近年、交通業界でも需要予測が注目されており、タクシーや鉄道などさまざまな業種で活用されています。
しかし、需要予測は新しい技術であるため、導入するメリットやデメリットをよく理解していない方も多いです。
そこで、今回は交通業界における需要予測や導入するメリットやデメリットについて実際の事例を交えながら解説していきます。
交通業界の方はこの記事を参考に需要予測システムの導入を検討してみてください。
需要予測とは
需要予測とは、過去の購入履歴やマーケット情報などさまざまなデータの分析を通じて、将来の需要を事前に予見する手法を指します。
具体的には、自社が提供する商品やサービスが将来的にどれだけの量で売れるかを見積もるものです。
この予測ができるようになると、事前に適切な供給計画を立てることができ、売上の機会を増やすだけでなく、無駄な人員や在庫の削減にも繋がります。
これにより、効率的なビジネス運営が実現されるのです。
交通業界で需要予測を導入するメリット
交通業界で需要予測を導入すると様々なメリットがあります。
そのうち3つについて解説します。
適切な人員配置が可能
交通業界でのサービス提供は、車両の準備だけでなく、運行や管理を担当する人員の配置も必須です。
需要の予測が正確に行えるとそれに基づいて最適な人員配置が実現します。
これにより、必要な場所に、適切なタイミングで、正確な人数のスタッフを配置することが可能です。
このような効率的な人員配置は、無駄な人件費の削減に貢献するだけでなく、人員不足に起因するサービス品質の低下や様々なトラブルを予防する役割も果たします。
乗車率がアップできる
精緻な需要予測を行うことで、需要が集中するエリアやピーク時間を特定することが可能です。
このデータを活用し、タイミングを見計らって特定エリアでのサービス提供を最適化すると、乗車率の増加に繋がり、結果として売り上げの向上を実現します。
さらに、気象データ、季節の変動、イベント情報などの外部要因を組み込むことで、予測の精度を一層高めることも可能です。
路線の最適化ができる
従来、交通路線の策定には、地域の人口動態や交通の流れなどのデータを基に、経験豊富な担当者の直感や知識が重要な役割を果たしていました
。
しかし、方法は時間や労力を要し、さらには熟練した人材の確保が求められるという課題がありました。
ところが、需要予測の導入により、各路線における具体的な利用ニーズをデータベースで詳細に把握できるようになったのです。
これにより、ユーザーのニーズに適した効率的な路線設定が可能となり、売上向上や利用者の満足度の向上が期待されます。
交通業界で需要予測を導入するデメリット
交通業界で需要予測を導入することのデメリットにもついて考えてみましょう。
メリットだけでなくデメリットもよく理解しておきましょう。
費用がかかる
需要予測を取り入れる際には、その導入に伴う費用が発生します。
まず、データ解析を行う上で必要な専用ソフトウェアの導入や、特定の業務に適したカスタマイズ、そして新しいプログラムの開発に関連するコストがかかります。
さらに、運用の段階での社内研修やトレーニングも重要です。
このため、スムーズな運用や正確な解析を目指すための知識やスキルの習得が求められるため、研修などにかかる経費も必要になります。
また、データ収集や処理の工程で発生する労力や費用、定期的なシステムメンテナンスのためのランニングコストも、事前の計画において確認・予算化しておくことが必要です。
データの収集に時間がかかる
需要予測を実施する上で、データの蓄積は不可欠です。
そのため、システム導入後に即時に結果を得ることは難しいと認識しておくことが重要になります。
十分なデータ量を有していない状態では、信頼性の高い予測を行うことは難しいのが現状です。
既存の社内データが利用可能ならば幸いですが、ゼロからのデータ収集は時間と労力がかかります。
どの情報をどのように収集・整理するかの計画を事前に策定することで、効率的なデータ蓄積が期待できます。
交通業界における需要予測の事例
実際に交通業界で需要予測を導入し、成果をあげた事例をご紹介します。
タクシー業界や鉄道業界、航空業界の事例について解説するので参考にしてみてください。
タクシー業界において需要予測を活用して乗車率が向上した事例
NTTドコモが提供する「AIタクシー」は、AI技術を駆使してタクシーの需要予測を行う革新的なサービスです。
過去、ベテランドライバーたちは経験と勘に頼り、どのエリアで乗客を拾うのが最適かを判断していました。
しかし、この「AIタクシー」サービスは、携帯電話ネットワークのテクノロジーと人口統計データ、さらにタクシーの運行データを融合させ、エリア別の最適な需要予測をドライバーへ提供します。
実際の実験において、新人ドライバーは「AIタクシー」の使用によって1日あたり3,115円の売上増加を達成。これは、サービスを使用していないドライバーと比較して、約6%の売上アップを示す結果となりました。
なお、NTTドコモの「AIタクシー」は新型コロナなどの影響によりサービスが終了しています。
参考：
報道発表資料 : （お知らせ）人工知能を活用したタクシー乗車需要予測サービス「AIタクシー」提供開始
タクシー業界において需要予測を活用しタクシー運転手を増やした事例
AI技術を活用したタクシー向けの需要予測サービスは、乗客が待機しているエリアをリアルタイムでタブレット端末に表示し、どのルートを選べば乗客と出会えるかが即座に把握できるのが最大の特徴です。
このサービスでは、タクシー事業者からの乗車データを基に、天気や特定のイベント情報と組み合わせることで、高い需要が予想されるエリアを的確に表示。
この結果、経験の浅い新人ドライバーでも乗客を容易に獲得できるようになりました。
さらに、この成功を元にした求人広告の掲載により、応募者数が増加するなどの効果も見られています。
タクシー業界において需要予測を活用して適切に人員を配置しサービスの質を向上した事例
あるタクシー会社では、地域の特性を詳細にデータ化し、需要予測を活用することで、車両の配車数を最適化し、お客様の配車待ち時間が大幅に短縮され、顧客満足度の向上に成功しています。
特に観光地や繁華街では、時間帯別のニーズを事前に予測。
ピーク時にはタクシー車両を集中的に確保する戦略を取り入れることで、サービスの質を大きく向上させ、顧客の高い評価を獲得しています。
鉄道業界において需要予測を利用してダイヤの最適化を図った事例
従来のダイヤの作成は専門職員の長年の経験とノウハウに大きく依存していました。
しかし、車両の増加や多種多様な列車サービスの拡充により、単独のベテラン職員の能力だけに依存するアプローチは難しくなっています。
最新の取り組みとして、先進の鉄道需要予測システムが導入されています。
このシステムは線路のレイアウト、地形、車両の性能といった要因を精緻にモデル化。
AI技術を駆使し、実際のシミュレーションやリスク分析を基に、最も効率的なダイヤを策定します。
特筆すべきは、災害や非常事態の際にこのシステムが真価を発揮する点です。
トラブルが発生した場合でも、迅速に適切な運行ダイヤを提案、鉄道運営の効率と安全性を向上させています。
航空業界において需要予測を利用してキャンペーンを決めた事例
航空業界のリーダーであるJALがマイレージバンクの会員を中心に、航空券の購入時のWeb行動を詳細に解析しました。
この研究では、Webアクセスログ、会員データ、搭乗履歴といった膨大な情報量を用いて、深層の需要予測を試みました。
その結果、従来は捉えられなかった顧客のページ閲覧パターンや特徴的な行動を明らかにすることができたのです。
このデータを基に、JALはターゲットユーザーに対して、最も効果的なタイミングでのプロモーションキャンペーンの提供を最適化しています。
バス業界において需要予測を実施して路線を変更した事例
あるバス企業では、人流測定データを中心とした緻密な需要予測を導入したことで、乗客の移動パターンとバスの運行本数のミスマッチを即座に特定するシステムを開発しました。
このアプローチにより、効率的かつ迅速に乗客の実際の需要に応じたダイヤ改正を行うことが可能となり、サービスの質を大きく向上させることに成功しています。
交通業界の需要予測に興味がある方は金沢機工にご相談を
ここまで交通業界における需要予測についてご紹介してきました。
AIによる需要予測を導入することで、乗車率が向上し、効率的な人員や車両の配置ができるようになります。
また、これまで長年の経験が必要であった業務が、データをもとに正確に行うことが可能です。
需要予測を用いた効率的な業務の運用に興味があれば、ぜひ金沢機工にご相談ください。
御社の課題に最適な解決のご提案をいたします。
