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Jul

12

MoT TechTalk タクシーアプリ『GO』のデータサイエンス〜配車マッチングの継続的改善〜

データサイエンス, AI, ML, 数理最適化, 配車アプリ

Organizing : 株式会社Mobility Technologies

Hashtag :#mot_tech_talk
Registration info

一般

Free

Attendees
156

参加者への情報
(参加者と発表者のみに公開されます)

Description

イベント概要

タクシーアプリ『GO』は、国内のタクシー台数の約半数をネットワークするMoTが展開するNo.1*タクシーアプリです。MoTのデータサイエンティストは日々収集されるビッグデータを活用し、新しいモビリティサービスの展開や、交通の最適化に関するプロジェクトの社会実装に挑戦しています。今回のMoT TechTalk #13ではAI技術開発部アルゴリズムグループのメンバーがタクシーアプリ『GO』において実装しているマッチングアルゴリズムや機械学習システムについて語ります。

*data.ai調べ タクシー配車関連アプリにおける、日本国内ダウンロード数(App Store/Google Play合算値) 調査期間:2021年4月1日~2022年3月31日

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。

株式会社Mobility Technologies(MoT)とは

Mobility Technologiesは「移動で人を幸せに。」をミッションに、日本のモビリティ産業をアップデートする様々なITサービスの提供を行っています。

参加対象

  • データサイエンティスト
  • AIエンジニア
  • MoTのデータ分析やアルゴリズム開発に興味がある方
  • MoTを知りたいエンジニア
  • モビリティ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
19:05-20:20 ・AI技術開発部アルゴリズムグループ紹介(織田)
・未来の車両状況を考慮した効率的なマッチングの実現(織田)
・MoT におけるデータ分析業務のフロー(老木)
・機械学習モデルによるAI予約のユーザ体験の改善(宇都)
20:20-20:25 クロージング

アジェンダ

未来の車両状況を考慮した効率的なマッチングの実現(織田)

タクシーアプリ『GO』は、基本的には配車を希望するユーザーと最も近い車両のマッチングを行なっていますが、仮にたまたま近くに車両がいなかった場合でもすぐに遠い車両とマッチングすべきでしょうか?例えば、目的地が近い乗車中の車両が近くにいる場合はその車両が空車になるのを待つことによってユーザーにとっても待ち時間が短く、乗務員にとっても無駄な走行距離が短いマッチングを実現できる可能性があります。本発表では、予測モデルを組み込んだ最大マッチング距離コントロールについてのアルゴリズムやサービス導入におけるポイントを紹介いたします。

MoT におけるデータ分析業務のフロー (老木)

タクシーアプリ『GO』の根幹を支えるシステムの一つが、それぞれのユーザーに対してどのタクシーを割り当てるか、というマッチング問題を解くシステムです。 私たちアルゴリズムグループでは、マッチングシステムの運用で生じる様々な課題を、日々データ分析で発見・解決しています。さらに、分析の過程で見えてきた課題を解決すべく、次期マッチングシステムの製作を主導しています。 本発表では、MoTにおけるデータ分析者の日々の細かい業務を主軸に紹介します。新機能導入時にマッチングがうまく行っているかの監視や、マッチング失敗時の原因究明、マッチング性能向上への提案といった、業務のサイクルを紹介いたします。

機械学習モデルによるAI予約のユーザ体験の改善(宇都)

タクシーアプリ『GO』には予め指定した場所・時間に車両を手配できる「AI予約」という機能があります。AI予約では、未来の車両供給量を予測することで予約を受け付けるかどうかを判定しているのですが、雨のように突発的な需要増加時には配車可能な車両が見つからず予約が失敗してしまう事象が確認されていました。本発表ではAI予約で問題となっている予約失敗を改善するために新たに機械学習モデルを導入した話を、導入の経緯や導入後の検証結果を交えて紹介いたします。

プロフィール

老木智章

データサイエンティスト

日鉄ソリューションズにて、銀行でのシステム開発、DeepLearningによる品質検査システムの開発を行う。三菱電機に転職後は強化学習の研究等に従事。現在は、DeNAからMobility Technologiesに出向し、データ分析やシステム開発を行う。

織田拓磨

データサイエンティスト

鉄道会社にて超電導リニア技術開発に従事後、2015年に渡米。カーネギーメロン大学ソフトウェア工学修士課程修了。DeNAデータサイエンティストなどを経て、2019年〜Mobility Technologiesアルゴリズムグループマネージャー。

宇都恭平

データサイエンティスト

SIerの研究所にて水道インフラの研究開発に従事後、2021年12月にMobility Technologiesに入社。AI予約に関する分析や機械学習モデルの開発に携わる。現在Kaggle Master。

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/zLkVkgjNoDw?t=184

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2022/9/30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。

07/13/2022 22:29

ttyszk

ttyszkさんが資料をアップしました。

07/13/2022 22:29

ttyszk

ttyszk published MoT TechTalk タクシーアプリ『GO』のデータサイエンス〜配車マッチングの継続的改善〜.

06/20/2022 18:40

MoT TechTalk タクシーアプリ『GO』のデータサイエンス〜配車マッチングの継続的改善〜 を公開しました!

Group

MoT / Mobility Technologies

Number of events 33

Members 1937

Ended

2022/07/12(Tue)

19:00
20:25

Registration Period
2022/06/20(Mon) 18:40 〜
2022/07/12(Tue) 20:25

Location

オンライン

オンライン

オンライン

Organizer

Attendees(156)

はらしゅん

はらしゅん

MoT TechTalk タクシーアプリ『GO』のデータサイエンス〜配車マッチングの継続的改善〜 に参加を申し込みました!

さしみもち

さしみもち

MoT TechTalk タクシーアプリ『GO』のデータサイエンス〜配車マッチングの継続的改善〜 に参加を申し込みました!

yk09101

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MoT TechTalk タクシーアプリ『GO』のデータサイエンス〜配車マッチングの継続的改善〜に参加を申し込みました!

hmatsuya

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I joined MoT TechTalk タクシーアプリ『GO』のデータサイエンス〜配車マッチングの継続的改善〜!

yu_fukunaga

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k3ijo

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KazeShioya

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89

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I joined MoT TechTalk タクシーアプリ『GO』のデータサイエンス〜配車マッチングの継続的改善〜!

TadasukeKuramochi

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MoT TechTalk タクシーアプリ『GO』のデータサイエンス〜配車マッチングの継続的改善〜に参加を申し込みました!

hau

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Attendees (156)

Canceled (1)