NTTドコモと、自転車シェアリング事業を手がけるドコモ・バイクシェア(東京都港区)は、11月26日から千代田区、港区、新宿区で、AI(人工知能)を用いて、シェアリングサービスの自転車の再配置作業を最適化する実証実験を行う(※)。実験には、NTTドコモが開発した「シェアリング交通需要予測技術」を活用する。同社が持つ人手を予測する技術(「モバイル空間統計」と「近未来人数予測」)と、ドコモ・バイクシェアが持つ自転車利用実績データなどを基に、AIを用いて再配置計画を生成する技術だ。

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シェアリング交通需要予測技術の概略。ドコモ・バイクシェアはフィールド実証における自転車利用実績データを提供、NTTドコモは、シェアリング交通需要予測システムの開発、構築および提供をする(発表資料より)

 自転車シェアリングサービスは、近年、都市部や観光地での移動手段として注目され、今後も利用者の増加が見込まれる。ドコモ・バイクシェアがサービスを開始した2011年度は、同社の自転車シェアリングの年間利用回数は4万回程度だったが、エリアも拡大し、2017年度は470万回と利用回数が急増している。2018年10月末現在、同社が都内自治体の実証実験などで運用する都内のサイクルポートは580カ所、自転車台数は5900台に上り、自転車の配置数を適正な状態に維持するノウハウを持つ再配置作業者の不足が課題となっている。

 今回、活用するシェアリング交通需要予測技術は、シェアリング交通事業者向けに開発した技術だ。これは、深層学習などのAI技術を使って自転車の貸出・返却需要の予測モデルを作成し、現時点から12時間後までの1時間ごとの各サイクルポートの利用可能自転車台数を予測するものだ。ドコモ・バイクシェアが持つ貸出ポートと返却ポートの場所、貸出と返却の時刻の履歴といった利用実績データと、ドコモの携帯電話ネットワークの仕組みを使用して作成される人口統計データに加えて、気象データや周辺施設のデータなどの様々なデータを組み合わせて予測する。さらに、その予測情報とサイクルポートのラック数、サイクルポート間の距離などの条件から、各サイクルポートの利用可能自転車の台数が適切となるための再配置計画を生成する。

 実験では、再配置作業者に対して、タブレット端末などでこの再配置計画を示し、実際にその内容に基づいて自転車の再配置を行う。実験を通じて、予測情報と実際の利用実績の差分や再配置作業の有効性を検証、最適化することで、シェアリング交通需要予測技術を確立する。これにより、将来の商用化と様々なエリアでのサービス提供を目指す考えだ。

※ 千代田区、港区、新宿区の自転車シェアリング事業は、いずれも各区が主体となる実証実験という位置付けであり、ドコモ・バイクシェアが運営事業者となってサービスを展開している。この取り組みは「自治体が実証実験中の自転車シェアリングサービスのフィールドを活用した、民間事業者による再配置最適化の実証実験」という位置付けとなる。