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交通系研究室出身の新卒ドライバーはMobility Technologies社を褒めちぎりたい

SimosaOmiya

※僕はMoTの関係者はおろか，日本交通の関係者でもありませんので，ステマとかでは全くありません．タクシー業界の人間としてMoT社のビジョンが非常に素晴らしいものだと思って紹介しています（という何様発言申し訳ございません）．

"もともと競合関係として同じ領域でサービスを開発してきましたが、これまでに苦労した点も、双方が今後実装しようとしていた機能もほぼ同じだったことが統合後に分かりました。異なるサービスを作っていても、目指す世界は同じだったので"
"これまでは競合として「打倒JapanTaxi」「打倒MOV」と、お互いにシェア争いのために不要なコストを掛けてしまっていた部分があったと思います。それらを全て、社会をより良くするために使えるようになったのです。"

どこぞの人間に聞かせたいセリフだなと物凄く思いました．

「移動は活動の派生需要」という言葉があるように，移動は人々の活動を下支えする存在です．ですので，移動を支える交通手段は交通インフラという言い方がされたりもします．当然モビリティ（タクシー）は，利用者が居てこそ存続が可能な業界です．つまり，こうしたモビリティ業界が本来追い求めるべきは「いかに利用者にとって使い勝手のよい移動体験を提供できるか」のはずです．

確かに競争原理の中でサービスの質を向上させていく，というのが資本主義社会の原理ですが，その競争がゆえに本来割けるはずのリソースを活かしきれないというのは本末転倒のはずです．まさに「お互いにシェア争いのために不要なコストを掛けてしまっていた」という状態ですが，同じ交通業界として究極的に向くべき方向・実現すべきことは「いかに利用者にとって使い勝手のよい移動体験を提供できるか」であるのは間違いないことで，その趣旨の下でリソースを共有しはじめたJapanTaxiさんとDeNAさんには感動しています．

タクシー産業はとてもレガシーで、新たなチャレンジをする上での難しさや複雑さはありながらも、一つを変えると社会全体を大きく変えられる領域です。例えば、現在MoTが取り組んでいるアプリによる「タクシー配車」によって、日本全国の交通・移動を進化させることができます。このように、ダイナミックに社会をより良く変えられることに関心を持ちました。

おっしゃる通りだと思いますし，ぼくの業界志望動機もまさにそんな感じだったはず... なんですが．

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「お客様探索ナビ」は単にエリアの需要予測をするだけではなく、他のタクシーの供給量も加味しながら道路レベルで最適な経路を推薦することで、新人乗務員の方でも使いやすいシステムにしています。
そのため、道に慣れない新人の方でもすぐに売上を伸ばすことが期待でき、歩合制でも安心して働くことができます。また、新人乗務員の働き方が改善されることにより、タクシー事業者様における乗務員の新規採用にも寄与できると考えています。

という夢物語を抱いているんですが，まさに現状と夢物語の間を取り持つようなシステムで，初めて見たときビックリしました．
まさに，周辺タクシー台数を考慮したエリアの需要予測を行うことで流し効率を向上させる，というのは過渡期のタクシー業界で必要な技術だと思っています．

現状だと，とにかく流しタクシーの数を用意して流すことで利用者が比較的すぐにタクシーに乗れる という状態を作っていると思います．このシステムを全車的に活用することで，タクシーをエリアごとに適切に配分し，配車効率を上げていくことが出来る．そんな可能性を感じさせるシステムだなぁと思いました．


例えば、街なかに設置されたNFCタグをスマートフォンでタッチするだけで、タクシーを呼んで行きたい場所に行ける。Apple Payを使えば、決済方法を別途登録していなくても、到着と同時にさっと降りることができる。もし気に入ってもらえたら別途アプリをダウンロードしてもらう――そういった流れを、一つのアイデアとして考えているんです。初回利用のハードルを下げることで「GO」を体験していただき、多くの人にとってタクシーをより身近な存在にできればと思っています。

結構具体的なことが書いてあります．なるほどと思ったのは，「街なかに設置されたNFCタグをスマートフォンでタッチするだけで、タクシーを呼んで」の部分です．
NFCタグのタッチを介して，タクシーの乗車意思表明（予約）が出来たりしたらいいよねとか．

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ところで，MoTで提供が始まった「希望日時配車」「優先パス」という新機能2つはどちらも非常に注目すべき機能だなと思っています．

「希望日時配車」機能は、25分後から7日後までの希望日時を指定して注文することができる機能です。既存予約枠を先着で埋めるのではなく、MoTが持つこれまでのタクシーデータを踏まえAIによって注文枠数を調整します。エリアや時間帯などのトレンドを予測し、アプリシステム内で指定タイミングに合わせたタクシー注文を行います。
（中略）
また、タクシー乗務員は予約枠調整のための事前待機が不要となるため、効率的な営業を行うことができます。この「希望日時配車」機能は、事前に車両を確定させる予約サービスではありませんが、都内でのテスト期間中100%の注文成立※となっています。

希望日時配車は（実際乗務員としての対応をしたことがないので分かりませんが），希望日時に合わせ，その直前に周辺車両を配車するシステムになっているかと思います．直前の配車車両確定になるため，エリアごとに受けられる予約枠を調整しておかないと車両が足りない！ということになると思いますので，そこで需要予測を噛ませて調整しているということかと思います．

乗務員として迎車対応をしている中では，予約・迎車の待機時間であったり，到着予測時間の算出のブレに結構悩まされたりすることは多いため，そこにAIを噛ませて，最適な車両を配車するというのは非常にいい機能だなと思いました．

「優先パス」機能は、ご注文時に空車車両が見つからなかった場合、将来的に空車になる車両を含め、最も早くお迎えに上がれる車両をマッチングする機能です。これまで『JapanTaxi』アプリでは空車が見つからない場合、エリアを広げて空車を探していましたが、『GO』の「優先パス」では、AIを活用し、現時点では空車ではないが将来的に空車となる車両を含めて探車を行います。これにより、ユーザーはより早く乗車ができ、タクシー事業者は遠くから時間をかけてお客様のもとに向かう必要がなくなります。

実車車両にも探索対象を広げてマッチングを行うというのは，単純にすごいなぁと思うとともに，単純に実車車両の到達時間算出をどうやってやっているのか気になるところです．
この点については，システム上で車両の目的地確定をした状態で運行開始出来るようになると圧倒的精度向上に繋がるかなと思いますし，単純に目的地・ルートの齟齬も生みにくくなるので，その点上手いこと出来ないかなぁとか思ったりします．


なんか適当にノリで書いた記事でした．






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