今、世界中の企業が取り組むDX。日本でも、新旧を問わず、多くの企業がDXと向き合うが、技術の導入や業務改善どまりのことも少なくない。産業、業種の垣根を超え、DXでビジネスモデルや組織全体を変革するカギはどこにあるのか。当連載は、国内外のDXの先進事例が多数収録された『世界のDXはどこまで進んでいるか』（雨宮 寛二著／新潮社）より、一部を抜粋・再編集。2030年代を見据えた「DX変革」の最前線をお届けする。
第3回目は、ライドシェアという新たなビジネスモデルを生み出したアメリカのウーバーの、AIや機械学習プラットフォームを活用したDXを紹介する。
＜連載ラインアップ＞
■第1回 GAFAM、ウーバー、ネットフリックス、ユニクロが実現するデジタル変革とは？
■第2回 EVの完全受注生産を実現したテスラを貫く「DXの神髄」とは？
■第3回 AIと最先端テクノロジーでタクシー市場を変革したウーバーの革新性（本稿）
■第4回 IoTとAIをフル活用、店舗を急速アップデートするウォルマートのデジタル変革
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ウーバー：「スケーラブルなAIシステム」の構築
『世界のDXはどこまで進んでいるか』（新潮新書）
長年タクシー業界は、法人タクシーもしくは個人タクシーと顧客との構図、すなわち、1人の運転手が貸し切り車両を運行するサービスとしてビジネスが展開されてきました。タクシー会社もしくは個人が、タクシーという乗り物（自動車）を予め用意して、顧客を目的地まで運ぶという乗車サービスです。
乗車サービスには、空車のタクシーを公共のタクシー乗り場に待機させたり走行させたりして利用者が通りかかったタクシーを利用するという「流し営業」と、タクシーを営業所に待機させて利用者からの呼び出しに応じて配車するという「呼び出し主体の営業」の2つが存在します。
このようなサービスは、1台の車両に1人の運転手が乗車し1人もしくは1グループの顧客しか乗車できないことや、労働装備率（従業員1人当たりの設備投資額）を高める資本投資が困難であること、事業規模によらず人件費が7割前後と高い比率を占めることなどから、規模の経済が働きにくく労働生産性の改善が図りにくいという構造的な問題が古くから存在しました。
こうした構造的な問題に変革をもたらしたのがウーバーです。ウーバーは、既存のタクシー事業者よりも料金を安く設定し、待ち時間を短縮し、車両を清潔に保ち、ドライバーの接客態度を向上させ、手軽に電子決済ができるようにして、従来のタクシーサービスの在り方を劇的に変えました。
この変化は、「ライドシェア」という新たなビジネスモデルを構築することによってもたらされました。ウーバーは、ドライバーを、タクシー事業を生業とする運転手に限定せず、自動車の所有者全てを対象とする一方で、同じ方向の目的地に移動したい顧客を複数相乗りさせることで需要と供給の在り方を再構築しました。そのうえで、ドライバーと顧客の両者をマッチングするシステムとして、「ウーバーアプリ（配車アプリ）」を開発したのです。
配車アプリによるライドシェアサービスを展開するうえで重要となるのが、需要サイドの顧客と供給サイドのドライバーを結び付ける精度です。なぜなら、この需給のマッチング精度こそが、顧客の待ち時間を左右し収益に直結することになるからです。
多くの市場でウーバーが得る収入は固定されています。配車アプリでドライバーと乗車希望の顧客をつなげる1回のサービスについて、料金のおよそ20～25％がウーバーの利益となり、残った分がドライバーの報酬となります。
配車アプリは、乗客向けアプリとドライバー向けアプリの2つで構成され、その間にサーバーシステムを介するなど、複雑な設計になっています。乗客向けアプリでは、乗客である利用者の待ち時間を最小限にしてタクシーを呼べることが、また、ドライバー向けアプリでは、配車の待ち時間を最小限にして配車の効率性を高めることがそれぞれ重要な評価ポイントとなります。
いずれも配車、マッチングの観点から、アルゴリズムを駆使することで、配車の効率性や需給予測の精度を高める工夫をしています。通常のアルゴリズムでは、乗客である需要とドライバーである供給のバランスに応じて、運賃がリアルタイムに変動するプログラム「サージプライシング（割増料金）」を採用しています。
この利用料金が変動するプログラムは、従来、ホテル、航空会社、公共の交通機関などが、繁忙な期間や時間帯に宿泊料金や航空料金、乗車料金を高く、また閑散期は安く設定するなどして、顧客需要と供給とのバランスを取ってきた手法と同じです。ウーバーはこの「ダイナミックプライシング（価格変動制）」の手法をタクシー業界に取り入れたのです。
ウーバーがサージプライシングを導入することにより目指したのは、需給バランスの改善でした。すなわち、需要過多への対処です。一時的にタクシーの利用者が増えるエリアでは、空車が少なくタクシーが捕まりにくい状況が作り出されることから、そのエリアでは、通常料金よりも高いサージ（割増率）が設定されます。
ウーバーアプリでは、そうした高いサージが設定されたエリアは色が変わり、区画ごとにサージが表示されることから、ドライバーは、現在どのエリアが高い料金設定になっているかをリアルタイムに知ることができます。結果として、より高い運賃で乗客を獲得するために、タクシーがそのエリアに集まることになります。タクシーがそのエリアに集まることで供給量が増え、徐々にサージが通常料金に向かって下がっていくことになり、最終的には需要過多が解消され需給バランスが取れることになります。
ウーバーのモデルが革新的なのは、アルゴリズムなど最先端の予測テクノロジーを活用して、リアルタイムで料金設定を調整している点にあります。これにより、利用者が乗りたい時に乗り易くなるという状況を作り出しているのです。
実際に、顧客が配車アプリによってウーバーのサービスを一度でも利用すれば、心から気に入ることになります。それゆえ、ほぼ全ての大都市で、配車アプリサービスが市場において適合している状態、すなわち、「プロダクトマーケットフィット（PMF：Product Market Fit）」を作り出しています。つまり、顧客の課題を満足させるサービスを提供することで、それが市場に受け入れられる状態を適切に作り出しているのです。
配車アプリでは、乗客とドライバーの安全性をさらに高めるための試みが恒常的に行われています。2018年には、911につながるボタンで乗客が自分のGPS位置を共有できる機能など複数のサービスをリリースし、翌年には、人工知能とドライバーのスマホを利用して車が事故を起こした際に直ぐに報告できる「ライドチェック（Ride Check）」機能を追加しています。
現在、ライドチェックには人工知能で、ドライバーが適切かつ安全な運転を行っているかリアルタイムでモニタリングできる仕組みが実装されるようになりました。たとえば、車が急停止して動かなくなった、あるいは、停車時間が極端に長いといったシーンでは、何らかの事故や事件に巻き込まれている可能性が否定できないことから、こういった状況を人工知能が検出して、ウーバーの担当者からドライバーに連絡を取り状況を確認するなどの手段が講じられています。
このように、ウーバーは車の中という密室空間での状況を人工知能によりモニタリングし、速度や時間などのデータを解析することで、乗客とドライバーの双方の安全性をより高める取り組みを恒常的に行っているのです。
