都市の移動を支えるタクシー業界が、AIとデータを武器に変革を加速しています。GO株式会社（配車アプリ「GO」）は、米Waymoや日本交通と連携し、自動運転技術のテストやデータ取得を進めるなど、次世代モビリティの実装に向けた実証を進めています。まずは2025年から東京都心でWaymoの技術を用いた公道テストを行う計画で、地図データ整備や運行ノウハウの蓄積が狙いです。
一方、日本交通はティアフォーと協業し、高性能センサーを搭載した営業タクシーで走行データの収集を開始しました。営業運行中に得られる実走データは、自動運転のみならず、リアルタイム配車や渋滞予測、需要予測アルゴリズムの精度向上にも直結します。こうしたデータ基盤が整うことで、AIによる配車最適化がより実効性を帯びてくるのです。
さらに、GOはオンデマンド交通やシャトル実証にも注力しており、地域ごとの需要に合わせた運行や相乗りサービスの実験を続けています。個々の乗客ルートを統合・最適化することで、車両の稼働効率が上がり、道路上の余剰走行を減らせる可能性があります。
では「生成AI」が直接渋滞を減らすのかというと、現時点では技術負荷や制度面の課題が残り、即時的な効果を断言する段階ではありません。生成AIは主に自然言語処理や計画生成で威力を発揮しますが、配車最適化や需要予測には予測モデルや最適化アルゴリズム、そして高品質なセンサーデータが不可欠です。生成AIはそれらの意思決定を支援する「説明可能なプラン作成」や「運行シナリオの生成」として価値を発揮し得ます。
最後に、モビリティDXの鍵は「データの量と質」「リアルタイム処理能力」「規制対応」の三点です。事業者は現場データの蓄積と共有体制を整えつつ、自治体や規制当局と協調して安全・利便性を担保する必要があります。タクシー業界の取り組みは、単に技術の実装にとどまらず、都市交通全体の最適化へとつながる試金石となるでしょう。
