「AI乗合バス」は交通難民の救世主となるか 高齢化率33%の函館市で実証実験、実用化へ
函館の実証実験がタクシーだったように、このSAVによる完全自動配車は既存のタクシー配車の自動化や、「乗り合いタクシー」の実現も可能だ。さらに言えば、米UBERのようなカーシェアの仕組みも、SAVで運用することができるという。さらに、「乗り合いタクシー、バス、カーシェアをSAVで全て配車することも可能だ」と松原教授は断言する。
NTTドコモと共同開発
先述の通り、中島教授のシミュレーションによれば、人口密集地ほど乗車効率が上がる。そうだとすれば、AIバスを導入して最も効率が上がるのは実は東京都である。
ただ「東京は公共交通機関が発達しているので、乗車需要と交通機関の供給のギャップが少ない」(松原教授)。やはり公共交通機関に対する不満が多いのは函館市のような地方の都市部だと、松原教授はにらんでいる。
「路線バスは9割が赤字」と言われ、路線の縮小・廃止が全国各地で相次いでいる。バス離れが起きている一方、バス以外に交通手段のない高齢者は交通難民と化している。未来シェアのAIバスは、こうした負の連鎖を止めるきっかけになる可能性がある。
3月9日にはAIバスの実現に向けて、NTTドコモと共同開発で基本合意した。ドコモのリアルタイム移動需要予測技術を用いて、2018年度中のAIバス実現を目指す。最初にサービスを開始する都市は未定だが、「函館市のような人口20万から30万人規模の地方都市がいい」と松原教授は言う。
究極的には、ドコモの需要予測技術を応用することで、スマホで呼ばなくても路線バスが需要を予測してやってくる未来の実現を目指す。ドコモと組むことでAIバスはどこまで進化するだろうか。
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