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jsai2019.pdf

 jsai2019.pdf

第33回人工知能学会全国大会 のインダストリアルセッションで登壇した時の資料
https://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2019/

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fumihiko takahashi

June 04, 2019
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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
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    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
  7. 7 Proprietary and Confidential ©2017 JapanTaxi, Inc. All Rights Reserved

    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஌ ܴं։࢝
  8. 8 Proprietary and Confidential ©2017 JapanTaxi, Inc. All Rights Reserved

    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 ީิ ީิ̏ ީิ̐
  10. 10 Proprietary and Confidential ©2017 JapanTaxi, Inc. All Rights Reserved

    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
  11. 11 Proprietary and Confidential ©2017 JapanTaxi, Inc. All Rights Reserved

    予測精度の評価結果 • "UUFOUJPO/FVSBM.PEFM͕࠷΋."&ͱ5PP'BTUFS3BUF͕খ͍͞ • 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
  13. 13 Proprietary and Confidential ©2017 JapanTaxi, Inc. All Rights Reserved

    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
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    センシングカーとしてのタクシー⾞両
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    ガソリンスタンド料⾦の⾃動認識
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    ガソリンスタンド料⾦の⾃動認識
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    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

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    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
  23. 23 Proprietary and Confidential ©2017 JapanTaxi, Inc. All Rights Reserved

    まとめ
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    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
  25. 〒102-0094 東京都千代⽥区紀尾井町3-12 3-12 Kioicho Chiyoda-ku, Tokyo 102-0094 Japan TEL 03-6265-6265

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