g-contents world Geomedia Summit 東京のタクシー IoT 化サービス向上からデータ活用までタクシー新配車システムの変遷 ~ 日本でのアプリ配車におけるこれまでの流れと今後の可能性 ~

(1)

(2)

～日本でのアプリ配車における

これまでの流れと今後の可能性～

g-Contents world × Geomedia Summit

東京のタクシーIoT化

–サービス向上からデータ活用まで –

(3)

(4)

(5)

(6)

新

配車システムの

起源

• 平成22年（2010年）「携帯電話とＧＰＳを使った配車シス

テムの構想」と言う実証実験を通し下記の2点が証明さ

れる。

（

_{https://www.kouza.mitaka-univ.org/kouza/PDF/223.pdf}

₎

① 無線協組を超えた連携が可能であり高次元の利用者利便を図ることができる。

② 現状の専用無線配車システムを無駄にすることなく活用した配車が可能。

• 平成23年、日本交通が「日本交通タクシー配車アプリ」の

サービスをスタートさせる。日本初の配車アプリとして注

目を集める。

• 平成24年、他の協組も開発を検討し始める中、

業界共通

基盤

_{を目指し3年間の国からの助成金を受け}

協会事業

と

して「

スマホ

ｄｅ

タッくん

」の開発に着手。

• 以降、多くの協組が独自のアプリを発表している。

（現在全国で

₁₀₀

前後アプリが存在）

(7)

理念

スマホ配車システムは1事業者や1協

組が作っても既存の電話注文と差が

なく利用者にとってのメリットは少ない。

企業間、協組間を超えて一番近くにい

る空車と利用者をマッチングさせるこ

とでその機能を遺憾なく発揮できる。

従って、協組を超えて連携し配車でき

る仕組みを1事業者、1協組に依存す

ることなく平等、公平且つ透明性の高

い

共通プラット・ホーム

として構築する

ことが望まれる。

また、それによって渋滞情報の提供

や防犯システム等の公共性の高い社

会貢献が可能となる。

(8)

(9)

8

(10)



12000台強が参加する「都内最大の配車サービス」



GPSで測位された位置情報をベースに、利用者のお迎え位置にもっとも近いタクシーを手配



スマホアプリの他、マンションのドアホンから呼び出す仕組みも提供

配車サービスの概要

9 SmartPhone/Device

・iOS

・Android

・Windows

Door Phone

・アイホン

注文

23区・武蔵野三鷹地区

多摩地区

11000台強

1000台弱

探索

・依頼

配車

(11)



タクシー各社の既存インフラを活用し、自社配車システムで「眠っている」タクシー動態データを

インターネットに接続、クラウド上にある共通配車基盤に集約

10 タクシー

動態管理・自動

_{配車システム}

共通配車基盤

（利用者と至近の車両

とのマッチング）

スマホdeタッくん

（アプリ）

タクシー各社で既に構築されてきたもの

タクシー動態DB

配車サービスのしくみ：既存のシステムをインターネットに繋げ、「IoT化」

配車サービス実現のためにあらたに構築されたしくみ

(12)

ここには動画が入ります

(13)

タクシー会社/無線組合

東京ハイヤータクシー協会

VICS & みずほ



タクシー各社（共通基盤参加各社）の許諾を受け、VICSにタクシーデータを交通情報とし

て加工・提供

12 既存インフラ（タクシー無線）

共通配車インフラ（インターネット）

プローブデータ

リアルタイム道路

交通情報

タクシー

動態管理・自動

_{配車システム}

共通配車基盤

（利用者と至近の車両と

のマッチング）

スマホdeタッくん

（アプリ）

タクシー動態DB

データ活用事例紹介：VICSへのタクシーデータの提供

(14)



タクシーグループ・みずほからの情報提供を受け、道路交通情報通信センターでは、従来より

もきめ細やかな道路交通情報サービス「VICS WIDE」を2015年4月より提供開始

13 これまでのVICSサービス

タクシープローブの提供以降

分岐方向別に関わらず、

一律の旅行時間を情報提供

分岐方向別に旅行時間情報を

提供可能

データ活用事例紹介：VICSへのタクシーデータの提供

(15)

14

(16)

15 データ活用事例紹介：タクシー需要（乗車回数）の多い地域の可視化

(17)

16 データ活用事例紹介：タクシー需要（営業収入）の多い地域の可視化

(18)

17 減収幅大

増収幅大



実証実験を通じて得たデータ（走行履歴、過去走行履歴、アンケートなどによる利用意向・

行動モデル）をもとに運賃組替以降の需要を予測（悲観シナリオ0.2パーセントの収入減、

楽観シナリオ10.8パーセントの収入増）



2017年7月の日経新聞によれば大手4社で前年比6.8%の営業収入増、2キロメートルま

での利用が1割以上増加

田園調布等では収入減を予測

都心部等では需要増による増収が期待

データ活用事例紹介：初乗410円組替以降のタクシー需要予測

(19)

データ活用事例紹介：タクシーデータ×バイタルデータ



タクシーのデータから急加減速などが発生した場所と、ドライバーの心拍の変動があった場所とを比較

心拍数が10以上急上昇した場所

心拍数が10以上急上昇した場

所は、都内中心部に集中

イベントデータのうち、急加速が発生した場所

急減速が発生した場所は、都心部に集中

×

(20)

急減速

急加速

急発進

六本木付近



交通量の多い場所、車、その他車両、人が交錯する場所では挙動の変化、心拍と高い関連

データ活用事例紹介：タクシーデータ×バイタルデータ

(21)



駅や空港、商業施設などでの車寄せでは「ドキドキ」するらしい



利用者とドライバーのコミュニケーション、運行開始をスムーズにするためには？

心拍数変化

急減速

急加速

急発進

データ活用事例紹介：タクシーデータ×バイタルデータ

(22)



タクシーが価値提供できる領域は、タクシー業界内外にまだ多く存在しているのではないか



交通のスマート化、自動運転などへの積極的な関与



街の動き、消費を知る一つのセンサーデータとしての活用

21 自動車の

位置情報

自動車の

加速度情報

ドライバーの

心拍情報

自動車の周りの

環境情報

車両

周辺環境

乗務員

自動車の

前方の写真

その場の状況に適した

ドライブ、運行をサポート

動的な状況把握・支援

歩行者の有無、路駐車両の存在など

リアルタイムな周辺環境認識

静的な傾向把握・支援

渋滞状況・雨・ブレーキ多発エリア等予め

対応可能な状況認識

データ活用事例紹介：タクシーデータ×バイタルデータ

(23)

22 東京ドーム

データ活用事例紹介：タクシー動態は「街の動き」の写像



クライマックスシリーズ（巨人vs阪神戦）



試合開始直前は周辺駅からのタクシー利用が、終了前後はドーム周辺での利用が増える

g-contents world Geomedia Summit 東京のタクシー IoT 化 サービス向上からデータ活用まで タクシー新配車システムの変遷 ~ 日本でのアプリ配車における これまでの流れと今後の可能性 ~

～日本でのアプリ配車における

これまでの流れと今後の可能性～

g-Contents world × Geomedia Summit

東京のタクシーIoT化

–サービス向上からデータ活用まで –

新

配車システムの

起源

• 平成22年（2010年）「携帯電話とＧＰＳを使った配車シス

テムの構想」と言う実証実験を通し下記の2点が証明さ

れる。

（

https://www.kouza.mitaka-univ.org/kouza/PDF/223.pdf

)

① 無線協組を超えた連携が可能であり高次元の利用者利便を図ることができる。

② 現状の専用無線配車システムを無駄にすることなく活用した配車が可能。

• 平成23年、日本交通が「日本交通タクシー配車アプリ」の

サービスをスタートさせる。日本初の配車アプリとして注

目を集める。

• 平成24年、他の協組も開発を検討し始める中、

業界共通

基盤

を目指し3年間の国からの助成金を受け

協会事業

と

して「

スマホ

ｄｅ

タッくん

」の開発に着手。

• 以降、多くの協組が独自のアプリを発表している。

（現在全国で

100

前後アプリが存在）

理念

スマホ配車システムは1事業者や1協

組が作っても既存の電話注文と差が

なく利用者にとってのメリットは少ない。

企業間、協組間を超えて一番近くにい

る空車と利用者をマッチングさせるこ

とでその機能を遺憾なく発揮できる。

従って、協組を超えて連携し配車でき

る仕組みを1事業者、1協組に依存す

ることなく平等、公平且つ透明性の高

い

共通プラット・ホーム

として構築する

ことが望まれる。

また、それによって渋滞情報の提供

や防犯システム等の公共性の高い社

会貢献が可能となる。

8



12000台強が参加する「都内最大の配車サービス」



GPSで測位された位置情報をベースに、利用者のお迎え位置にもっとも近いタクシーを手配



スマホアプリの他、マンションのドアホンから呼び出す仕組みも提供

配車サービスの概要

9

SmartPhone/Device

・iOS

・Android

・Windows

Door Phone

・アイホン

注文

23区・武蔵野三鷹地区

多摩地区

11000台強

1000台弱

探索

・依頼

配車

配車



タクシー各社の既存インフラを活用し、自社配車システムで「眠っている」タクシー動態データを

インターネットに接続、クラウド上にある共通配車基盤に集約

10

g-contents world Geomedia Summit 東京のタクシー IoT 化サービス向上からデータ活用までタクシー新配車システムの変遷 ~ 日本でのアプリ配車におけるこれまでの流れと今後の可能性 ~

_{https://www.kouza.mitaka-univ.org/kouza/PDF/223.pdf}

₎

_{を目指し3年間の国からの助成金を受け}

₁₀₀

_{配車システム}

_{配車システム}