　2018年2月から、配車支援システムをタブレット端末に実装し、日本交通のタクシーに試験的に導入している。タブレット端末では、予測されたタクシーの乗車数や、周辺での直前の空車の台数を示す。営業成績の良いドライバーのノウハウに基づく乗客を見つけやすいルートの情報も受け取ることが可能。ドライバーは需要が大きいものの空車のタクシーが少ないエリアに向かうことができる。

　4社が手掛けるタクシーの需要予測技術は、500m四方ごとのタクシー乗車数を30分単位で予測する。タクシーの運行実績や人口動態予測、タクシーの需要に影響するデータをAI（人工知能）の複数の学習モデルで分析する。

　試験導入の結果、ドライバーの1日当たりの売り上げが大きく増えた。試験導入に参加したドライバーの同年2月の売り上げは、前月と比べて1日当たり20.4％増えたが、試験導入に参加していないドライバーも含めた売り上げの増加率は9.4％にとどまった。

4社の役割分担（クリックして拡大）出典：トヨタ自動車

　4社の分担は次のようになる。トヨタ自動車はモビリティサービス・プラットフォームでビッグデータの加工や分析を行い、タクシーの需要予測情報をJapanTaxiに提供する。また、気象や公共交通機関の運行状況、大規模な施設でのイベント情報など、タクシーの需要に影響するデータもトヨタ自動車が確保して分析に用いる。

　KDDIは、auのユーザーが持つスマートフォンから取得した位置情報のビッグデータを活用し、移動や滞在など人の動きを加味した人口動態予測技術を開発する。人口動態の予測情報もKDDIから提供する。

　JapanTaxiは、ドライバー向けにタクシーの需要予測情報を配信するアプリの開発を担う。また、タクシー会社を通じて、運行実績や空車タクシーの位置情報、乗客を見つけやすいルートの収集や提供も行う。アクセンチュアは、3社と共同で要件を定義し、タクシーの需要を予測するエンジンのAI分析アルゴリズムを開発する。