AI活用：公共交通機関編

AI ConductorのToshy18です。
今日はAIの活用アイデアとして、ふと思いついた利用予測について書きたいと思います。

全くResearchなどしていないので、本当に実装して社会的に役立つものなのかはさておき、交通機関の利用者に対して利便性の向上によるサービス面の強化を目的として考えました。公共サービスということで、一旦収益面での効果は目を瞑るものとします。
AI導入の検討において大事なポイントは、先ず事業上の課題を具体化して整理することから始めるということです。「こういうブログを書いているんだからAIの導入が前提なんじゃないの？」といった声が聞こえるかもしれませんが、大小問わず経営課題を解決する場合、日本では特に目的と手段を混同してしまうことが多く見られ、それが課題解決のプロジェクトを失敗させる大きな要因になることが多いんです。
本来課題が目的になり、それを解決するための手段は色々あり得るわけで、その中から費用対効果や解決までの時間、実行可能性など色々と検討した上で、手段を決めるべきなのです。それはAIをSolutionに使うケースでもプロセスは同じです。ただ、技術の発展により、AIなら上手く解決出来るケースが多くなっているので、選択肢の一つとして優先的に検討してみるべきというのが、基本的な私のスタンスです。

さて、本論に戻って、じゃあ今回の課題を何に設定したかというと、

ズバリ！　「少しでも空いてる電車やバスに乗りたい」

日本って先進国でありながら、公共交通機関が異常に混雑するんですwww
乗換口が近い車両なんかもプラットホームには貼ってあるので、余計混雑するという特殊事情も多少はあるにしても、恐るべき文化です^^;
来週にはラグビーW-Cupも始まり、来年には東京オリンピックも控えているということもありますが、少しでも空いてる車両やバスを選びたいというケースも今後もっと増えていくと思うんです。

例えば、ご年配や小さなお子さんを連れていて、物理的に厳しい方々、これから高齢化が進み益々その傾向は強まるでしょう。病気や怪我の場合もありますよね〜 以前ギックリ腰になって数日四つん這いだった状態から何とかゆっくり歩ける程度にまで回復し、電車に乗らないといけない時があったのですが、真っ直ぐ立って電車の揺れに耐えるだけでも大変で、混雑した電車なんてとても乗れる状態じゃなかったという経験もあります。また、スーツケースなどの大きな荷物を持った外国人旅行客は今後もどんどん増えます。そんな荷物を持っていると乗ってこられる方もそうですが、乗る方もかなり気まずいですよね。。

路線によっては、国立競技場やTDLなど近隣にイベント会場がある場合には、そこの来場者数や帰宅時間帯の過去データなども機械学習に使い、乗車率を車両ごとに予測し、各社HPや駅の改札に掲示する。バスでは天気や近隣の交通事情もかなり影響するので、それら付随情報の過去データも機械学習させて、予測を出して乗換え案内アプリなどに掲載するといったものです。

こういった予測はAIの得意とする分野なので、応用範囲は広いと思います。
学習に使うデータ要素（特徴量と言います）によって、予測結果は大分違ってきますが、それはどんなAIの分析でも同じで、一旦モデルを作って何度も更新して行くものなので、自社のビジネスでトライしてみては如何でしょうか？