Attention機構を使った配車車両未確定状態におけるタクシー到着時間予測

1. Attention機構を使った配⾞⾞両未確定状態におけるタクシー到着時間予測 JapanTaxi株式会社モビリティ研究開発部⾼橋⽂彦 2019.03.16 第81回情報処理学会全国⼤会

7. Proprietary and Confidential ©2017 JapanTaxi, Inc. All Rights Reserved 7 関連研究 • 機械学習による到着時間予測 • ドライバー特徴量も使った到着時間予測[1] • 経路を道路ごとにRNNで再帰的に入力[2] [1] Heng-Tze et al. Wide & Deep Learning for Recommender Systems. DLRS 2016. • 経路探索による到着時間予測 • 出発地から目的地の経路探索し経路の距離に応じて時間を計算 [2] Fei Wang,et al. Residual attention network for image classification. CVPR 2017.

12. Proprietary and Confidential ©2017 JapanTaxi, Inc. All Rights Reserved 12 実験1: 予測精度評価実験 • 実際のタクシーの配車データを使用 • タクシー会社[日本交通], 期間[9~12月], 地域[東京都] • 予測値と実測値の平均絶対誤差(MAE) • 予測値の方が150[s]以上遅い割合(Too Faster Rate) • 計算処理時間(Elapsed Time) • 提案モデルを他のモデルと比較 AttentionNeuralModel 機械学習ベース提案モデル NeuralModel 機械学習ベース提案するモデルの Attention 機構部分を使わないモデル RouteSearchAverage 経路探索ベース各車両から目的地までの時間を経路探索によって計算しその平均値を計算 RouteSearchOneBest 経路探索ベース直線距離がもっとも近い車両から目的地までの時間を経路探索によって計算

13. Proprietary and Confidential ©2017 JapanTaxi, Inc. All Rights Reserved 13 予測精度の評価結果 • 提案手法(AttentionNeuralModel)が最もMAEとToo Faster Rate が小さい • RouteSearchOneBestがMAEが大きい → 他の候補も考慮する必要あり • 機械学習ベースの方が高速 MAE Too Faster Rate Elapsed Time AttentionNeuralModel 156.11 0.2430 0.0360 NeuralModel 164.02 0.3247 0.0385 RouteSearchAverage 166.72 0.2527 0.0729 RouteSearchOneBest 215.70 0.4373 0.0731

14. Proprietary and Confidential ©2017 JapanTaxi, Inc. All Rights Reserved 14 到着時間ごとの精度 • 到着時間が短い場合にAttentionNeuralModelの精度が低い → 学習データが少ないことが原因 • 到着時間が長い場合にどちらも精度が低い → 突発的な渋滞などを捉えられていない RouteSearchAverage AttentionNeuralModel

17. Proprietary and Confidential ©2017 JapanTaxi, Inc. All Rights Reserved 17 まとめ [研究背景] • 配⾞アプリにおいて注⽂のキャンセルが問題 • 注⽂前に予想到着時間を表⽰することでキャンセル率を減らしたい [研究⽬的] • 複数の配⾞候補がある状況において到着時間を予測 [⼿法] • Attention機構を⽤いたニューラルモデル [結果] • 提案⼿法は他の⼿法に⽐べて平均絶対誤差が⼩さい • アプリに導⼊して効率的にキャンセルを減らせることを確認

18. 〒102-0094 東京都千代田区紀尾井町3-12 3-12 Kioicho Chiyoda-ku, Tokyo 102-0094 Japan TEL 03-6265-6265 FAX 03-3239-8115 www.japantaxi.co.jp 文章·画像等の内容の無断転載及び複製等の行為はご遠慮ください。 Proprietary and Confidential ©2019 JapanTaxi, Inc. All Rights Reserved

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