일본산업뉴스요약

택시, AI 도입으로 수요 예측
도코모 및 도쿄 무선 택시 실증 실험, 20% 수익 증가

-- 「30분 후, 역 주변에 손님 예상」 --
NTT도코모는 17일, 인공지능(AI)으로 택시의 수요를 예측하여 배차에 활용한 실험 성과를 발표했다. 사람의 이동경로나 기상정보, 택시의 승차 실적 등으로 30분 후의 지역별 승차 수를 예측하여, 택시 기사에게 정보를 제공한다. 소비자에게는 도로가 혼잡할 시에도 택시 잡기가 수월해진다. AI는 신약 개발 등의 산업분야에서의 이용 외에도, 일상생활에 도움이 되는 용도로 진화되고 있다.

도코모의 실험에서는 휴대전화가 보내는 위치정보를 이용하여 수집한 사람의 이동경로나 도쿄무선협동조합(도쿄)의 택시 4,425대의 승차실적, 시설 정보 등을 학습시켰다. 여기에 기상정보 등을 가미하여, 사방 500미터 지점마다 30분 후의 승차 수요를 예측할 수 있게 했다.

도쿄 무선 택시 12대에 태블릿(다기능 휴대단말기)을 배치. 운전기사는 10분마다 갱신된 승차예측을 보고, 손님이 많을 것으로 예상되는 장소를 향한다. 도쿄 무선 택시의 운전기사인 기무라(木村) 씨(60)는 AI예측을 활용하고 나서부터, 하루당 수익이 20%정도 늘었다고 한다.

실증실험에서는, 예측한 수요와 승차 실적 건수의 오차가 20%이내에 머물 확률이 90%를 넘었다. 도코모의 타니(谷) IoT비지니스 부장은「이용자도 기다리는 시간을 줄이는 효과가 있다」라고 말한다. 도코모는 2017년도 후반 경에 상용화 하여, 택시회사에 제공할 방침이다.

업무에서의 IT(정보기술) 활용에 대해 자세히 알고 있는 IDC재팬의 마나베(真鍋) 그룹 디렉터는「가까운 미래에 무엇이 일어날지를 예측하는 것이 AI의 주특기 분야」라고 말한다. 대량의 데이터를 신속하게 처리하여, 어떤 형태로든 연관성을 찾아내어 예측할 수 있기 때문이다.

후지쯔(Fujitsu)는 AI로 열차의 지연시간을 예측하는 서비스를 2017년도 상반기에 시작할 계획이다. 과거의 운행실적 및 관련정보를 AI에게 학습시켜, 사고 발생 시, 어느 정도 지연되는 지를 예측한다.
2016년 여름에 조루단(Jorudan)(도쿄)과 손잡고, 환승 안내 서비스의 이용자에게 지연 예측을 제공하는 실험을 실시. 이용자의 효율적인 이동을 지원하는 효과를 얻을 수 있었다고 한다.

AI는 신약 개발 및 기업의 콜센터에서의 활용 등, 폭넓은 분야에 기대를 모으고 있다. 하루 하루의 생활을 효율화시키는 사용법도 점차 확산될 것으로 보인다.

 -- 끝 --