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「タクシーは、いわば情報戦」。運転手側からみた貴重なタクシー論。日頃そうした工夫をしているドライバーは接客や運転も優れていることを推測させます。
従来タクシーは利用者からすると、流しを一か八か止めてハズレをつかむことも多かったけれど、GOのようなアプリが中心になると、タクシー会社、さらには運転手も選別することが普通になります。認定タクシーと安タクシーで料金格差があってもいいでしょう。ITで変わりそうな業界の一つです。
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AIによるタクシーの最適配置が数年前話題になりましたが、いまはどうなっているのでしょう?人の勘で動くよりも売上が上がる、という記事がいくつも出ていたように思います。

検証実験はうまく行ったけども、実サービス実装までには至らなかったということでしょうか?もしくは、そのAIサービスの利用料が足枷になったか。そこらへんも掘り下げて議論したいところ。
タクシーの場合、最後は需給をタイミングよくマッチングさせるのが重要だと思うので、そのためには都会だけでなく田舎でも配車アプリが普及すると救われるドライバーや乗客がたくさん出てくるのでは。道端で拾おうと思い、空車をずっと待ってるのにこないから、諦めて電話し「20分お待ちください」と言われ、その待ち時間にタクシーがたくさん目の前を通り過ぎていき、電話したことを後悔するのが私の地方出張あるある。
タクシー、飲食店、ホテルいずれも人の入りの差が如実に現れてますが、実力が露呈していて興味深いです。

タクシーについては記事にありますが、飲食店もなんとなくの居酒屋や接待頼みの高級飲食店は悲惨な状況です。

いま人の入ってるお店からは学ぶことが多々あります。
もちろん逆も然りですが。
「稼ぐタクシー運転手」をシステム化して、マッチングとダイナミック・プライシングを適用したのがUberやLyftですよね。

そう考えると、各社のタクシーの行動(毎日の運行記録)と、各運転手の売上げを機械学習させると、「稼ぐタクシー運転手」のモデルが構築できそうですね。

※個人的な見解であり、所属する会社、組織とは全く関係ありません