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地域の特徴を踏まえたポスト・コロナにおけるタクシー利用の需要予測

外部変数を追加した時系列データの予測手法検討

COVID-19は2023年5月から5類感染症に移行し、各種行動制限が無くなることで生活や社会活動も正常化に移行しはじめ、コロナ禍で落ち込んだ各種経済需要も平時のトレンドのもと推移していくと思われます。それら需要がどのような影響を受け回復し、今後推移していくのかを予測し意思決定することが平時の対応をいちはやく執るうえで重要となります。本稿では、米ニューヨーク市のタクシー利用回数のデータを例に時系列予測の手法を用いて需要予測を行い、今後各方面で求められるケースに有効となるデータ分析手法について紹介します。

目次

社会的背景

COVID-19の蔓延により、世界中の人々の移動は制限され、観光業・飲食業・小売業といった様々な業種に多大な影響を与えました。今回のパンデミックのように、予測不可能な事態が生じた際や収束した後の需要を正確に予測することは、ビジネス上のリスクを軽減するうえで重要な課題であると考えられます。

分析概要

本稿では、統計分析手法である「需要予測」をビジネスに応用するための取り組みとして、COVID-19の影響を受けたタクシー業界を題材に、COVID-19が収束した後の「ニューヨークにおけるタクシー利用回数」の予測分析を行いました。

データには、ニューヨーク市政府が開示している「タクシー利用回数」のオープンデータを用いました。分析には、株式会社Metaの開発した時系列分析用のオープンソースライブラリである「Prophet」を用いました。
Prophetは、外れ値や欠損値の処理といったデータの前処理をせずとも、予測精度の高い分析を可能とします。加えて、予測モデルにドメイン知識として外部変数を追加することができるため、より柔軟性の高い分析を行うことができます。

レポート全文は添付PDFをご覧ください。

地域の特徴を踏まえたポスト・コロナにおけるタクシー利用の需要予測[PDF, 2.79 MB]

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