事業を通じた環境取組み

NTTドコモは、モバイルマルチメディアサービスの提供により社会全体の環境負荷低減に取組んでいるほか、省エネルギーな通信設備を導入するなど、更なる温暖化防止に積極的に取組んでいます。

ドコモショップを通じた環境取組み

ドコモショップでの「木育」の取組み

滋賀県のドコモショップ栗東店(運営会社:株式会社GRiP’S)は、多くのお客様に木のぬくもりを感じながら、ご家族のふれあいを育んでいただけるよう、店内キッズコーナーに「木育」を取り入れています。
滋賀県は面積の半分が森林という特性があります。キッズコーナーには、その滋賀県産ヒノキを使用して、滋賀県の木工職人がつくった手作りおもちゃが置かれ、来店されたお子さまが自由に遊ぶことができます。中でも人気なのが、滋賀県産のヒノキを使った卵型のおもちゃが入れられた円形のプール。子どもが手で握ることのできるヒノキ玉をスペースいっぱいに入れています。
毎月1回開催しているワークショップでは、子どもたちが自然に親しみ、自然の豊かさを体感しています。さらに、保護者の方や地域で活躍されている方々との交流も活発化し、地域コミュニティの活性化にも「木育」を通じ大きく貢献しています。

  • 木育:全ての人が「木とふれあい、木に学び、木と生きる」取組みです
画像:木育ひろば
画像:キッズコーナーで遊ぶ子供
画像:たまご磨き

ドコモショップおよび自社ビルへのLED照明およびソーラーパネルの導入推進

ドコモショップでは、節電を目的として、LED照明およびソーラーパネルの設置を推進しています。
LED照明への取替えは約2,000店舗、ソーラーパネルの設置は約70店舗で実施しています。
(2016年3月現在)

また、全国の自社ビルのうち、20拠点について、LED照明の取替えを実施しています。
(2016年3月現在)

画像:店舗内LED照明導入イメージ
画像:ソーラーパネル設置イメージ

ICTを通じた環境取組み事例

環境に配慮したサイクルシェアリングシステムの提供

ドコモ・バイクシェアでは、自転車とモバイルを融合させた環境に配慮したサイクルシェアリングシステムを提供し、「循環型社会の実現」に向けた取組みを実施しています。

自転車にシェアリングの全ての機能を搭載(GPS、通信、貸出・返却制御)することにより、遠隔管理、自転車を介したコンテンツ配信など、新たな市場創出に注力しております。

画像:サイクルシェアリング
 

気候変動の影響を軽減する農業ICTソリューションの提供

温暖化による気候変動は、農作物の生育不良や品質低下などの悪影響を及ぼします。農作物の生産性の維持・向上に向けて、ドコモはICT技術を活用したサービスソリューションを提供し栽培管理のサポートを行っています。それにより農業分野における気候変動の影響を軽減する取組みを実施しています。
具体的には、水稲向け水管理支援システム「PaddyWatch」や農業生産者向けアプリケーションサービス「アグリノート」の導入により、農産物の生育状態やそれを取り巻く水温・気温などの情報を管理することで、農業経営の高効率化を実現しています。

PaddyWatch 水稲向け水管理支援システム

写真:水稲向け水管理支援システム「PaddyWatch」設置のイメージ

農業に関するサービス・ソリューションをご紹介します。

別ウインドウが開きますドコモビジネスオンライン「自然の力を引き出すスマート農業」

リアルタイム移動需要予測によるタクシー営業運行の効率化によりCO2の排出を削減

ドコモは、ネットワークの仕組みを利用して作成される人口統計データから、タクシーの利用需要をリアルタイムに予測する「移動需要予測技術」を新たに開発し、東京無線協同組合、富士通株式会社、富士通テン株式会社と協力し、交通網の効率化をめざした実証実験を実施しました。
タクシー需要予測情報をドライバーに提供することで、売り上げの増加につなげると同時に、効率的な運行によりCO2排出の削減に貢献します。

リアルタイム移動需要予測技術の概要

携帯電話ネットワークの仕組みを利用して作成される人口統計データやタクシー運行データ、施設情報、気象データ、イベントデータなどから、AIを用いて30分後のタクシー利用需要を予測携帯電話ネットワークの仕組みを利用して作成される人口統計データやタクシー運行データ、施設情報、気象データ、イベントデータなどから、AIを用いて30分後のタクシー利用需要を予測
  • 本実験で使用する人口統計は、エリア毎や属性毎の集団の人数を示す情報であり、お客様個人を特定できる情報を一切含みません。したがって、この人口統計によりお客様の行動が他人に知られることはありません。なお、本実験で使用する人口統計は、モバイル空間統計ガイドラインを遵守しております。

リアルタイム移動需要予測によるタクシー実証

本タクシー実証は、株式会社NTTドコモ、東京無線協同組合、富士通株式会社、富士通テン株式会社が協力して行っております。

低需要、中需要の場所から、30分後に高需要と予測されたエリアへ移動するイメージ低需要、中需要の場所から、30分後に高需要と予測されたエリアへ移動するイメージ
効果1
乗務員毎のスキルのばらつき解消
一般ドライバーの実車率を底上げ(効率化)するイメージ
効果2
電車遅延等の非日常的状況へ対応
電車遅延や事故、混雑といった非日常的状況を、タクシーが交代交通手段として対応するイメージ

PDFAI技術×ドコモ人口統計×タクシー運行データで、30分後のタクシー利用需要を予測(PDF形式:641KB)

これまでの環境取組みの実施状況

事業における環境負荷低減や資源の節約など、これまでの環境保全の取組みをご紹介します。


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