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Feb

1

タクシーアプリGOでAIとGCPを駆使しリアルタイムにタクシー需要を予測!アーキテクチャ全貌公開

AI, 逆強化学習, Kubenetes, Airflow, Redis, MLOps

Organizing : 株式会社Mobility Technologies

Hashtag :#mot_tech_talk
Registration info

一般

Free

Attendees
148

参加者への情報
(参加者と発表者のみに公開されます)

Description

株式会社Mobility Technologies(MoT)とは

2020年4月にJapanTaxi株式会社と株式会社ディー・エヌ・エーのタクシーアプリ『MOV』などが事業統合し、株式会社Mobility Technologiesがスタートしました。

イベント概要

タクシーの営業効率を高めるため、お客さんを見つけやすい場所を予測してドライバーに案内する「お客様探索ナビ」は、フロントエンド・Androidアプリ・地図知識・ドメイン知識(業界知見+乗務員心理)・データエンジニアリング・データサイエンス・逆強化学習の総合格闘技でできているサービスです。今回はそのサービスの中で技術的に面白い/頑張っている所を中心にその仕組みをご紹介します。

※ イベントの最後でアンケートに答えていただいた方の中から、抽選で10名様にタクシーアプリ『GO』で利用できる¥2,000クーポンをお配りいたします。詳細は後述のキャンペーン注意事項を御覧ください。

参加対象

・交通を技術で進化させる色んなプロジェクトをやっているMoTに興味があるエンジニア

当日のタイムテーブル

時間 コンテンツ
19:00-19:05 オープニング
19:05-19:45 ・「お客様探索ナビ」とは?(宮本)
・アーキテクチャ概要(橘)
・経路生成の応答時間を短くする工夫(森下)
・AIナビの信頼性を高めるポイント(森下)
19:45-19:50 クロージング

アジェンダ

「お客様探索ナビ」とは?

「お客様探索ナビ」が生まれた背景からUX、提供できている価値、サービス全体の概要をご説明します。

アーキテクチャ概要

「お客様探索ナビ」の元となる情報はタクシー車両の秒単位の位置と乗降の情報です。ここから営業収入が上がる経路を示すまでには多くのプロセスが必要で、その全体アーキテクチャについてご紹介します。

経路生成の応答時間を短くする工夫

「お客様探索ナビ」はその時々の需要と供給状況に応じて適切な経路生成が求められるため、リアルタイム性が重要になります。短い応答時間でデータ提供できるような、Redisのレコード単位の工夫や、AirflowとKubernetesを組み合わせた分散処理、さらにAirflowで足りない部分の独自実装したところなど、アーキテクチャの工夫についてご説明します。

AIナビの信頼性を高めるポイント

AIチームとUI・API運用チームとの責任分界点の考え方を紹介し、その次にAIプロダクト特有の信頼性を高めるため行ってきた様々な取り組み(予測精度から安定稼働のための監視など)について、考え方や方針についてご説明します。

プロフィール

宮本理恵子

プロダクトマネジメント部

ITコンサル会社にて、主に流通、物流会社の基幹系システム刷新プロジェクトなどに携わる。
2018年にDeNAオートモーティブ事業部にプロダクトマネージャーとしてJOIN。
プロダクト企画・実証実験の段階からお客様探索ナビのプロダクトマネジメントを担当

橘ゆりあ

AI技術開発部

2018年3月にDeNAオートモーティブ事業部に入り、お客様探索ナビ周りの開発(GCPでMLops周りのパイプライン、API、GISデータ表示・解析ツール、特徴エンジニアリングも少し)をやってきました。
仕事以外で、関数型プログラミングを愛用しています。
今回で技術書典の参加が4回目。

森下篤

AI技術開発部

2018年よりDeNAオートモーティブ事業部にJOIN。お
客様探索ナビのAIのための周辺部分、Androidアプリ、Web API、インフラを担当。
著書『Visual Studio Code実践ガイド』。
技術書典3~12に継続して参加。

masaki gota

プロダクトマネージャー

Mobility Technologiesにて、タクシーアプリ『GO』(MOV&JapanTaxi)プロダクトマネージャーを担当中。
その他、IoT スマートロック「Akerun」のプロダクトマネジメントや、ソフトバンクでMySoftBankやCSワークフローのシステム化など、さまざまなプロダクトに携わる。

会場

新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の流行に伴いオンライン(YouTube Live)で開催いたします。 詳細はconnpass経由で別途ご連絡させていただきます。

※アーカイブは後日公開を予定しています。

アーカイブを公開しました。 https://youtu.be/3FS1HVgcs54?t=169

イベント注意事項

・技術交流が目的の勉強会のため、知識の共有および参加者同士の交流を目的としない参加はお断りしております。参加目的が不適切だと判断される場合には、運営側で参加をキャンセルさせていただく場合がございます。

・参加枠が大幅に埋まらない場合には開催を延期または中止する場合がございます。

・個人情報取扱いについてプライバシーポリシーに定める利用目的に必要な範囲で利用し、当社が責任をもって厳格に管理いたします。内容をご確認の上、ご同意いただきお申込み下さい。

その他、ご不明点などございましたら、遠慮なくご連絡いただけますと幸いです。

キャンペーン注意事項

  • クーポンの利用期限は2022/3/31になります。
  • 対象者:イベントの最後に実施するアンケートに回答された方
  • ご応募はおひとり1回までとさせていただきます
  • クーポンのご利用方法や制限事項についてはQ&Aの「クーポンについて」もご参照ください
  • 当選発表は、イベント参加時に抽選希望者のみにご登録いただくメールアドレス宛へのクーポンコードのご連絡をもって代えさせていただきます
  • 主催者の判断により本キャンペーンを中止する場合がございます

Feed

ttyszk

ttyszkさんが資料をアップしました。

02/02/2022 13:42

ttyszk

ttyszkさんが資料をアップしました。

02/02/2022 13:42

takahia

takahia published タクシーアプリGOでAIとGCPを駆使しリアルタイムにタクシー需要を予測!アーキテクチャ全貌公開.

01/14/2022 12:25

タクシーアプリGOでAIとGCPを駆使しリアルタイムにタクシー需要を予測!アーキテクチャ全貌公開 を公開しました!

Ended

2022/02/01(Tue)

19:00
19:50

Registration Period
2022/01/14(Fri) 12:24 〜
2022/02/01(Tue) 19:50

Location

YouTube Live

オンライン

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Organizer

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kuroneko_451

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タクシーアプリGOでAIとGCPを駆使しリアルタイムにタクシー需要を予測!アーキテクチャ全貌公開に参加を申し込みました!

ksk_628

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Hisshan

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dmaruyama

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ponzu-lover

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additengineer

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nobuaki_sakuragi

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capsmalt

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