タクシー会社が売上げアップを目指す場合、一番大きな課題は顧客をいかに得るかという部分です。
金曜日の深夜、繁華街にタクシー需要がある事は、どこのタクシー会社も分かっており、当然そこへタクシーを送り込む事になります。
すると当然、顧客を取り合うことが頻繁に発生し、競合するタクシー会社同士で数に限りのある顧客を取り合うので、結局は売上げアップには繋がらない。
それどころか、繁華街の酔った顧客とのやりとりはトラブルになりやすく、リスクも大きい。
また、交通渋滞の問題も大きな課題です。
渋滞に巻き込まれることで、迎車が遅れる。乗車した客が目的地に到着するまでに時間がかかることで、顧客とのトラブルが発生することがある。
長時間タクシーを利用することになるので、売上げアップになるかと思いきや、全体的に見るとじつはトラブル対応などでマイナスになります。
こうした課題を解決するために、我々は穴場を見つけようと必死です。
例えば、他に走られていないタクシー需要が発生しやすい場所を把握することで、競合するタクシー会社との顧客の取り合いを避けることができる。
また、交通渋滞を避けられれば効率的に顧客を目的地まで運ぶことができ、回転が上がります。
これを実現する為に取り組んだのがAI予測です。
AI技術を用いることで、タクシー需要がどこで発生するかを正確に予測することができるようになる。
また、交通状況を予測することで、最適なルートを選び、渋滞に巻き込まれることを避けることができる。
その結果、我々は顧客数を増やし、サービス提供時間を短縮することができ、売上げを上げられる。
そんなにうまくいくものだろうかと疑心暗鬼でしたが、実際の成果が出るようになってきました。
正午過ぎ、〇〇ショッピングセンター付近に、タクシー需要が多く発生する。
17時に〇〇の住宅街内部でタクシー需要がよく発生する。
のような、いわゆる他のタクシー会社が知らない穴場を複数見つけることが出来ました。
また、車に乗る方ならカーナビのVICSをご存じかと思いますが、我々はそれのもっと専門的な渋滞情報網を利用しており、リアルタイムかつ詳細に渋滞情報を得られます。
これによって、現在起こっている渋滞を避けるのは当然可能ですが、5分、10分後にどこが渋滞するかをAIで予測すれば、渋滞に引っかかる確率を極力下げられます。
今までよりもスムーズに顧客を目的地まで送ることができる様になり、トラブル発生率が下がると共に、顧客満足度が上がりました。
AI技術を活用することで、正確な需要予測を行い、最適な場所にタクシーを派遣することができる。また、交通状況を予測することで、最適なルートを選び、渋滞に巻き込まれることを避けることができる。
その結果、利用客はよりスムーズな移動を実現でき、顧客満足度の向上につながる。
これがAI予測による成果です。
また、タクシー会社が取り組むべき課題の一つに、環境問題があります。タクシーによるCO2排出量は非常に大きく、地球温暖化に対する影響も懸念されていますので、
タクシー会社は、環境に配慮した取り組みを進めることが求められています。
電気自動車やハイブリッド車の導入や、省エネルギーの運転方法の採用などが挙げられますが、渋滞に巻き込まれる確率が極端に減った弊社では、燃料の消費量も抑えられ、結果として環境にも貢献できるようになりました。
AI予測による副次的な効果として、環境問題も改善できるとは思ってもいませんでした。
これからもAIをさらに有効活用していこうと思います。
澁谷さくら（AIさくらさん）
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