AIで新幹線の混雑予測など未来の駅を実証実験

弊社も企業向けにAIや予測モデルを利用したシステム構築を行っておりますが、下記のような試みをみると、弊社の技術力をいかせる分野であるため、参加できていないことに悔しい思いもありますが、取り組んでみたいテーマであり刺激を受けますね！

JR東日本は、6社のベンチャー企業が参加する「STARTUP_STATION」を、JR大宮駅西口イベントスペースにて12月3日から9日まで実施する。

メトロエンジンのAIを活用した新幹線の混雑予測、AdAsiaのデジタルサイネージを活用したダイナミックDOOH(Digital-Out-of-Home：屋外のデジタルサイネージ)の検証、MotionloftのAIカメラを活用した流動調査と広告媒体の認知率調査。AdAsiaとMotionloftは、2社の技術をあわせて、1つのデジタルサイネージにて検証している。

AIを活用した新幹線の混雑予測は、JR東日本グループが保有するデータに加え、宿泊地のデータやイベントなどを独自のアルゴリズムで分析。デジタルサイネージで年末年始等の新幹線予測を展示する。需要予測によって価格を変動させるダイナミック・プライシングにつなげることが目的の1つ。天気予報や大学受験の日程、携帯電話会社の基地局のデータとも連携できるという。

弊社も既にホテルの混雑予測を行っている実績があり、この予測を使って、空室の最適売価まで予測して、いかに満室にするか？ということを行っていますが、これと同じような仕組みを目指しているようです！

AdAsiaについては、大宮駅中央コンコースのデジタルサイネージの上部、および近辺の柱の上部にMotionloftのセンサーを設置。そのセンサーで、デジタルサイネージが設置されている場所の周辺をどれくらいの人が歩いているか、どれくらいの人が広告を見たのか、さらにそういった人たちの性別等を分析する。

また、広告に表示されている内容から検索で訪れたユーザー、さらに購入したユーザー等のデータをAdAsiaが分析。いつ、どういったクリエイティブを出すと売上最大化に貢献できるのかを測ることを一番の目的としている。

MotionloftのAIカメラでは、その場所を歩いた人の性別や、どんな荷物を持っているかなどの属性を測ることができる。時間帯によって、その場所でどういった人がどのように流れているかといった流動分析を行なう。

そのほか、広告を見た人の性別やどれくらいの時間見ていたかを測ることにより、今までは経験等からの分析に頼っていたデジタルサイネージの投資効果について、定量化、可視化できるという。

センサーを使用して撮影したデータについては、人をポイントで表示することによって、個人情報等の保護につながるとしている。