2020年2月に都内のバス会社と公共交通事業者向けのAIソリューション「Customer Count AI for BUS」によるバス乗降者数の計測および利用者属性の分析の実証実験を実施しました。
（※現在当該サービスの提供を中止しております）

実証実験の背景

　バス業界においては運転士の不足が慢性的な課題となっており、改善に向けたバスの運行スケジュールの適正化が必要とされてきましたが、乗降者の利用実態に関する正確性の高いデータが入手できていなかったため検討が進んでいませんでした。

　これまで人による計測の他にセンサーを使った乗降客のカウントシステムも存在しましたが、正確性と詳細な情報の不足が課題でした（※１）。また、新しくAIカメラによる計測が注目されましたが、AIカメラに関しては、バス特有の「真夏の停車時の温度上昇」、「不安定な電源」、「走行に伴う振動」などが故障を引き起こす原因となりやすく、導入が進んでいませんでした。
　上記の経緯を受け、Will Smartと都内のバス会社で協議しAIを活用してバス利用者情報を把握するための実証実験を行うことになりました。

※１．たとえば均一料金制で運行しているバス会社の場合は、乗客は乗り降りのどちらかでしか交通系ICカードを車載器にタッチしないため、停留所ごとの正確なデータが取れないという問題がありました。

検証項目

バス車内にカメラ等を設置し、以下の3つの検証項目について検証しました。
　① 乗降者数の精度、乗降客の属性情報（※２）の取得
　② バス車内への環境適合の可能性
　③ 実運用に際して発生するメンテナンスの課題の有無と改善方法
※２．属性情報とは年代・性別の情報です。

設置した機器類の一部

実験結果

① 乗降者数の精度、乗降客の属性情報の取得
　乗降者数を高い精度で計測できました。また、年代・性別など属性分析情報に関しても、マスクをつけた状態でも、高い精度で取得することができました。

② バス車内への環境適合の可能性
「真夏の停車時の温度上昇」、「不安定な電源」、「走行に伴う振動」に加え、バス車内への機器の設置方法、電源やネットワークの取得方法などの課題に対し対策を実施しました。

③ 実運用に際して発生するメンテナンスの課題の有無と改善方法
　メンテナンス性を考慮し、機器仕様やシステム構成を見直しました。またバス運行中の揺れ等によるカメラの位置ズレについてはAIが検知次第係員にアラートで知らせる仕様を追加しました。

本ソリューションの今後の展望

　高い精度で乗降者数の計測を実現した今回の実証実験をふまえ、今後の展望として、下記のような活用方法の検討を進めています。

・時間帯や停留所ごとの利用者状況を元に、顧客利便性と適正な運転士配置を両立させる運行スケジュールの作成支援
・新型コロナウイルスやインフルエンザなどの感染症対策の一環として、車内の混雑度をバス停のディスプレイや乗り換え等のスマホアプリへの表示
・バス事業者が人手で対応している、ODデータの取得
・利用者属性を元にしたバス車内広告の出し分け