東武鉄道、機械学習で特急券の需要を予測--通常より600人以上の利用増に

コメント

注目のコメント

• 中藤 弘太

  コンサルタント （IT、事業改革）

  ・2023年12月20日

  実用的な活用事例。
  鉄道のような固定費のかかるビジネスモデルでは稼働率/乗車率が肝になる。
  
  とはいえ、実際に機械学習によって有効な需要予測を得られるまでには、様々な試行錯誤があったように思う。
  「実証では、特急券の発売数などのデータと、気象や新型コロナウイルス感染症の重症者数、地域イベントなどの外部データを組み合わせ、機械学習で2～14週間後の特急利用者の潜在需要数を30分単位で予測した。」
  とあるが、特に外部データについては「初期仮説の設定→有効データの収集→機械学習の調整→結果の検証→・・」等の苦労があったはずだ。
  
  今回の実証実験はDATAFLUCT社が支援したとのこと。
  このノウハウを求める企業も鉄道業界に限らず多いように思う。