技術とニーズのマッチングで社会問題に取り組む
松舘渉氏（以下、松舘）：あとは、この技術は自動運転との相性は確実に良いだろうと感じています。車両は自動で道路を認識して走りますが、この車両がどこをどう走れば良いのか、この自動運行制御も含めて、上から自動運転車両の走行のルートを指示するということですね。そういう分野で研究の取り組みを進めさせていただいております。いくつかの会社・メーカーさん、自動車メーカーさんとこんな取り組みをしております。
と言いつつ、自動運転車両になると考えなければいけないことが沢山あって、とくに乗客と車両のマッチング、ランデブーです。ドライバーだったら手を挙げてる人がいる、と思ってその前停まるんですけど、自動運転車両になったらそこの認識どうするか。停まろうと思った所に大型バスが停まっていたらどうするのかなど、いろんなランデブー問題が出てきます。これも研究問題としてはすごくおもしろいと思ってますので、こういった研究も進めていきたいです。
これまでご説明してきましたが、こういった技術にニーズも考えて、直近で社会が抱えている問題の解決に取り組んでいきたいと思っています。
過疎地で交通手段なく、高齢者も増えてきて免許も返納しなくてはいけないけど、返納してしまったら家から出られない。といってもそれに代わる交通手段は何？ バスで、といってもバス停まで歩けるの？ という問題もよくご相談いただきます。
こういった点でライドシェアという形でみなさんの移動を助けることにも協力していきたいと思っています。
それから、規制緩和に関しても、タクシーやバス業界だけではなくて、物流においても進んでいると思います。その中で車両は「人だけを運ぶ、物だけを運ぶ」ではなく、一緒に運んでしまっても良いでしょう、という研究も進んでいます。
貨客混載というやり方ですね。やはりタクシーで人を送った帰りに荷物を送っても良いですし、限られた車両、限られたドライバーでいかに町中の移動と物流の最適化を図っていくか。そうしたところにも焦点をあてていきたいと思っています。
とくに再配達のコストは尋常じゃないと思うんです。行っても行っても不在届とか。そういう意味では、ロボット型の配送ロッカーといったことも組みの1つだと思うのですが、このようなところにも我々の技術が使えれば、と思っています。
いろいろな所に応用できる技術
あとは環境面からの取り組みですね。電気自動車の取り組みと一緒にできないか、というお話をいただいていますし、かなり相性が良いと感じています。EVだと、やはりある程度走行したら充電しなくてはいけませんが、我々の技術を使えば前もって走行ルートの計算ができる。そうしたEVとの連携では、CO2削減といったところにも取り組めるんじゃないかと思います。
最初は、乗り合い型のバスオンデマンドになったらどうなるのかとか、タクシーのライドシェアで便利になるんじゃないか、とか。そういうところからスタートしたのですが、公共交通だけではなくて交通といった視点で考えると、それがいろんな分野に応用できることがわかってきました。
この技術により、高齢者の免許返納問題の解決に繋がったり、物流も解決できるんじゃないかと。いろんなサービスの向上ができるのではと考えています。
これは単なる道路交通だけじゃなくて、Mobility as a Service（モビリティ・アズ・ア・サービス）という呼ばれ方をしていて、地域の交通機関を全部をひっくるめた最適化といったところでも、ラストワンマイルの技術として活用できると思っていますし、いろんな所にこの技術が使われて世の中を良く変えていければ良いなと思っています。資料は以上でございます。ありがとうございました。
（会場拍手）
アルゴリズム的に工夫している点
司会者：ここからは質疑応答の時間を取りたいと思います。ご質問ある方は挙手でお願いします。
質問者1：興味深いお話をありがとうございました。気になったのは、人と車をマッチングさせてリアルタイムでルートを変える、というお話があったと思うんですが、ルートを決定するというのは数学的な解が時間内に見つからず、より困難になってくると思うんです。これを実現するためにアルゴリズム的に工夫している点であるとか、あるいは車や人が増えると爆発的に計算量が増えると思うんですが、その辺りで工夫されていることがありましたら、差支えない範囲で教えていただければと思います。
松舘：まさしくそこが肝でして。さまざまな技術的なテクニックを使ったりしていますが、おっしゃるとおりで、最適解を導き出そうとすると、すごく時間が掛かってしまいます。なのである程度の近似や制約は入れています。
あとは経路探索の技術と組み合わせの問題ですね。経路探索の地図のデータをいかに早く検索するか、そこがミソというか、技術的なところではあります。あまり具体的な話ができなくて申しわけないのですが。
質問者1：「他のアルゴリズムに比べてここが良いんだ」という、セールスポイントはありますか？
松舘：正直他とどう比べるかというのは我々も難しいところではあります。ですがありがたいことに、先ほどちょっとお見せした実証実験。これは実はNTTドコモ様と一緒にやらせていただいております。この実験の際、日にちが違いますが別の会社が作っているアルゴリズムと、同じ台数と同じ人数で同じ実験行っていまして。そこの効率の差は歴然とでているというくらいはお伝えさせていただきます。
技術的なところをいかにサービスに使うか
質問者2：すみません、今の質問とだいたい同じようなことを聞こうと思っていたんですが、実証実験をやっていろいろとアルゴリズムのチューニングをされていると思うんですが、今の技術の中で1番課題だと思っているところがあればご教示いただければと思います。
松舘：技術的なところでは、いかにサービスに使うかというところがあると思っています。技術がすごいのはわかるんですけど、これを実際のサービスに組み合わせるとどうなるか、というところ。これは研究というより、サービスをやっていた人と組んでいかなきゃいけないと思うんです。細かい話なんですが、これは別の観光地でも実験をしています。
「観光のつもりで使ってくださいね」という時に、「観光で使うんだったらお店も検索したいよね」とか、「お店の検索をしたらそこに行きたいよね」みたいなことができるとか。そう意見が出てくるので、課題というよりもサービスとして使っていけば解決できるかと思っています。
我々が感じているのは、たぶんこれがタクシーの配車アプリでも一緒だと思うんです。ランデブー問題というか、人は「ここから乗りたいです」「ここに行きたいです」「ここで待ってます」「行ってみたけど、結局見つからない」というケースがあるんです。
例えば、凄く大きな神社とか、地図的にはどこが入り口なのかよく分からない、呼ぶ人もそんなに正確に指定してくれるわけじゃないと。行ってみても見つかるまでに時間がかかったり、道路の反対側にいたとか。それを迎えに行くのにぐるっと回ったら良いのか、来てもらったら良いのか。
そのへんのランデブー問題を考えていかなきゃいけないと思っています。例えば、「ここに行きたい」って呼んだんだけど、SAV側としてはこの辺まで来てくれれば効率が良いのでこちらに移動してください、とか。こういったことは今後の研究テーマとしてやっていきたいと思っています。
質問者2：サービスの中で実証という話があったと思いますが、サービスとかロケーションとかユースケースによってアルゴリズム自体を変えていくことはありますか？
松舘：それは今後、利用目的によっては出てくると思っています。例えば、乗客から見たら完全無料です。定額で前払いしてあるので自由に乗れます、といった時には、乗り降りの時間はそんなにかからないと思うんです。ただ、降りる時にちゃんと料金を払ってもらうとなったら、それで1分くらい時間がかかるわけですね。
そういったカスタマイズも当然出てくるでしょうし、今は平面の2次元の地図データだけを使っているのですが、渋滞情報に応じて、「この道を右折をしようとしたら混雑で時間がかかってしまう」など、そういったところは他のデータや今後の運用したデータを解析して、精度を高めるということをしたいと思っています。
机上のシミュレーションだけでなく、理解をしてもらう
司会者：その他ご質問ございますでしょうか。
質問者3：お話ありがとうございました。技術的な課題を今うかがえたかと思うんですが先ほど、過疎地などいくつかの社会課題に対する社会実装時の実証実験などで検知された課題があればうかがいたいです。
松舘：本当の過疎地やオールドニュータウンみたいな所での実験は、今までやったことがありません。ただ、今年の夏くらいからはいくつかちらほら見えてきて。そこはやってみないと分からないというのが正直なところではあります。
どちらかというと心配なのが、実用化のところで技術は使えるので、それを使えるように地域のコンセンサスをちゃんと取って現実化できるように繋げていくところ。ここが今だと規制があってなかなか難しい。ただ、規制をかいくぐる方法はあります。先ほどお話した地域公共交通会議でできる部分もありますし、そうでなければ規制緩和を待つという方法もあります。
もう1つ、交通とはまったく違うビジネス。例えば、旅行パックです。これは「1ヶ月この町を旅行できる商品です」と言ってしまえば、まったく関係ない製品ができます。そこを上手くやりながら地域の理解を取るというのは、大変なところかなと思っています。
今まで実証実験をやっていて今後も計画しているんですが、やはりタクシー業界は今日紹介したような先進的な業界ばかりではありません。本当に昔ながらの……Uberも乗り合いも断固反対と言っているところも沢山ある中で、そういった方々にちゃんと協力してもらわないと、こういった交通は流行っていかない。その理解を進めるというところが大事だと思っています。
そのためにも、まず見ていただいて、ちゃんと住民の方にも利便性を見ていただいて、タクシー会社が参入するようにしていく。机上のシミュレーションだけでは足りないと思っています。
質問者3：ありがとうございました。
海外のタクシー先進国との連携
質問者4：今日はお話ありがとうございました。中国だと普通にUberも普及して、タクシー運転手が賃金安いといないので、「流し」はないと。乗る時に、スマホのGPSで位置情報も特定できて、事前に決算も終わっているという仕組みがすでに普及しています。タクシーの空車待ちで列作って待っているというのは海外ではあり得ないし、日本は遅れているというのが私の印象です。
シンガポール、ボストンの話もありましたが、もっと海外と連携したほうがいろんな良いサービスが早く産まれそうな気がするんですが、その辺りはどんなお考えなのでしょうか？
松舘：我々のサービスはあくまでもクラウド上での連携サービスであり、どのような事業者であれ乗り合いを上手く利用してくれれば良いなと思っています。
あとは料金のお話をしましたが、決済の話ですね。Japan Taxiが動いていますが、まずは事前確定型料金。当然ながら事前決済というのも当たり前に入ってきますよね。
先ほど（後部座席に）タブレットを置いて、そこに広告流していると話しましたが、乗った瞬間にドライバーが料金を言ったら、着く前に車の中で決済していまうとか。そういった取り組みもタクシー会社の目線からやっているところがあるので、これは素晴らしいなと思います。
我々も、いろいろな技術を組み合わせて、早く便利な物にしていきたいと思っています。その中でドコモの移動需要予測を使うのもそうですし、それ以外のビッグデータ、渋滞情報を持っているならそういうデータも使わせていただきたいですし、複合的にいろんな技術を使って早くサービスを実現できればなと思っています。
質問者4：地方にいるとバスが1日に数本しかないとか、タクシーも駅前に停まっていないとか、いろんな不便な状況がある中、早く普及すると良いかなと思っていますね。
松舘：去年の忘年会時期もそうでしたが、私も深夜の終電が終わった後にタクシー乗り場に行列ができていて1時間以上待ちましたけれど、1台来て1人だけ乗せるという、こんな馬鹿な話はないだろうと本当にみんな思うわけです。そんなところからまず解消していかないといけないんじゃないかと思います。
質問者4：ありがとうございました。
