JapanTaxi Data Platform

タクシーだからこそ取得できるデータ

常に街を走り続けるタクシー

自家用車は朝夕の通勤などある程度決まった時間に走っていますが、タクシー車両は24時間365日走り続けています。

また、バスやトラックは幹線道路を中心に、決まったルートを走っていますが、タクシー車両は幹線道路から細かい道までお客様の行きたい場所に合わせて走行しています。

東京都内4,500台のタクシー車両が365日、街を縦横無尽に走行したデータを活用します。

CASE STUDY

トヨタ人工知能を活用したタクシーの「配車支援システム」

タクシー運行実績、スマートフォンの位置情報による人口動態予測、イベント情報などを掛け合わせてタクシー需要予測を配信する「配車支援システム」これにより新卒乗務員の効率的な営業をサポートすると同時に、タクシーに乗りたいときにタクシーが既にいる状態を作る。
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otta タクシーを活用したIoT見守りサービス

ビーコンを搭載したキーホルダーなどの専用携帯端末をタクシーに搭載している広告タブレットが探知。タクシーが「動く基地局」として貢献。
2018年1年間で、都内の子どもたちの約30万回の通学、距離にすると7,422kmを見守りました。
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ティアフォータクシーを活用したデータ収集実験

AIパイロットを搭載したタクシー車両を実運行し、タクシー車両が走行する道路及び周辺情報に関する画像や3次元データを収集する実証実験を実施。収集したデータはタクシー車両からリアルタイムにクラウドにアップロードする。これにより路面や道路状況の確認、将来の完全自動運転に向けた3次元地図の作成を行う。
ドラレコを活用したリアルタイムの道沿い情報収集

タクシー車両に設置されたドライブレコーダーから得られる動画データを自動解析し、道路の工事状況やガソリンスタンドに表示されている価格、パーキングの満空状態などを収集
AI Questに関するPBL実証実験へ教材となるサンプルデータ提供

国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合機構（以下、NEDO）が実施する「Connected Industries推進のための協調領域データ共有・AIシステム開発促進事業/AI Quest（課題解決型AI人材育成事業）に関する調査事業」において、経営コンサルティングファームのボストンコンサルティンググループ（以下、BCG）がNEDOより受託し作成を行うPBL教材として、タクシーの疑似乗降データを提供。「JapanTaxi Data Platform」に収集されたタクシーデータをベースに、「実在しない」移動データ(乗車降車の日時、曜日、経度緯度)を生成。「PBLプログラム」内での位置データ処理の教材として使用される予定です。今後の「課題解決型AI人材」育成の一助となることを期待します。
AIにより価値のあるデータに変換

Japan Taxi Data Platformでは、タクシーのセンサーやドライブレコーダから取れるデータをAIの技術を用いて価値のあるデータに変換しています。
都内の道9割をカバーする網羅性で鮮度の高いデータ取得が可能

タクシーは２４時間３６５日街中を走り回ります。タクシー走行マップを見ると、都内(*)の道の大部分を

タクシーが走行していることがわかります。日本交通4,500台のタクシーが1週間走行するだけで都内の道の90%を網羅します。

※)東京２３区、三鷹市、武蔵野市を対象としています
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