【AIタクシー】 配車を最適化、売り上げ1.5倍の効果 3枚目の写真・画像

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【AIタクシー】 配車を最適化、売り上げ1.5倍の効果
《撮影 佐藤耕一》 【AIタクシー】 配車を最適化、売り上げ1.5倍の効果
AIタクシー実証実験の概要
《撮影 佐藤耕一》 AIタクシー実証実験の概要
NTTドコモの需要予測技術を利用したヒートマップ。500mメッシュごとに乗車見込み人数が記されている。
《撮影 佐藤耕一》 NTTドコモの需要予測技術を利用したヒートマップ。500mメッシュごとに乗車見込み人数が記されている。
乗車予測数の正解率。予測人数に対する実績の誤差が20%以内が緑、50%以内が黄色で示されている。
《撮影 佐藤耕一》 乗車予測数の正解率。予測人数に対する実績の誤差が20%以内が緑、50%以内が黄色で示されている。
昨年11月から、ピーク時期の12月の売上額について、東京無線の乗務員平均値では4500円増であったのに対し、実証実験に参加した乗務員は6723円増となった。
《撮影 佐藤耕一》 昨年11月から、ピーク時期の12月の売上額について、東京無線の乗務員平均値では4500円増であったのに対し、実証実験に参加した乗務員は6723円増となった。
富士通テンの配車システム概要
《撮影 佐藤耕一》 富士通テンの配車システム概要

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