公共交通機関+シェアバイクの経路検索対象エリアが拡大。仙台・横浜・大阪・奈良・広島などでも利用可能に

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東京都内で「ちよくる」などのシェアバイクサービスを提供する「ドコモ・バイクシェア」は、ルート検索結果にシェアバイクと公共交通機関を組み合わせた複合経路検索の対象エリアを2018年11月21日(水)より拡大。

ヴァル研究所が提供する「mixway」では、横浜・仙台・大阪・奈良・広島のシェアバイクが新たに複合検索の対象エリアに加わる。

■シェアバイクを含めた経路検索が行える「mixway」
「mixway」

ドコモ・バイクシェアのお知らせは以下にて。

複合経路検索サービス「mixway」が横浜・仙台・大阪・奈良・広島エリアに拡大 | 株式会社ドコモ・バイクシェア

株式会社ヴァル研究所(以下、「ヴァル研究所」)が提供する複合経路検索サービス「mixway(ミクスウェイ)」において、株式会社ドコモ・バイクシェア(以下、「ドコモ・バイクシェア」)が横浜・仙台・大阪・奈良・広島エリアで展開するシェアサイクルが、新たに対象となることをお知らせします。あわせて、現在東京エリアで実施している実証実験についても延長します。

「ナビタイムジャパン」が提供する「NAVITIME」では、青森、岩手・仙台・鬼怒川温泉・横浜・大阪・奈良・広島エリアのシェアバイクサービスが、ルート検索の検索結果に含めて表示される。
→ヴァル研究所の「mixway」よりも対象エリアが広い。

mixwayやNAVITIMEの検索結果に表示されるシェアバイクを使ったルート検索では、対象となるサイクルポートの貸出可能台数が表示されるため、シェアバイクの利用可否が(少なくとも検索時点の情報として)判断できる。

ただし、ドコモ・バイクシェアが提供する電動アシストサイクルのバッテリー残量は経路検索結果や、Webサイトからの予約申込時などに知ることができないため、「レンタルできる自転車はあるけれど、バッテリー残量が十分ではなかった。」というケースはあり得る。

なお、ドコモ・バイクシェアでは、ドコモのモバイル空間統計のリアルタイム版「近未来人数予測」と、ドコモ・バイクシェアの自転車利用実績データを元に開発した深層学習技術によるAIを用いて、自転車再配置計画の最適化を行う「シェアリング交通需要予測技術」を活用した自転車の再配置を、2018年11月26日(月)より実施予定。

自転車シェアリングサービスにおける
深層学習技術によるAIを用いた自転車再配置最適化の実証実験を開始(PDF)

ドコモ・バイクシェアのWebサイトは以下にて。
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