多様なニーズに対応可能なGPS基盤にするために考えたこと

登壇資料@【物流スタートアップ3社が語る】レガシー産業DXにおける技術的挑戦と失敗から学んだ教訓
https://shippio.connpass.com/event/286096/

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 多様なニーズに対応可能なGPS基盤にす るために考えたこと
 株式会社オプティマインド
 執行役員CTO 柏原良太
 【レガシー産業DXにおける技術的挑戦と失敗から学んだ教訓】

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 執行役員CTO
 Ryota Kashihara
 新卒で某産業機器メーカへ入社し、画像処理
 領域における機械学習の技術開発に従事。
 某自動車部品メーカへ出向し自動運転向けの
 車載カメラの画像処理技術開発なども経験。
 2020年9月よりデータサイエンティストとしてオプティ マインドへ入社。
 データ基盤チームのテックリードを経て、2023年6月 より現職。
 @kashee337
 お気軽にフォローやメッセージいた だけると嬉しいです。 
 自己紹介

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 INDEX 01 会社紹介 02 プロダクト紹介 03 本編 3
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 01 会社紹介 4
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 組合せ最適化アルゴリズム、データ解析をコア技術とする名古屋大学発のスタートアップ。 社名 株式会社オプティマインド 設立 2015年6月22日（2018年2月 株式化） 代表取締役 松下 健 社員数 53名（2023.3時点） 資本金 1億円 累計調達額 31億1,300万円 外部株主 技術顧問 久保幹雄（東京海洋大学 海洋工学部 教授） 柳浦睦憲（名古屋大学大学院 情報学研究科 教授） 橋本英樹（東京海洋大学 海洋工学部 准教授） トヨタ自動車株式会社 三菱商事株式会社 株式会社ティアフォー 未来創生3号投資事業 有限責任組合 Logistics Innovation Fund 投資事業有限責任組合 寺田倉庫株式会社 KDDI新規事業育成3号 投資事業有限責任組合 株式会社MTG Ventures 会社情報

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 53名 （2023年6月時点、役員含む） 32才 平均年齢 出身企業（一部抜粋） エンジニア 29人 ビジネス 15人 コーポレート 5人 役員 4人 子育て中メンバー 社員数 グローバルなバックボーン 28％ 7カ国 （12％が海外出身） 組織構成(23年6月時点)

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 Mission

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 Vision

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 物流における最終拠点からエンドユーザー（個人宅 /店舗）までの配送最終区間。 関連企業 関連企業 関連企業 拠点倉庫 幹線輸送 ラストワンマイル （店舗配送/宅配など） サプライチェーンにおけるラストワンマイル

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 ラストワンマイルは様々な業界に関わる、巨大マーケット。 多様な関連業界・業種
 荷主・運送会社、自社物流・委託物流を問わず、幅広い配送業態で 累計160社以上の企業様にご利用いただいています
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 02 プロダクト紹介 11
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 プロダクト紹介

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 Loogiaとは
 ラストワンマイル配送における、配車計画・配送ルート最適化を実現する SaaS、「Loogia」を提供 どの車両が どの配送先を どの順番で どういうルートで 配送するのが最適なのかを自動計算
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 GPS基盤の役割
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 リアルタイム用途 データ分析用途 ドライバー端末から取れるデータを抽出し、 
 配送オペレーションの各種支援に用いる。 
 ex. 動体追跡による運行管理など
 過去の運行実績をデータとして蓄積し、 
 計画との差分など様々な観点で分析し各種 
 改善に用いる。
 ex.ルート毎の採算性管理など

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 03 多様なニーズに対応可能な GPS基盤にするために考えたこと 16
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 リアルタイム用途の課題
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 ❖ チャーター便と自社便が混在するケース 
 ➢ チャーター便は勤務終了する位置が 異なるケースがある(帰着しない) 
 ❖ 自社便同士での助け合いが可能なケース 
 ➢ 仲間の今の状態をドライバー同士で把 握したいケースがある
 ❖ 美術品などの特に繊細な荷物のケース 
 ➢ 運行中の危険挙動など安全運転に関 わる情報を管理したいケース
 多様な業種が関わる領域だからこそ、 
 顧客毎にどのような情報が重要かが異なり、 
 顧客毎のカスタマイズ機能要望が増えやすい 
 多様な顧客毎の配送オペレーション
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 データ分析用途の課題
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 ❖ 顧客の物流部門の方が活用したいケース 
 ➢ 店着時間などの実態を見て、以降の 
 オペレーション改善に用いる
 ❖ オプティのデータチームが活用したいケース 
 ➢ 滞在時間などの予実比較を行い、 
 尤もらしい滞在時間を推論し計画を改善する 
 ❖ オプティのアルゴリズムチームが活用したいケース 
 ➢ ルート探索エンジンと実態の乖離から 
 エンジンの改善に活かす
 異なる価値軸に用いることのできるデータであるため、 
 複数の異なるチームで活用したいケースが容易に発生 する。
 その結果データチームへのデータ加工依頼などが頻発し、 
 チーム間の依存性が強まって開発スピードが鈍化しやすくなる。 
 データを活用したい価値軸が多様
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 リアルタイム用途課題：カスタマイズ要望への対応
 Amazon MSK ❖ Kafkaをキューイングシステムとして 
 用いロジックと疎結合にする
 ➢ ドライバー数の増減などに対する 
 スケーラビリティと可用性を確保しつ つ、処理の独立性を担保
 ❖ 機能毎に異なるConsumerを立て、 
 個別に同じデータを処理する
 ➢ 各機能を独立してデプロイ、
 スケールさせることが容易になり、必要 な機能を必要なユーザへ届け
 やすくなる。
 Location Data Distributed 
 Message Queue Amazon ECS Consumer A Amazon ECS Consumer B Amazon ECS Consumer C ソリューション

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 データ分析用途課題：複数チーム要望への対応
 Source A DWH TeamA Table TeamB Table TeamC Table Source B Source C BigQuery ELT ❖ BigQueryへ異なるデータソースの 
 データを集約する
 ➢ 権限管理やデータ品質管理などの 
 データガバナンスが容易になる
 ❖ チーム毎にDataformを用い、必要に 
 応じてデータをTransformする
 ➢ BQのRemoteFunctionsなどの
 柔軟な変換機能を活用しつつ、 
 統制の効いた状態でチーム毎の 
 用途に応じたデータ変換を実現 
 ソリューション

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 一口に物流と言ってもお客様毎に大きくオペレーションは異なるし、持ってい るデータも様々であり、データ連携や個別要望への対応も
 まだまだ十分に対応できているとは言い難い...
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 最後に
 - どうやって、お客様の多様なニーズに対して、プロダクトとしての機能共通項を大きく しつつ、高速に個別要望を解決するソリューションを提案し続けるかという問題は技 術的にもビジネス的にも非常にチャレンジング。
 - ただ、問題を解いた先は実世界の大きな課題解決につながる領域であるので、
 組織としてより成長し世の中に大きなインパクトを出せるよう邁進したい。

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