配車アプリの"オマケ"の需要マップとは違う、需要予測"専用"のアプリ。カンと経験だけの営業から、複数データに裏打ちされた営業へ。現役ドライバーが数か月、現場で使い込んで磨き上げました。
その空車で流す時間、
もったいない。
次に行くべき場所が、
見える。
「今日はどこに行けばお客様が乗ってくれるのか？」
繁華街の閉店時間、空港の到着便、高速バスの流入、イベントの終演 —— お客様が動くタイミングには、必ず理由があります。クラスターサーチは、その理由を読み解き、地図と数字で「次の一手」を示します。
クラスターサーチは、東京23区・武蔵野市・三鷹市で働くタクシードライバー向けに、羽田空港・バスタ新宿・繁華街・イベント会場の需要を地図上で可視化し、次に向かうべき営業エリアを判断するための需要予測アプリです。配車アプリのように乗客から呼ばれる仕組みではなく、ドライバー自身が流し・付け待ち・配車待ちの合間に進路を判断するために使います。
よくある「机上の需要予測」ではありません。実際にハンドルを握るドライバーが、自らの営業のために設計しています。
長年のシステム開発経験に基づき、膨大な店舗データ・到着便データ・運行情報を高速に処理。机上の空論ではなく、実装まで一人でやり切る技術力で作られています。
東京23区を走る現役ドライバー。「この時間に、この情報がほしい」「走りながら、ひと目で判断したい」——ハンドルを握る者だからこそ分かる視点で、解析したデータを実際の営業で使える形に落とし込みました。
ドライバーの判断を支える、3つの中核機能。
繁華街・飲み屋街の店舗データから「これからお客様が出てくる場所」を地図上のピンで表示。色で需要の高まりが一目で分かります。
到着便から、各タクシー乗り場にこれから出てくる客を予測。同じ便でも、運賃の高い長距離路線（札幌など）はタクシー利用が多い傾向——そんな路線ごとの違いを乗り場別に数値化します。
高速バスの到着から需要を予測。便のグレード（ラグジュアリー志向はそのままタクシー移動が多く、リーズナブルな便は節約志向で出にくい）・発地の距離・到着時間・荷物・天候——複数の軸で評価し、🔥ロング期待・🔃回転期待を★5段階で表示します。
朝から深夜まで、さまざまな時間帯のタクシー需要に対応します。
繁華街の需要をリアルタイムで可視化。色で狙い目が分かる。
画面上部のバナーで週間の需要見通しを表示。季節・給料日・ゴトウビ（5・10日など）を反映し、稼ぎ時の日を事前に把握。
到着便から乗り場別の客の出を予測。ソートで戦略を選べる。
高速バス到着から需要を予測。ロング・回転を★で表示。
未到着便をターミナル色分けで一覧。深夜便があるときはナビからも確認でき、空港営業に。
コンサート・スポーツの開演時刻と終演の目安を地図とリストで。終演は目安のため現場・SNSで確認を。
終電前後の駅前にピンを表示。深夜の確実な需要。
ラストオーダーから表示。ディナー後の長距離を狙う。
時間帯に応じた営業アドバイスを自動生成。
進行方向を上にして追従（ヘディングアップ）。メニューで北固定（ノースアップ）に切替可。ズーム4段階・高速道路の回避設定も。
得意地域（ホームタウン）を登録すれば、遠方へお送りした後、需要スポットに寄りながら帰るルートを提案。経由地数・高速回避も設定可。
鉄道で遅延・運行トラブルが起きると、ナビ画面に赤いバナーで通知。足止めされた客が出る路線の駅へ先回りできる。タップで鉄道会社の運行情報へ。
膨大な店舗・到着便・運行データを解析し、現役ドライバーの視点で「現場で使える形」に落とし込んでいます。机上の空論ではなく、なぜそのタイミングで需要が高まるのかを説明できる設計です。
曜日・時間帯・終電・ラストオーダー・閉店時刻。需要が立ち上がる時刻を読みます。
駅・繁華街・ホテル・空港・バスターミナル・イベント会場。人流の導線を捉えます。
雨・イベント終了・飛行機到着・バス到着・電車遅延。瞬間的な需要要因です。
注目するのは「閉店時刻」ではなく、ラストオーダー（LO）と閉店までの残り時間です。客が動き出すのはLOのタイミングからで、閉店30分前では遅いことが多い。開店からの経過時間と閉店までの残り時間を組み合わせ、色で需要の高まりを表します。
ピンの数字の意味
※ ピンは繁華街近くの交差点に配置。目指せば自然と繁華街へ入れます。高級店はコース主体のため、LO時刻を起点に表示します。
到着便の時刻・路線・ターミナルから、各タクシー乗り場（第1〜第4）に出てくる客を予測します。単に「人が多いか」ではなく、ロングになりやすい便を重視します。
到着する高速バスの便のグレード・発地・到着時刻・荷物・天候を多要素で評価し、ロング期待と回転期待を分けて示します。お客様を選別するのではなく、"どんなバスが・いつ・どこから着くか"という状況から需要を読みます。
※ 位置情報は端末内で地図表示にのみ使用し、サーバーへ送信しません。ログイン機能はなく、個人を特定できるデータの収集・送信は行いません。予測はすべて公開情報と統計的傾向に基づきます。
配車アプリにも需要マップ（ヒートマップ等）は付いていますが、それはあくまで"付帯機能（オマケ）"。クラスターサーチは需要予測"そのもの"を主役にした専用アプリで、配車アプリの代替ではなく併用するものです。
| 観点 | 配車アプリ（GO・S.RIDE等） | Googleマップ・カーナビ | クラスターサーチ |
|---|---|---|---|
| 位置づけ | 需要予測は付帯機能（ヒートマップ等のオマケ） | 経路案内アプリ | 需要予測そのものが主役の専用アプリ |
| 役割 | 呼ばれた客を拾う | 目的地までの経路を示す | これから客が出る場所を予測する |
| 主な使い所 | 閑散期・郊外脱出・空車削減 | 道に迷わず目的地へ向かう | 流し・付け待ち・配車待ちの合間の進路判断 |
| 得意なこと | 空車時間を埋めやすい | 正確なルート案内 | 先回り（熱くなる直前の場所を示す） |
| 苦手なこと | 行き先を自分で選びにくい | 需要のある場所は分からない | 予測であり、結果を保証はしない |
| 関係 | どちらも「移動」を助けるツール | 両者と競合せず、併用して営業判断を補う | |
配車アプリのオマケの需要マップではない。
需要予測"そのもの"を主役にした、本格的な専用アプリ。
タクシードライバー向けの需要予測は、これまで配車アプリの付帯機能（ヒートマップ等）や法人向けシステムが中心でした。複数のデータを統合し、配車アプリに依存しない"需要予測専用"のドライバー向けアプリは、2026年6月時点・当社調べでは他に類を見ません。しかも机上の理論ではなく、現役ドライバーが数か月にわたり現場で使い込み、改良を重ねたうえでリリースします。予測が外れることもありますが、使い込んだドライバーからは「流す時間が減った」「外しが減った」という声が出ています。
配車アプリが鳴るまでの待ち時間に、クラスターサーチで次の営業エリアの目星をつける。この組み合わせが、空車時間を減らす近道です。
経験・営業スタイル・お悩み——どんなドライバーにも、次の一手が見つかります。
「どこに行けばいいか分からない」を解決。地図のピンを目指すだけで、自然と需要のあるエリアに入っていけます。
流している時間が長いと感じるなら。実車率を上げる「次の一手」を数字で示します。
羽田乗り場予測とバスタのロング期待で、単価の高いお客様を効率的に。
終電・飲み屋街の閉店時間・イベント終演——深夜需要のピークを逃しません。
知らない街でも、ピンを追えば繁華街の交差点にたどり着けます。
カンや噂ではなく、店舗・到着便・運行データに基づいた予測。なぜ熱いのか理由が分かります。
待機中もアプリで次のエリアを確認。動くべきか待つべきかを判断できます。
帰還サーチで、自宅・営業所方向の需要スポットを経由しながら帰れます。
出庫から帰庫まで「次の一手」が途切れない。開発者でもある現役ドライバーの、実際の回し方を紹介します。
出庫したら、インフォメーションで今日のイベントをチェック。大きな公演がある日は終演の目安を頭に入れておきます。都心へ向かいながら、AIアドバイスでその日の戦略を組み立てます。
イベント情報 + AIアドバイスタイミングが合えば、バスタ新宿予測・羽田乗り場予測で期待値の高い時間に入ります。便の集中する波を読んで動くのがコツです。
バスタ予測 + 羽田乗り場予測夕方のAIアドバイスは「退勤」「買い物帰り」を示します。オフィス街やデパート前を流して、帰宅需要を拾います。
AIアドバイス夜は飲み屋街のピンが灯り始めます。カーナビモードと併用しながら、複数の飲み屋街を効率よく流します。閉店が近づき色が変わったエリアほど狙い目です。
需要ピン + カーナビモードイベント終了時刻が近づくと、地図に★マークが点灯。タイミングを見計らって会場へ向かいます。
イベント（★マーク）深夜のAIアドバイスを確認。もし遠方へ運んでも、近くのピンを拾いながら都心へ戻ります。空車で帰らないのが、深夜の稼ぎ方です。
AIアドバイス + 需要ピン早朝のAIアドバイスが「通勤客」を示したら、タワーマンション周辺で無線を待ちます。流すだけが営業じゃない。張るべき時に張るのも戦略です。
AIアドバイス数時間ごとにAIアドバイスを確認するのが、このアプリの使いこなし。アドバイスで方針を決め、専門機能（バスタ・羽田・需要ピン）で精度を上げる。この組み合わせが、安定した売上につながります。
東京の主要営業エリアに最適化。深夜の繁華街需要に特化したアルゴリズムを搭載しています。
※ 上記エリアの店舗・駅・施設データに基づいて予測します。
クラスターサーチに関するよくあるご質問にお答えします。
クラスターサーチで使う主な用語の意味です。
タクシー需要予測を、さらに先へ。現在、次の新機能を開発しています。
大型商業施設や観光地の閉館・終了時間から、周辺に生まれる帰宅・移動の需要を予測します。
深夜のタクシー渋滞（空車の集中）を検知し、供給過多のエリアを避けて、拾いやすい場所の判断に活かします。
エリアごとの人口の増減から需要を予測。サンプルデータが蓄積するほど、予測の精度が高まっていきます。
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