ＡＩはちがう角度で具象化を

今、土日以外は毎日仕事をしているが職種は別々。時間は数時間か半日程度。出勤時間も６時台、７時台、１１時台とまちまちで、一日で複数のこともある。期間限定で空き時間をぬって動き回る仕事もしている。

スケジュール管理は以前から、パソコン、スマホ、タブレットにそれぞれお気に入りソフト、アプリを利用。すべてＧｏｏｇｌｅカレンダーと同期で、どこからでも入力・確認ができる。とはいえ、今は複雑すぎてミスが起きないかハラハラする。

自室とリビングのカレンダーへは、日付の数字に○△▽□を色違いでマーキング。だが、グチャグチャで見にくい。

そこにすごい助っ人が登場。ＡＩスピーカーである。一番助けられている機能はスケジュール管理かもしれない。ＡＩスピーカーなら思い立つとき、話しかけるだけで応えてくれる。明かりを消した夜中に翌朝の確認をするのもかんたん。もちろん、起床時間のアラームもＡＩスピーカーまかせだ。

＜明日の客数が分かれば・・・＞など、サｰビス業や小売店、メｰカｰの望みをかなえる分野でもＡＩ(人工知能)は活躍。タクシｰの客数やビｰルの売れ行きなどを予測し、成果を出し始めた企業もある。

大手タクシー会社にて新人運転手の実例記事があった。ＡＩ導入前、その運転手の売り上げは１日平均５万円ほど。

地方出身の運転手の前職は食品関連。都内には土地勘のない地域が多く、お客さんがなかなか見つからない日もあった。先輩ドライバｰから聞いた話を頼りに客を探すも、当てずっぽうである。

それがＡＩを使い、先輩ドライバｰとの差が一気に縮まった。ＡＩの予測を頼りに客を探したら、１日５０００円以上の売り上げ増であった。

客数を予測するためにＡＩタクシｰは様々なデｰタを駆使する。最も重要なのがエリア内の人数。人数と人の位置や動きをつかむには、携帯電話の基地局活用で、スマホの位置情報を取得するという。

過去のタクシｰの運行実績デｰタもつけ加え、乗車が多い位置や時間帯などの客数も読む。また、雨の日はタクシｰに乗る人が増えるため、天気予報などの気象情報も取り入れる。

電車の運行情報も参考にする。電車が遅れるとタクシｰ乗り場に長蛇の列ができて、状況が変わるためだ。人がたくさんいるといっても乗車需要が多いとはいえない。野球場やコンサｰト会場の周りでは試合中、演奏中だと需要がない。それが終われば一気に人が外に流れ出る。

ＡＩはこれらの情報を基に学習モデルを作り、３０分後の客数を１０分ごとに予測･更新するという。ついさっきまでお客さんがたくさんいたのに、少し経つと全くいないといった状況があるからだ。タクシｰの需要は１０分ずれるだけで変わるとのこと。

この実例をみても、ＡＩは“人の考える域”を超えていない。しかし、“人の経験や感”という視点で、必要なデータを組み合わせているような気がしてならない。