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   ࣍ੈ୅ϞϏϦςΟࣄۀ෦ ϞϏϦςΟݚڀ։ൃάϧʔϓ ߴڮ จ඙ 2019.06.04 第33回⼈⼯知能学会全国⼤会

2. Proprietary and Confidential ©2017 JapanTaxi, Inc. All Rights Reserved JapanTaxi

   交通系スタートアップ

3. 3 Proprietary and Confidential ©2017 JapanTaxi, Inc. All Rights Reserved

   タクシーの 配⾞プラットフォーム タクシー向け ハードウェアメーカー タクシーデータ ビジネス

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   活⽤事例１：タクシーのお迎え時間予測

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   タクシー配⾞アプリ「JapanTaxi」 • マップ上で指定したピン位置にタクシーを⼿配 • 乗⾞料⾦の決済もアプリ上で可能 • 全国47都道府県で約7万台 （全国のタクシー⾞両1/3）が対応 • 700万ダウンロード達成

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   課題：注⽂キャンセルの問題 Ωϟϯηϧ ഑ं஫จ ୳ं։࢝ ഑ंܾఆΛ௨஌ ड୚ ৐ंػձͷଛࣦ Ϣʔβʔ ഑ंγεςϜ υϥΠόʔ Ωϟϯηϧ௨஌ ܴं։࢝ ഑ं஫จޙʹΩϟϯηϧ͞ΕΔͱɺυϥΠόʔʹͱͬͯػձଛࣦ

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   配⾞時間期待値のギャップ ෼͘Β͍Ͱ དྷΔ͔ͳʁ ෼͔͔ΔͳΒ ଞͷަ௨खஈΛ ࢖͓͏ Ωϟϯηϧ ഑ं஫จ ୳ं։࢝ ౸ண࣌ؒΛܭࢉ ड୚ ৐ंػձͷଛࣦ Ϣʔβʔ ഑ंγεςϜ υϥΠόʔ Ωϟϯηϧ௨஌ ܴं։࢝

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   期待値調整をするために到着予想時間を表⽰ ෼͘Β͍Ͱ དྷΔ͔ͳʁ ഑ं஫จ ͠ͳ͍ Ϣʔβʔ ഑ंγεςϜ υϥΠόʔ ࣄલʹ౸ண༧૝࣌ؒΛ ఏࣔͯ͠ظ଴஋ௐ੔Λ ߦ͏ ෼͘Β͍Ͱ དྷΔ

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   ⽬的：事前にお迎え時間を予測 ީิ̍ ໨త஍ • λΫγʔ͕͓ܴ͑৔ॴʹ౸ண͢Δ·Ͱʹ ͔͔Δ࣌ؒΛ༧ଌ͢Δ • ͓ܴ͑৔ॴʹ޲͔͏λΫγʔ͸ ֬ఆ͍ͯ͠ͳ͍ ͓ܴ͑৔ॴ ީิ ީิ̏ ީิ̐

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    Attention機構を使ったお迎え時間予測モデル ഑ंީิͷं྆ͷಛ௃ྔ • ग़ൃ஍ͷҢ౓ܦ౓ • ͓ܴ͑৔ॴҢ౓ܦ౓ • ग़ൃ࣌ͷํ޲ɾ଎౓ • ͓ܴ͑৔ॴ΁ͷํ޲ɾ௚ઢڑ཭ • ௚ઢڑ཭͕͍ۙॱ൪ ं྆Ҏ֎ͷ؀ڥͷಛ௃ྔ • ೔ɺ༵೔ɺ࣌ؒ • ॕ೔ɺٳ೔ "UUFOUJPOػߏ • ػց຋༁΍ը૾ೝࣝͳͲͰ࢖ΘΕΔ ωοτϫʔΫߏ଄ • ೖྗʹԠͯ͡஫໨͢Δ΂͖ಛ௃ྔʹ େ͖ͳॏΈ͕෇༩͞ΕΔ • ࣮ࡍʹ഑ं͞ΕΔं྆ͷॏΈ͕େ͖ ͘ͳΔ͜ͱΛظ଴ 到着時間

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    予測精度の評価結果 • "UUFOUJPO/FVSBM.PEFM͕࠷΋."&ͱ5PP
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    3BUF͕খ͍͞ • ຊγεςϜ؀ڥͷ৔߹ɺػցֶशϕʔεͷํ͕ߴ଎ MAE Too Faster Rate Elapsed Time[s] AttentionNeuralModel 156.11 0.2430 0.0360 NeuralModel 164.02 0.3247 0.0385 RouteSearchAverage 166.72 0.2527 0.0729 RouteSearchOneBest 215.70 0.4373 0.0731

12. 12 Proprietary and Confidential ©2017 JapanTaxi, Inc. All Rights Reserved

    表⽰有無のA/Bテスト • ఏҊϞσϧΛ࢖ͬͨ༧ଌ౸ண࣌ؒΛදࣔ • දࣔͷ༗ແͰ"#ςετ • Ωϟϯηϧ཰ͱ஫จ਺Λൺֱ͠ධՁ • ౸ண࣌ؒ༧ଌΛදࣔͨ͠ํ͕༏ҐʹΩϟ ϯηϧ཰͕௿͍ • ஫จ਺͸େ͖͘ݮΔ͜ͱ͸ͳ͔ͬͨ

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    活⽤事例２：ドライブレコーダーの動画像分析 ~ガソリンスタンドの料⾦認識~

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    1⽇のタクシー動態の様⼦

15. 15 Proprietary and Confidential ©2017 JapanTaxi, Inc. All Rights Reserved

    センシングカーとしてのタクシー⾞両

16. 16 Proprietary and Confidential ©2017 JapanTaxi, Inc. All Rights Reserved

    ガソリンスタンド料⾦の⾃動認識

17. 17 Proprietary and Confidential ©2017 JapanTaxi, Inc. All Rights Reserved

    ガソリンスタンド料⾦の⾃動認識

18. 18 Proprietary and Confidential ©2017 JapanTaxi, Inc. All Rights Reserved

    Scene Text Recognition Yolo v3 [YOLOv3: An Incremental Improvement, Joseph et al. , 2018] CNN+RNN+CTC [Gated Recurrent Convolution Neural Network for OCR, Jianfeng et al., NIPS2017]

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    活⽤事例3：ドライブレコーダーの動画像分析 ~⾃⾞レーン認識~

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    ⾃⾞レーンの認識 • ⽬的：詳細な位置推定 • ⾞線単位での混雑度合い • ドライビングパターン • 課題：現状の⾃⼰位置推定の精度が悪い • GPSの誤差は数⼗メートル • 道路へマップマッチしてもでわかる位置はせいぜい 道路単位 → ドライブレコーダーの映像を使って⾃⾞レーンを認識 ⾃⾞レーン：２ 全⾞線数：３

21. 21 Proprietary and Confidential ©2017 JapanTaxi, Inc. All Rights Reserved

22. 22 Proprietary and Confidential ©2017 JapanTaxi, Inc. All Rights Reserved

    Lane Net を使った⾃⾞レーンの認識 後処理 ⾞線計算 [Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach, Davy et al. , 2018] • ंઢͷ܏͖͕ਖ਼ͷຊ਺ΛΧ΢ϯτ͠ɺࣗंҐஔΛܭࢉ

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    まとめ

24. 24 Proprietary and Confidential ©2017 JapanTaxi, Inc. All Rights Reserved

    JapanTaxiにおけるAI活⽤ • 位置情報や道路周辺環境の課題へのソリューションにAIを活⽤ • 事例１：到着時間予測 • 事例２：ガソリンスタンド料⾦の⾃動認識 • 事例３：⾃⾞レーンの認識 • 今後はセンサーデータや3D点群データなどのマルチデータ活⽤ を⽬指す

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    FAX 03-3239-8115 www.japantaxi.co.jp ⽂章·画像等の内容の無断転載及び複製等の⾏為はご遠慮ください。 Proprietary and Confidential ©2017 JapanTaxi, Inc. All Rights Reserved ご静聴ありがとうございました