【旅のアルゴリズム】Waymo・タクシー・Uberハンドルの向こうに人はいるのか

タクシーは「移動手段」とある意味では“会話の場”でもある気がします。例えば道中で「今日は混んでるね」と言えば、「この先でイベントがあるんですよぉ」と返事がきます。些細なやり取りが、旅先の街の記憶を温かく印象づけてくれる気がします。料金は距離と時間で変わるため、渋滞に巻き込まれれば上がってしまいますが、逆に言えばドライバーさんが感と経験生かして最適ルートを選んでくれる。途中で「この辺のパン屋、寄ってもいい？」も臨機応変に対応してもらえる柔軟さがある。

交通工学的に、タクシーは、需要対応型公共交通（Demand Responsive Transport）の基本の基。AI以前から、人間の判断で最適化を行ってきた。運転技術や接客には個人差があるけど、乗降時のサポートや地元情報の共有など、人の介在が安心感を生む仕組みでもありますね。

サンフランシスコは、ダウンタウンエリアを中心にバスレーンがいたるところにありますが、タクシーも通行可能。実はホテルで急病人が出た時、救急車まで必要ないが今すぐ車両が必要、玄関に待機しているタクシーに何度となくお世話になっています。

▪️交通工学（Transportation Engineering）：人やモノを「安全に・効率よく・快適に」移動させるためにはどうすればいいか考える学問

Uber/Lyftいわゆるライドシェアは、アプリ上で完結する合理的なシステム。目的地を入力すれば、料金も事前に確定して、数分後にはお迎えがくる。ダイナミックプライシング制を導入していて、利用者にとっては時々賭け事みたいな気にもなるが、都市交通の効率化という観点からは理にかなっている。

とはいえ、ライドシェアの魅力は完全な無人化ではなく、テクノロジーと人の融合。人が運転するからこそ、世間話をしたり、荷物を手伝ってもらえたりする。地図アプリが最短経路を導きながらも、ドライバーが渋滞を避けて柔軟に判断する場面もごく稀にある。効率と人情のちょうど中間でテクノロジーの恩恵を受けつつ人の温度が残っている。

▪️ダイナミックプライシング：需要と供給に合わせてAIが自動で料金を変える仕組み。雨の日やイベント帰りにUberの料金が上がる”混んでるからちょっと高くなった”ってアレです

初めてWaymoに乗った時、私は車内の静けさに驚きました。車はセンサーとLiDAR（ライダー）、AIによる高精度マッピングで走行し、周囲の車や歩行者、障害物をリアルタイムで検知。人為ミスによる事故を防ぐという安全性は大きな進歩です。料金は距離ベースで事前確定。渋滞があっても追加はない。

ただし、ドアの開閉、トランクへの荷物の出し入れは、利用者自身が行う必要がある。高齢者や子ども連れにはハードルが高いけど、プライバシーという点では抜きん出ています。誰に気を遣うこともなく電話で大笑いしたり、歌ったり、仕事の愚痴を吐き出してもいい。自分だけの小さな移動カプセル。自動運転は「MaaS（マース/Mobility as a Service）」として期待されていて、運転手不足の解決策にもなり得るけど反面、人と人との接点は確実に減っていきますよね。

▪️LiDAR（ライダー）：光を使って距離を測るセンサー。レーザーを照射して、周囲の物体までの距離を計測。自動運転車の「目」。霧の夜でもきちんと“見える”コウモリの超音波か？
▪️MaaS（マース/Mobility as a Service）：電車、バス、シェアバイク、タクシーなど、あらゆる移動手段をアプリで一括管理・決済できるサービス構想。要は乗り換えアプリみたいな…

いかがでしたか？この三者三様のいいとこそーじゃないことこ。それぞれに合理性と不便さを私なりにまとめてみました。結局のところ、どの乗り物も「人を運ぶ」のと「人の時間」を運んでいるのかもしれないなぁと思うこともあります。効率を追求すればWaymo、柔軟さならタクシー、バランスを取るならライドシェアてとこでしょうか。

旅先で乗った車で信号待ちの間にドライバーさんが「この界隈はね…」と話しかけてくれた数分が記憶に残っていることがよくあります。AIがどれほど進化しても、そんな雑談まではプログラムできてないよね。今のところ…