未来のあなたの乗り物は？　東芝のAIが抱く交通の夢

MaaSとは何かご存じだろうか。

これは、出発地から目的地までの移動を単なる手段としてではなく、利用者にとっての一元的なサービスとして捉える概念のこと。ライドシェアなどが注目される今、所有から共有という車両のあり方の変化など、交通業界に地殻変動が起こりつつある。

MaaS（Mobility-as-a-Service）は、ビッグデータ、AI、クラウドなどの最先端のICT技術を活用し、シェアリングなどだけに留まらない、私たちの想像を超える移動手段の変革をもたらし、様々な社会課題の解決につながることも期待されている。

都心部にお住まいであっても、自宅から駅まではバス利用という読者も多いはず。だが、運が悪ければ20分以上の待ち時間が発生。やきもきすることもしばしばだ。しかし、だからといってタクシーを使うほど財布に余裕はない。

低料金かつ待ち時間なしにDoor-to-Doorを実現するサービスがあれば――そんな将来の交通の夢を胸に、2018年7月、東芝と順風路株式会社がタッグを組み、一つの実証実験に乗り出した。

実証実験開始！

「この実証実験で私たちが提供するのは、予約があったときのみ運行するオンデマンド交通システム『コンビニクル』です」

そう語るのは、順風路・代表取締役社長 吉富広三氏だ。利用者はコンビニクルをネットで予約し、近くの乗降場で待つと車両が到着。同じような利用者を拾ったり降ろしたりしながら、車両の定員まで乗り合って使用する。

このコンビニクルの特異な点は、予約があるたびにルートやダイヤを設定することだと、同社・企画開発を担当する取締役、神谷聖二氏は述べる。

「バスだとすでにルートが決まっているため、利用者にとっては無駄な回り道が発生します。しかし、コンビニクルは予約のあった複数の乗降場を最も効率的に結んでルートを組むため、快適に利用できるのです」

コンビニクルに加え、今回の実証実験でもう一つキーとなるのが東芝アナリティクスAI「SATLYS™」である。SATLYS™とは東芝が扱ってきた様々な事業から得た知見を生かしたAIのこと。東芝の入本勇宇次氏に実証実験の目的を伺ってみよう。

「実証実験では、順風路さんがコンビニクル事業で得た運行データを、気象庁のオープンデータや曜日の情報を組み合わせてSATLYS™に分析させ、数週間先までの乗降車場所や時間、人数の需要を予測します。様々なデータを組み合わせるのは、『雨の日にはこの地域に車両を通常の1.2倍回す必要がある』、『日曜日のこのルートは2倍の時間がかかる』などと予測が精緻になるからです。

同時に複数人も乗せて効率的なルートを組む順風路さんのノウハウには本当に驚きます。順風路さんのノウハウと運行データ。ここにSATLYS™と関連する情報を組み合わせれば、私たちが模索する交通の未来に一歩踏み出すことができるでしょう」

特にデータはAI解析に必須といえるもの。

「コンビニクルを開始して今年で9年目。千葉県柏市など42カ所の地域で月に7万人を輸送してきました。開始当初から活用法が明確に見えていたわけではありませんが、運用データには必ず価値があると思っていました。ログを取ること。これが私たちの信念だったのです」（吉富氏）

コンビニクルには大量かつ非常に良質なデータがそろっている。SATLYS™を使って、途方もなく膨大なデータをどれほど上手く処理・解析できるか。ここに東芝の腕が試されていた。

「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。

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。

「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。

「『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）