自家用車はほとんどの時間を駐車して過ごし、ほんの一瞬の用事を待つだけの空っぽの乗り物です。タクシーは、一瞬たりとも待たされることなく、わずかな時間でも収入を失ってしまう可能性がある車です。ライドシェアリングとは、UberやLyftといった、自家用車をタクシーのように運行させる企業の総称であり、待機車両を移動し、乗客を運ぶ車両へと変化させます。UberとLyftはどちらも相乗りオプションを提供しており、1回の乗車を複数の相乗りにすることで、ダウンタイムを最小限に抑えます。アプリを利用した相乗りが実現すれば、マンハッタンのタクシー利用者全員を輸送するには、どれだけの台数の車が必要になるでしょうか？
MITコンピュータ科学・人工知能研究所（CSAIL）の新たな研究では、数値を分析した結果、3,000台のライドシェア車両でニューヨークの利用者の97%を輸送できることが明らかになりました。これは、現在の交通量のわずか3分の1で実現可能です。また、10人乗りの車両で相乗りすれば、わずか2,000台のバンでニューヨーク市内のタクシー14,000台を代替できる可能性があります。
MITより:
交通需要を満たすための典型的な戦略は、単に路上に車を増やすことです。Uberのようなアプリがサージプライシングを採用する場合、その目的はより高い報酬を提示し、より多くのドライバーを稼働させて急増する需要に対応することです。しかし、交通渋滞は厄介な問題であり、路上の車が増えると乗車に時間がかかり、困難を伴います。しかし、配車サービススマートフォンアプリが収集したデータに基づいて効率的なルートを計画することで、CSAILアルゴリズムははるかに効率的な経路を計画し、乗客をグループ化して需要が見込まれる地域に車を派遣することができます。
MITは、2013年5月5日の最初の1分から2013年5月11日の最後の1分までのマンハッタンにおけるタクシー利用に関する公開データセットをモデルに入力しました。これには13,586台の稼働中のタクシーの利用が含まれており、日曜日のリクエスト数は最低382,779件、金曜日のリクエスト数は最高460,700件でした。このデータから抽出されたリクエストセットを入力としたアルゴリズムは、乗客のニーズと利用可能な車両をマッチングさせ、待ち時間は通常わずか数分（4人乗り車両ではなく10人乗り車両を使用した場合は、ウェイトが若干長くなります）に抑えられました。
UberとLyftは今のところ配車サービスとして機能していますが、市場の最終的な目標は、人間が乗ることなく乗客を乗せて移動できる自律走行車です。特に相乗りによる既存の乗車需要をいかに効率的に配分するかを考えることは、自動運転タクシーの最終的な需要を測る一つの方法です。10人乗りのバン2,000台で相乗りが実現できるのであれば、1万3,000台の自動運転タクシーを導入するよりも容易です。
もちろん、ニューヨーク市民は既に、ほぼ直線的なルートで様々な人に何度も停車する、大容量の車両群を利用できる。しかし、バスは自律走行ロボットカーほど魅力的ではない。
以下のシミュレーションをご覧ください。
