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AVMデータのリアルタイムでのマイニングを導入した，タクシーの待ち/流し位置レコメンデーション
○熊谷彩夏，高山 毅，佐々木貴済，佐藤永欣，村田嘉利（岩手県大）
現在，タクシー会社で導入されているシステムには，GPSを用いて
運行管理センターが運行中の車両の位置や状況を管理する，AVM
システムがある．しかし，このシステムは主に電話注文での配車を
支援しており，待ち/流しの支援は充分とは言えない．著者らの研究
グループではこれまで，過去の実車記録を分析し，実車が期待できる
待ち/流し位置を乗務員へレコメンドし，有用との評価を得ている．
本稿では，過去の実車記録に加え，現在の状況をAVMシステムから
取得して融合し，リアルタイムで分析することで，最適な待ち/流し
位置のレコメンデーションを行う．そして，顧客の効率的な確保，
利益の拡充を目指す．