その付け待ち、本当に客が出る場所ですか。流れない乗り場で待つ時間も、空車と同じです。
街の人出、残業帰り、羽田の到着便とプール、東京駅八重洲口、ホテル、電車の運休——需要が生まれる場所を、公的統計・公式の公開情報・実測・カメラ画像のAI判定で読む。利用者の自己申告には頼らない。根拠と検証方法は、すべて公開している。東京のタクシードライバーのための需要予測アプリ。空車の時間を減らし、実車率を上げるために。
Version 2（大型アップデート）を配信中です。Android版は準備中です。Version 2 より前のバージョンの使い方は旧ヘルプをご覧ください。
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。
「赤坂で降ろして、次は六本木か新橋か。深夜1時、歌舞伎町に残るか西麻布へ動くか。駅前の列に並ぶか、流すか。」
こういう判断を、勘だけでしていませんか。
クラスターサーチは、需要が生まれる場所の情報を、これだけ集めて一枚の地図に置きました。
「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、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。GO・S.RIDE などの配車アプリと併用することで、稼働の全局面——鳴り・流し・付け待ち——をカバーできます。
机上の需要予測ではありません。現場を知るIT業界30年のエンジニアが開発し、ITに知見のある現役タクシードライバーが実際の営業で検証を重ねています。技術と現場、双方が相手の言葉を理解しているから、机上論で終わりません。
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・人口データを高速に処理。設計から実装までを担い、現場からの検証結果を反映して、精度を上げ続けています。
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検証し、使える形に磨き続けています。
需要が生まれる場所を、これだけの情報で押さえる。早朝から深夜まで、次の一手に根拠がつく。
「Version 2 で搭載／強化」の機能は、最新のアップデート（配信中）で利用できます。
店舗の閉店時刻から「これからお客様が出てくる場所」を地図のピンで表示。閉店が近づくほど緑→オレンジ→赤と色が変わり、狙い目が一目で分かります。東京23区＋武蔵野・三鷹のほぼ全ての飲み屋街を網羅。カーナビモード（ヘディングアップ）でピンへそのまま向かえます。地図の施設アイコンは消し、独自の現在地マーカー（常に一番手前・進行方向を表示）で、運転中に読めるよう引いています。
東京の主要38エリアについて、いま人が多いか少ないかを、いつもの同じ曜日・同じ時間と比べて表示します。各エリア半径250mの人口を実測（外を歩く人だけでなく、建物の中にいる人も含む総量）。「なんとなく金曜だから」ではなく「いつもの金曜より、今日は多い」と、根拠を持って次の街を選べます。
コンサート・スポーツなどの終演時刻を基準に、地図とリストで表示。終演が近づくと地図に★マークが点灯し、退場客の流れに合わせて会場へ向かえます。同一会場の重複表示を解消し、表示漏れも改善しました。終演は目安のため、現場やSNSでの確認を前提にします。
高速バスの到着から需要を予測。「どのバスに乗ってきたか」——便のグレード（プレミアム夜行はタクシー、リーズナブル便は電車・徒歩）と、発地の県・バス会社を調べて評価します。距離ではなく発地の交通事情とバス会社の客層で読む。30分／60分／90分以内で集計し、ロング期待・回転期待を★5段階で表示。深夜のリムジンバス（羽田・成田→新宿）にも対応。深夜は道路が空くため定刻より早く着くことが多く、東京空港交通が公開する実績値を取り込んで到着時刻を実勢に補正します（例：定刻24:30の便が実際は00:04頃）。0時を過ぎて着く客は電車が終わっており、多くがタクシーへ。到着はバスタ新宿と新宿駅西口を表示します。※到着時刻は目安です。
国内線（第1・第2ターミナル）の1号〜4号乗り場に特化。羽田乗り場予測は10分ごとに更新。到着便を監視し、どの出口からどの便の乗客が出てくるかまで集計。到着ゲート→出口→乗り場の連鎖から、ロング客が出てくる出口に近い乗り場を示します。乗り場ごとの到着便リストで、自分が誰を乗せるかが分かります。さらに、便名から機材と座席数を特定し、時間帯・曜日・国際線の搭乗率で補正した推定乗客数も表示します。「9便」ではなく「9便・約1,240席・推定830人」——同じ1便でも機材で客の数は倍以上違い、同じ機材でも時間帯・曜日で150人以上変わります。便名辞書は481便・34路線（国内線の約9割）。出終わった便とこれから来る便を区別し、0時をまたいでも前日の便を保持、羽田空港公式の「到着済み」「手荷物引渡中」も反映します。※推定人数は国土交通省の統計をもとにした目安です。
今日需要が高いホテルを、エリアごとに一覧と地図ピンで表示。最も熱いエリアが上に出て、客室数も併記——840室と150室では、出てくる客数が違うからです。規模と需要の高いホテルに厳選し、月に数日だけ灯る"特別な日"のサイン。翌日14時〜15時に更新（遅いチェックアウトに対応）。
電車が運転見合わせになると、赤いバナー通知に加えて、運休路線の駅に赤いピンを10分間（深夜23時以降は30分間）表示。客が動くのは運休直後の10〜15分だから、その短時間に先回りします。「運行情報」ページで、その日止まった路線を一覧で確認できます（運休中が上・解消後も残る）。
夕方以降、残業の多い業種（商社・コンサル・IT・金融など）が密集するオフィス街をヒートマップで表示。国税庁・内閣府のデータなどをもとに「夜遅くにタクシーを使う人が多い場所」を推定し、時間帯に応じて濃い区画から順に浮かびます。密集する場所だけに絞るのは、空振りを減らして当たる確率を上げるため（月曜は残業が少ないため表示されません）。
銀座・六本木などの約30の高級店（ミシュラン掲載店や予約困難店）が、ラストオーダーの時刻に王冠マークで自動点灯（LO〜閉店後10分）。単価3万円以上・20席以上に厳選し、高い需要だけに絞っています。高級店でコース料理を召し上がったお客様は「もう一軒」がほぼなく、自宅やホテルへ直行しやすい。
その日・その時間帯の営業戦略を自動で提案。「退勤」「買い物帰り」「通勤客」など、時間帯ごとのおすすめを示します。数時間ごとに確認してアドバイスで方針を決め、専門機能（街の需要・羽田・バスタ・ピン）で精度を上げる——この組み合わせが、一日の軸になります。
集めるデータは最大限に。でも、運転席に映すのは「いま動くべき一点」だけ。多くのアプリが情報量の多さを競うなか、クラスターサーチは逆です。確度の低い需要は、あえて出さない。そのほうが、次に動く一点が見やすくなるからです。
残業の多い業種が密集するオフィス街に絞る。薄く広く出さないから、空振りが減る。
遅れる程度では人は動かない。運転見合わせだけを拾うから、確実な需要になる。
小さな満室では客が少ない。出てくる客数が見込める規模に厳選する。
7名で満員のカウンターだけのすし屋は意味がない。複数の客が同時に出る規模の高級店に絞る。
情報を増やすのではなく、確実なものに絞る。
それが、空車の時間を減らすいちばん確かな方法だと考えています。
的中率ではなく、規模と継続の数字です。すべて公開情報と自社の体制にもとづきます。
羽田の便名辞書。国内線到着便の約9割をカバーし、便名から機材と座席数を特定。外部サービスに頼らず自前で保持。
羽田乗り場予測の更新。八重洲口は通常10分、動いているときは2分ごと。運行情報は5分ごと。
街の需要の実測範囲。直近28日の同じ曜日・同じ時刻と比べる。1時間ごと、深夜は30分ごと。
現役ドライバーの検証体制。隔日勤務と夜勤の両方。表示後の実際を照合し、確度の低い条件は表示から外す。
仕組みの解説11本＋検証方法。推定の手順・情報源・限界・非公開の範囲を全文公開。
高級店の王冠。単価3万円以上・20席以上に厳選。確度の低い需要は出さない設計の一例。
羽田タクシープールの混み具合。カメラ画像のAI判定で「空き／余裕／混雑／満車」。台数は出さない。
配信開始。Version 2（9月）、2.1.1（10月）と、現場の失敗から直し続けている。
早朝から深夜まで、1日を通した需要に対応します。V2印は Version 2、2.1.1印は Version 2.1.1 で搭載・強化。各カードから、仕組みと使い方の解説へ。
38エリアの人出を、いつもの同じ曜日・同じ時刻比で。2.1.1から★5段階と「狙い目／注目／穴場／回避」の見出しで3秒で読める。減り始めが帰りの需要のサイン。
残業の多い業種が密集するオフィス街を夕方以降ヒートマップで。国税庁・内閣府のデータなどをもとに推定。
今日需要が高いホテルをエリア別・客室数つきで。規模と需要の高いホテルに厳選。月に数日の特別日サイン。
飲み屋街の閉店までの時間を緑→オレンジ→赤で。赤は「お客様が会計を済ませて出てくる時間」。小さな飲み屋街も最初から表示。
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。
到着便を監視し、推定乗客数と「流れ」で乗り場を選ぶ。2.1.1からタクシープールの混み具合（4段階）と国際線乗り場（T3）も。
高速バス到着から需要を予測。ロング・回転を★で表示。深夜リムジンは実勢の到着時刻に補正。
未到着便をターミナル色分けで一覧。ナンバー末尾を登録すると「今日は羽田に入れます／入れません」を表示。
コンサート・スポーツの終演時刻を基準に地図の★とリストで。終演は目安のため現場で確認を。
終電前後の駅前に六角形ピンを表示。閉店ラッシュと重なる時間帯が深夜の山場。
約30の高級店（ミシュランや予約困難店・単価3万円以上・20席以上）がラストオーダーで自動点灯。会食帰りの直行ロングを狙う。
時間帯に応じた営業方針を3時間ごとに提案。方針を決めて、専門機能で精度を上げる。起動時の「いまのおすすめ」で、まず見るものを1つだけ（2.1.1）。
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。
運転見合わせで、駅に赤ピンを10分（深夜30分）＋赤バナー。運行情報ページで当日の運休も一覧。遅延は扱わず運休だけ。
東京駅八重洲口のタクシー乗り場を、ライブカメラ画像のAI判定で。お客様の列×プールを ○◐● で並べ、「狙い目／普通／待ちあり」の結論まで。空いた瞬間は黄色いお知らせ。
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。
機能ごとの情報源・更新頻度・評価方法・既知の限界・最終検証は、データソース・検証方法 予測の仕組みで公開しています。
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。
羽田の需要は、便数では読めません。到着便を到着時刻・出発地・航空会社・曜日・連休でプロファイリングし、国内線（第1・第2ターミナル）の各乗り場（1号〜4号）に、ロングになりやすい客がどれだけ集まるかを評価します。
到着する高速バスの便のグレード・発地の交通事情・到着時刻を多要素で評価し、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。会場の動員や大まかな人出を単一の指標で示すだけの簡易的な無料アプリとも、設計思想と情報源が根本から違います。原因ごとに根拠を変え、推定の手順と限界を全文公開し、確度の低い需要は出さない。到着便を出口・乗り場に変換して人数で示し、プールの混み具合と並べて表示する羽田の予測は、私たちの知る限り他にありません（2026年10月時点・自社調べ）。
| 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 | |
需要予測をうたうアプリは増えました。ただ、会場の動員や大まかな人出を、ひとつの数字で示すだけのものが少なくありません。クラスターサーチは、公的データ（国土交通省・内閣府・国税庁など）と現場検証に基づき、需要の発生源——閉店時刻、到着便と出口、便のグレードと発地、運休、残業業種の密集、38エリアの実測人口——から多変数で読みます。
とくに羽田（国内線）は、実際の到着便を監視し、どの出口からどの便の乗客が出てくるかまで集計しています。実データに基づく羽田乗り場予測を提供するツールは限られます。単一の指標で人出を示すだけのアプリと、同じ土俵にはありません。
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。「タクシードライバーのための需要予測アプリをゼロから設計するなら」——その問いに対する一つの完成形として作り込んでいます。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、改良を重ねて提供しているプロフェッショナルツールです。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。
街の需要・残業需要マップ・ホテル需要で、日中も根拠を持って動けます。
無計画で走ると、事故・違反のリスクが上がります。アプリの予測やアドバイスで計画的に走ることで、そのリスクを減らせます。
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・運行情報・実測人口・国税庁・内閣府のデータなどに基づいた予測。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。早朝のホテル・羽田から、昼の街の需要と残業帰り、夜の繁華街・高級店、深夜の運休・終電まで、1日を通した需要に対応します。
※ 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。アップグレードは終わりません。
現場で検証を重ねながら、新しい需要の読み方と機能を継続的に追加しています。精度は、今も上がり続けています。変更はすべて更新履歴でお知らせします。
現役ドライバーの視点で、東京での営業に役立つ情報をまとめています。
街の需要・残業需要マップ・ホテル需要・運行情報を追加。羽田は到着便を監視し予測を10分ごとに更新。iOS版で配信中。Android版は準備中。
読む → 新人ドライバー2024年に廃止された地理試験。試験はなくても現場では土地勘が必要です。最短で勘所をつかむ手順を解説。
読む → 羽田・付け待ち国内線の乗り場・末尾規制の基本と、乗り場ごとの到着便リストからロング・高回転の乗り場を選ぶ考え方を解説。
読む → バスタ新宿全国から集まる高速バス。発地で分かれるロング便・回転便の見極め方と乗り場の基本を解説。
読む → 繁華街・終電閉店ラッシュと終電後の重なりが夜の山場。緑→オレンジ→赤のピンで、流しと付け待ちの読み方を解説。
読む → 新人ドライバー保障給の裏側と、明けてから自走するための基本。武三で新人が営収を上げる考え方を解説。
読む → 配車アプリと併用東京23区は流し約7割・配車2割強。配車アプリと需要予測アプリを併用して営収を最大化する方法を解説。
読む → 無料トライアル活用全機能が使える14日間を、出番ごとの検証プランで使い切る。最初の2〜3出番で慣れ、残りでフル活用する手順を解説。
読む →クラスターサーチは、Version 2 をApp Store（iOS）で配信中です。Android版は準備中です。14日間の無料トライアルは全機能を利用でき、自動では課金されません。
スマホのカメラでQRを読み取り