することが多いと思います。しかし、300mの移動でも『バリア』と感じる人はいます。人によって『バリア』が何かが異なるのです。SATLYS™でパワーアップしたコンビニクルはあらゆる人々の『バリア』を取り除いていくでしょう。私たちの実証実験は将来の交通、ひいては未来の人々の多様性の推進につながっていくはずです」(上田氏)

「次世代モビリティインフラの構築は今、世界中で注目され、切実に求められています。構想は多くあれども、順風路さんのように実績がある企業は多くはありません。コンビニクル9年分のデータと、東芝140年のモノづくりの実績から得た知見を生かしたAI『SATLYS™』。未来の交通の実現のため、順風路さんとともに挑戦を続けていきたいと思います」(入本氏)

SATLYS™のお二人と順風路のお二人

■関連サイト
ニュースリリース「東芝デジタルソリューションズと順風路、AI技術を活用した乗合いオンデマンド交通の実証実験を開始」
オンデマンド交通システム「コンビニクル」
東芝アナリティクスAI「SATLYS」
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