언제, 어디서나 ‘내’가 필요할 때 사용할 수 있도록 해주는 온디맨드(On-Demand) 서비스가 전 세계적으로 빠르게 확산되고 있습니다. 해외 뿐만 아니라 국내의 택시 산업도 카쉐어링 회사, 우버(Uber)와 같은 신흥 산업의 부상으로 위협을 받고 있는데요. 그러나 도시에 새로운 경쟁이 생겼다고 해서, 정통 택시 업계가 무너진다는 것을 의미하진 않습니다.

일본은 2020년 도쿄 올림픽 개최를 앞두고 택시 산업의 부활을 일으키기 위해 인공지능(AI)과 택시 수요에 영향을 미치는 이벤트, 인구 통계, 택시 로그 데이터, 날씨 등의 데이터를 접목하여 새로운 ‘재팬택시’를 탄생시켰습니다.

민간 자동차 기업도 택시산업 부흥에 참여하였습니다.도요타 자동차는 JapanTaxi, KDDI 및 액센츄어와 파트너쉽을 맺고 AI 기반 택시 배차 지원 시스템을 만들었습니다. 배차 시스템은 AI를 적용하여 택시 서비스가 언제 어디서 많이 들어올지 수요를 예측합니다. 이처럼 도쿄의 택시 회사들은 위치 기반의 빅데이터와 인공지능(AI)를 사용하여 인공지능 기반 예측을 통해 경쟁 우위를 확보할 수 있기를 바라고 공급 및 수요의 접점으로 택시를 배치하도록 하고 있습니다.

인공지능은 방대한 데이터 세트로부터 가치를 추출하여 그 자체로 의미있는 결과를 가져옵니다. 본 사례의 빅데이터에는 택시 기록부터 시작하여 도쿄의 행사 일정, 날씨, 실시간 교통 정보 및 휴대전화 위치에 이르기까지 – 정적 및 동적 위치 관련 정보들이 포함되어 있습니다. 도요타는 익명으로 처리된 위치 데이터를 사용하는 AI 기술이 시간과 장소에 따른 사람들의 움직임을 예측한다고 말합니다. 배차 시스템은 택시 운전사가 차 안에서도 간편하게 접근할 수 있도록 휴대폰 및 테블릿의 지도 위에 예측한 결과를 표출하도록 합니다.

-> 관련 기사: 도요타, JapanTaxi, KDDI와 Accenture, 택시 산업 변환을 위해 인공지능 기반 택시 배차지원 시스템 시작

[참고]
도요타와 JapanTaxi회사가 액센츄어와 공동으로 택시 서비스 수요를 예측하는 택시 배차 지원 시스템을 개발하였습니다. 택시 서비스 로그 데이터와 스마트폰의 위치 기반 데이터로 작성된 인구통계 예측 및 이벤트 정보를 결합합니다. 이 시스템은 인공지능을 사용하여 30분마다 500 미터 메쉬 기반의 매개 변수를 사용하여 도쿄의 점유 택시 수를 예측합니다. 복잡한 도쿄 시에서 94.1%의 높은 정확도를 보였으며, 파일럿 기간 동안 운전자의 2018년 2월 평균 판매는 20.4% , 전체는 9.4%가 증가하였습니다.

일부 관측통은 도쿄의 한 연구에서 트래킹 된 데이터의 종류를 “인간의 날씨(Human Weather)”라고 부릅니다. (아래 참고) 최근 Esri WhereNext 기사에서 한 소매 업체는 “인간의 날씨” 기술을 처음으로 채택하여 부동산 분야에서 더 나은 의사결정을 내리고, 개인에게 맞춤화된 접근으로 제품과 서비스를 출시할 수 있었다고 이야기합니다. 뿐만 아니라, 고객에 대한 빅데이터가 있는 다른 비즈니스에서는 인공지능 기법을 활용하여 구매자의 행동을 예측하고 공급과 수요 간의 적절한 지점에 제품을 배치하여 판매량을 늘릴 수 있었습니다.

택시의 탑승 지도는 운전자에게 특정 지역의 예상 차량 수와 잠재 수요 지역을 보여줍니다. 관련 회사에 따르면, 시범으로 인공지능 기반 위치정보를 활용한 택시 회사는 평균 매출 20% 이상의 붐을 가져왔습니다.

이러한 도시의 경쟁에서 도쿄의 택시업계는 “인간의 날씨”와 인공지능 그리고 첨단 위치 기반기술을 통해 혁신의 힘을 보여주고 있습니다.