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秩父市・横瀬町デジタル田園都市推進協議会(以下「本協議会」)は、政府が推し進める地方創生と社会のデジタル化実現に向けた「デジタル田園都市国家構想」の一環として、2023年1月12日より、埼玉県秩父市と横瀬町において秩父丸通タクシー株式会社が運行するAIデマンドタクシーサービスの、リニューアル運用を順次開始します。
秩父市では既存の乗合タクシーサービスに、株式会社未来シェア(以下「未来シェア」)が提供するAIデマンド運行システム「SAVS(注1)」を導入し、新たなAIデマンドタクシー「あいAIタクシー」の運用を開始します。横瀬町では既存のAIデマンドタクシー「のりあいブコーさん号」に、秩父市内の乗降場所を追加します(2023年2月以降順次追加予定)。両サービスが互いに連携し合う形で運用を行うことで、交通・物流課題解決に向けた生活インフラの強化を目指します。
なお、本サービスにより取得したデータは、今後開始予定の他のサービスで得られるモビリティデータや、行政保有の各種データと連携、分析することで、地域交通施策、観光施策等での活用を目指します。
■秩父市にAIデマンドタクシー「あいAIタクシー」が誕生
秩父市の既存乗合タクシーに未来シェアが提供する「SAVS」を導入し、新たなAIデマンドタクシー「あいAIタクシー」の運用を開始します。
利用者の要望に応じたリアルタイムでのルート最適化が可能となり、効率的な配車を実現します。また、スマートフォンからの当日予約に
対応するほか、小鹿野町、皆野町内の乗降場所を3箇所増加します。
■横瀬町のAIデマンドタクシー「のりあいブコーさん号」がリニューアル
2021年より横瀬町にて運用中の「のりあいブコーさん号」における、秩父市内の乗降場所を増加します。横瀬町と秩父市を結ぶ交通手段として活用いただけます。(2023年2月以降順次リニューアル予定)
■「あいAIタクシー」 「のりあいブコーさん号」 サービス概要
■「秩父市・横瀬町デジタル田園都市推進協議会」 発足の背景と今後の展望
秩父市は2022年6月、デジタル庁が推進する「デジタル田園都市国家構想」のもと、内閣府の「令和3年度補正予算デジタル田園都市国家構想推進交付金 デジタル実装タイプ TYPE2」の採択を受け、横瀬町と共に「スマートモビリティによるエコタウン創造事業」を開始しました。事業を推進するにあたり、秩父市と横瀬町を中心に民間企業、業界団体等が集結し、「秩父市・横瀬町デジタル田園都市推進協議会」を設立しました。
山間部が多く、生活インフラの脆弱性が課題である秩父市・横瀬町において本協議会では、1.AIによるデマンド交通、2.ドローンによる緊急物資配送、3.観光MaaSの各サービスを、秩父市・横瀬町の広域事業として実施することで運営体制の効率化を図ります。サービスより得られたモビリティの情報(位置情報や利用者情報)及び秩父市・横瀬町等の行政が保有するデータ等を、データ連携基盤の機能を用いて収集、蓄積、分析することで、災害時や地域交通施策、観光施策で活用することを目指します。
(2023年1月現在の協議会構成員:秩父市、横瀬町、早稲田大学、日本電気株式会社、秩父丸通タクシー株式会社、公益財団法人 本庄早稲田国際リサーチパーク、近畿日本ツーリスト株式会社、株式会社三菱総合研究所、株式会社西武ホールディングス、株式会社ゼンリン、株式会社未来シェア、秩父商工会議所、JR楽天ロジスティクス株式会社、株式会社アズコムデータセキュリティ)
(注1):株式会社未来シェアのAIデマンド運行システム「SAVS」
時間やルートを固定せず、AIによるリアルタイムな便乗配車計画を行うプラットフォーム型サービス。刻々と変化する車両と人・物の移動状況において、全ての空間移動と希望時間を同時に満たす車両の走行ルートを瞬時に決定する。(http://www.miraishare.co.jp/savs/)
【参考資料】
■AIデマンド運行システム「SAVS」とは
SAVSとは、タクシー(デマンド交通)と路線バス(乗合交通)の長所を掛け合わせた、AIによるリアルタイムな便乗配車計算を行うサービスです。クラウド上のAIプラットフォームがスマートデバイスと通信し、刻々と変化する車両と人・物の移動状況において、全ての空間移動と希望時間を同時に満たす車両の走行ルートを瞬時に決定します。この技術により、都市レベルでの最適交通を実現します。
■「SAVS」のAIデマンドタクシーでの活用方法
人々の移動要求とすべての車両の運行状況に基づき、最も効率的な配車をAIが判断し、自動的にドライバーへ送迎指示を出します。乗客同士が乗り合うことを許容したリアルタイムな配車決定により、乗客送迎中においても新たな乗客の配車要求に応えることができます。SAVSにより、空車率を減らし限られた車両数で最大限の輸送効率を引き出すことができるようになります。
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