西武鉄道とヤフー、ビッグデータ・AIを活用し、鉄道の混雑予測を発信する実証実験を今夏実施

 西武鉄道とヤフーは、ビッグデータとAIを活用して、西武鉄道が運行する各路線(以下、西武線)の混雑予測をWebサイトで発信する実証実験を8月19日から9月20日までの33日間実施する。

[公開日]

[著] BizZine編集部

[タグ] AI・機械学習 事業開発

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 今回の実証実験では、Yahoo! JAPANが提供する乗換検索サービス「Yahoo!乗換案内」などで蓄積される将来の予定を含む路線検索履歴のビッグデータを、個人が特定できないよう統計化したうえで、AI(機械学習)による解析を行い、駅ごとの混雑パターンを推定する。さらに、西武鉄道の駅別・時間帯別の降車人数データを掛け合わせることで、より高精度な混雑予測を実現する。

 この仕組みは、Yahoo! JAPAN研究所と東京工業大学の下坂正倫准教授の研究チームが連携して開発したAIを元にしているという。この実証実験は、Yahoo! JAPANが10月より提供を開始する、企業間ビッグデータ連携による事業者向けデータソリューションサービス「DATA FOREST」のサービス開始に向けた実証実験の一例として実施するもの。

 実証実験を行う駅は、通勤時間帯における主要駅(以下、通勤利用駅)である池袋駅、西武新宿駅、高田馬場駅、国分寺駅と、野球が開催されるメットライフドームの最寄り駅である西武球場前駅の5駅。通勤利用駅では、平日の朝(始発~10時)の混雑レベルおよび通常より混雑が予測される時間帯を表示することで、ピーク時間帯以外の通勤を促す。

 この実証実験は、東京都が提唱する交通混雑緩和のための取り組み「スムーズビズ」の一環として実施する。また西武球場前駅では、西武ライオンズと連携し、野球開催日のメットライフドームへの来場時間帯の駅混雑レベルと試合前イベントの情報を表示することで、早めの来場を促すという。