開発内製化/AI・データ活用/技術的負債/etc.

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タイムスケジュール 
19:00～19:05  オープニング 
19:05～19:10  ISSUE COMMITTER概要説明 
19:10～19:35  事業説明・ISSUE OWNER自己紹介 
19:35～19:50  ISSUEの説明＆課題対応 
19:50～20:25  Q&A 
20:25～20:30  クロージング 

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TECH PLAY  
ISSUE COMMITTERについて
 

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ご案内とお願い 
1. 皆さんからの意見や質問ウェルカムです！ 
 
2. クローズドな場を大切にしたいので、 
　この場の情報はこの場限りで！ 
 
3. ぜひ感想をアンケートで教えて下さい！ 

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事業説明 
&  
自己紹介 

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7
自己紹介
小野寺良祐
©2020 MeeTruck K.K.
ISSUE OWNER
MeeTruck株式会社
テクノロジー統括部
CTO 兼統括部長
37歳。大阪出身。千葉県在住。
10年間、大手中堅Sler・ベンチャー・スタートアップ等で SEとして勤務。組込、デスクトップ /クラウ
ドアプリケーション、 Android／iOSネイティブアプリケーション等、様々な開発プロジェクトに参
画。
その後、フリーランスのエンジニアとして、 AIロボティクスのセンシング技術に関する研究開発、
OMOサービスの連携システムの構築、 MaaSビジネスにおける移動体位置情報トラッキングシ
ステムの改修など、ベンチャーやスタートアップを中心に、 4年間で計6社の技術的支援を行う。
また、企業や学校におけるプログラミング教育に携わり、 IT人材の育成にも注力。
2020年、SoftBank入社後、物流DXプロジェクトに参画。

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8
目次
MeeTruck社のご紹介
ISSUE 1
外部パートナーを活かしながら進める開発内製化の課題
ISSUE 2
データ活用とAIソリューション導入の課題
ISSUE 3
アプリのクロスプラットフォーム化の課題

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10
ビジョン
ITを通じて物流業界の人々を幸せにし、
最も必要とされる企業を目指す
日本の物流業界を支える基盤となり、
業界の持続的な発展に貢献する
ミッション

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11
運送業界が持続的に発展するためのデジタル化を支援
強み
市場
DXの知見運送業の知見
変革・挑戦信頼・高品質
テクノロジーを活用したデジタル化支援
日本のトラック輸送を担う、中小運送会社約6万社

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12
MeeTruckの目指す世界
経営者・配車担当・事務員・ドライバー・協力会社をつなぐ  
コミュニケーションサービス 
配車支援
実績照会  スマホ対応メッセージ 
運送マッチング 

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業界が取り組むべき課題
コンプライアンス遵守
ドライバー満足度
安全・品質
売上拡大配車作業の属人化
システム費用
社内情報共有

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これまでの歩み
2020 / 4 MeeTruck設立
2020 / 7 POC実施
2020 / 10 TMS Webサービスローンチ
2020 / 11 TMS Androidアプリサービスローンチ
2021 / 3 TMS iPhoneアプリサービスローンチ
2021 運送マッチングサービスローンチ（予定）

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18

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19
2020 / 7 POC実施

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2020 / 7 POC実施
カスタマージャーニー分析
ユーザーストーリーマッピング
ペルソナ作成
インセプションデッキ
トレードオフスライダー
UXリサーチ
ユーザーインタビュー設計
MVP(Minimum Viable Product) 作成
数十社の顧客にご協力いただき、仮説を検証
プロダクト・サービスの方向性を決定
エレベーターピッチ

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21
2020 / 7 POC実施

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2020 / 7 POC実施

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2020/11, 2021/3 TMS アプリサービスローンチ
ドライバー用  配車業務用 

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2020 / 7 POC実施

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26

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27
将来
現在
業務のデジタル化からマッチングで収益改善をトータルで支援
発注受注
配車
計画
配送
指示
配送
業務
実施
報告
実績
集計
電話 FAX
Mail
紙メモ
FAX Mail
ホワイトボード
A4用紙
配車/
ドライバーア
プリ
電話連絡
デジタコ
作業報告
A4用紙
未実施
配車支援サービスによる効率化、デジタル化
収支管理
機能
配車表
機能
トラックマッチング
稼働率傾向、配車傾向などの
データを収集
モデル構築/機械学習
推論・・・最適運賃探索
分類・・・マッチング
求貨求車サービス
自動配車
アルゴリズム
1
2
指示書
A4用紙

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28
組織体制
　営業・マーケティング
　法務・財務・経理・コーポレート
　システム企画
　アナリスト　
　デザイナー
　Webエンジニア
　アプリエンジニア
　インフラ・SRE
　データエンジニア
職
能
型

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29
組織体制
　営業・マーケティング・ CS
　法務・財務・経理・コーポレート　
　システム企画　
　アナリスト　
　デザイナー
　Webエンジニア
　アプリエンジニア
　インフラ・SRE
　データエンジニア
TMS
サービ
ス
マッチ
ング
サービ
ス
サイト
販促
広告
Go to
Market
職
能
型
プロジェクト型
マトリックス組織

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30
プロジェクト
TMS（業務支援サー
ビス）
Go to
Market
サイト
販促
広告
マッチング
サービス

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31
プロジェクト
TMS（業務支援サービス）プロジェクト
Webシステム
開発チーム
モバイルアプリ
開発チーム
顧客管理システム
開発チーム
管理システム
開発チーム
R&Dチーム
サービス
開発チーム
個人情報保護・業法
チーム

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32
開発マネジメント
アジャイル（スクラム）開発

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ISSUEの紹介 

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34
　ISSUE 1　
　外部パートナーを活かしながら進める開発内製化の課題　

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35
ISSUE 1 - 背景
日本全国・海を超えた開発チーム編成
2
2
1
1
15
8 3
2
25 1

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36
ISSUE 1 - 背景
会社立ち上げ〜 1stローンチまでの開発編成
外部パートナー（海外）
BrSE
MeeTruck（日本）

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37
ISSUE 1 - 背景
会社立ち上げ〜 1stローンチまでの開発編成
Webシステム開発
アプリ開発
※ 開発の大半を海外の外部パートナーに委託

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38
ISSUE 1 - 背景
1stローンチ〜最近の開発編成
BrSE

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ISSUE 1 - 背景
Webシステム開発
アプリ開発
※ Webシステム開発は相変わらず、開発の大半を海外の外部パートナーに委託
1stローンチ〜最近の開発編成

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40
創業期における社内のエンジニアリソース不足
情熱あるクリエイティブなメンバーが
やりがいを持って働くことのできる
環境や文化を社内につくっていきたい！
テック部門組成時の想い
開発を外部に委託するという選択
ISSUE 1 - 課題
（実際は・・・）

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41
ISSUE 1 - 課題
開発の大半を外注していた場合において
開発パートナーを活かしながらも
内製化（社内チームへの移管）を実現していくことの難しさ
内製化と言っても全てを自社で実現する必要はないと思っている。
（優秀なパートナーとお仕事ができるのは楽しい☆）
しかしながら、開発のコアな部分だけでも自社で持たなければ、
開発をコントロールしにくい。柔軟でスピーディな開発が行えない。
ISSUE

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42
　ISSUE 2　
　データ活用とAIソリューション導入の課題　

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ISSUE 2 - 背景
答えの用意されていないプロダクト開発
仮説検証
よりどころはお客様の声

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ISSUE 2 - 背景
1. お客様の生の声
2. お客様の声なき声
（＝データ）
２種類のお客様の声

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45
ISSUE 2 - 背景
1. お客様の生の声
営業拠点を
東日本・中日本・西日本に配備
日本通運のチャネルなども活用しなが
ら、お客様に積極的にアプローチ

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ISSUE 2 - 背景
2. お客様の声なき声（=データ）
1stローンチの段階から、裏側でデータ解析基盤を構築
良い意味でお客様の声を鵜呑みにしない、
客観データに基づいたデータドリブンな意思決定を支援

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47
ISSUE 2 - 背景
学習済み
モデル
CRM
データソースデータ収集データ整形データ加工データ活用
業務システム
（基幹/情報）
データ
レイク
データ
ウェアハウス
データ
マート
参照
E
T
L
抽
出
・
変
換
・
ロ
l
ド
収集
収集
収集
サーバーログ
操作ログ
収集
構
造
化
データ分析環境
分析
解析
統計
機械
学習
Web/アプリ
レポーティング
BI
加工
集計
集約
データ
マート
データ
マート
推論
売上
請求
利用状況
参照
営業マン
経営者
UXデザイナー
アナリスト
プロダクトオーナー
・・・
BigQuery
Cloud Data
Fusion
RDS
MeeTruck Intelligent Platform
Airflow

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ISSUE 2 - 背景
ユーザーフィードバックを素早く精査
（週一回のユーザーフィードバック確認会議）
仮説を立て、優先順位を設定し、アジャイルに開発をおこなう
恐れずにどんどんリリース
お客様の生の声とデータの両軸から仮説を検証
仮説検証型アジャイルプロダクト開発

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49
ISSUE 2 - 背景
カテゴリモニター顧客からの改善要望抜粋
使い勝手・操作性 ●　案件登録・配車表割当の操作ステップが画面遷移が多く、面倒だ。  
●　直接、配車表に案件情報を登録したい  
●　繰り返し登録をカレンダーベースにコピーして欲しい。配車表を丸ごとコピーして翌日以降使いたい  
●　各機能の表示の意味合いが理解できず、想定通りに使いこなせなかった（教えてもらって気づいた）  
●　車検切れ・３ヶ月点検などアラート機能を強化してほしい  
 
業務カバー ●　配車表全体を俯瞰したい。ドライバーの表示行数を増やしたり、1週間の時間軸で閲覧したい  
●　案件情報・車両情報・ドライバー勤務時間を比較し、配車割当時にアラートを出して欲しい  
●　宵積み輸送を登録しやすく、かつ、配車表で見やすくして欲しい  
●　フル車番の表示・印字をお願いしたい。画面・帳票により使い分けたい  
 
追加機能リクエスト ●　請求書発行まで繋がると案件情報・配車表の登録データが活かせる  
●　ドライバーの拘束時間管理がしたい  
●　整備記録機能の充実  
●　デジタコ・ドライブレコーダーと連携し、運行管理、実績管理ができると助かる  
 
その他 ●　タブレット対応。  
●　現状の配車担当用アプリは、閲覧機能だが、スマホで配車作業できると良い  
●　ドライバーアプリは、大型車の通行規制を考慮したナビゲーション機能が欲しい（Google Mapへの連携でも良いのだが）  
●　エクセルの方が表示サイズ変更、色付け、入力方法など自由度が高い  
●　追加機能がリリースされたことに気付けなかった、通知・連絡があると嬉しい  
 
●・・・対応中/済み　 
●・・・対応予定　 
ユーザーの声　総件数：901件　対応済み：515件対応中：56件　 
(2020/11 - 2021/04 調べ)

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50
ISSUE 2 - 背景
R&Dプロジェクトにおける取り組みのご紹介
AI自動配車
レコメンデーションエンジン
トラック走行経路最適化

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ISSUE 2 - 背景 - R&D
AI自動配車
Aドライバー
車両No.100
0:00 24:00
A地点 - C地点
Bドライバー
車両No.200 E地点 - F地点
Cドライバー
車両No.300 H地点 - K地点
Dドライバー
車両No.400 P地点 - R地点
C地点 - J地点
L地点 - M地点
O地点 - S地点
配車表
【目的】
配車マンの配車業務を支援する
【アプローチ】
数理最適化ツールや各種機械学習サー
ビスを比較検証
パラメータ：
ドライバー、車両、地点、時間
または車両種別、荷物の性質、ドライバー
の熟練度 etc.
テクノロジーの力で、人間（配車マン）の感
覚にいかに近づけるかの戦い

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52
推論
【目的】
運送マッチングにおけるレコメンデーション
によるマッチング支援
検索の傾向をデータウェアハウス基盤に
蓄積
データの鮮度、操作傾向などを加味して学
習モデルにて推論、レコメンデーションに
つなげる。
ユーザーのとって心地よいレコメンデー
ションを目指す
レコメンデーションエンジン
DataWare
house
学習済み
モデル
参照
データ分析環境
分析
解析
統計
機械
学習
操作
傾向
レコメンデーション

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53
トラック走行経路最適化
A地点
（自社）
B地点
C地点
D地点
E地点
【目的】
トラックの配送・集荷経路の最適化による
業務効率化支援
巡回経路の組み合わせ最適化問題を紐解く
（VRP:Vehicle Routing Problem）
配車マンやドライバーの感覚に、テクノロ
ジーの力で寄り添う

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54
ISSUE 2
社内にAIに明るいメンバーがいるわけではない 
国内外の専門家の知見を借りながら、日々手探りで進めている 
AIエンジニアやデータサイエンティストが一時的に参画したとしても 
将来にわたってそれをメンテナンスし続けていけるのだろうか 
AIに明るいメンバーが社内にいないとき
それでも自社の事業にAIのソリューションを実装したいときにとれる効果的な
アプローチは？
ISSUE

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55
　ISSUE 3　
　モバイルアプリのクロスプラットフォーム化における課題　

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56
ISSUE 3 - 背景
モバイルアプリ開発技術の進化のスピードと多様性 
Kotlin
Swift
Objective-C
Java
Xamarin
React Native
Flutter
Unity

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57
ISSUE 3 - 背景
　モバイルアプリの開発言語選定で迫られる二択　  
Kotlin
Swift
Objective-C
Java
Xamarin
React Native
Flutter
Unity
Native
Multi
Platform
VS

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58
ISSUE 3 - 背景
　モバイルアプリの開発言語選定で迫られる二択　  
Native VS
【長所】
● 動作速度が早い
● より厳しい仕様・デザインにも対
応できる
● エンジニアの数が多い
【長所】
● ワンソースで書ける
● 開発/メンテナンスコストの節約
【短所】
● 開発/メンテナンスコストがかかる
【短所】
● あまり厳しい仕様・デザインには
対応できない
● エンジニアの数が少ない
● 情報の少なさ
短所ではなくなってきた！
Multi
Platform

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59
ISSUE 3 - 背景
ドライバー用  配車業務用 
MeeTruckのアプリはNative！ 
当初の選定理由：Maltiに対応できるエンジニアの不足、厳しい納期 

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60
ISSUE 3
今後、アプリのMulti Platform化にも取り組んでいきたい 
● アプリエンジニアのキャリア形成、モチベーションアップ
● 会社にモダンな技術要素に挑戦する文化を醸成したい
● アプリの開発/メンテナンスコストの節約
まだまだお客様の期待が大きく、機能開発を急がなければならない 
アプリのMulti Platform化に舵を切るべきタイミングが難しい
ISSUE

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61
ISSUE 3
技術的負債の返済 
日々忙しい開発の中では、大小、必ず負債が貯まっていくもの
（例）
- 納期を守ることを優先した結果、拡張性/柔軟性に欠ける書き方をした
- 将来に必要となる見込みで実装したものが、必要なくなった
- 機能追加を繰り返した結果、共通化できるロジックが出てきた
- 採用済みのライブラリ、フレームワーク、方法論が古くなってきた
etc.

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62
ISSUE 3
技術的負債の返済 
エンジニア以外に職域のメンバーには、 
「技術的負債の返済」の重要性を理解されないこともしばしば。orz 
技術的負債を返済するための適切なタイミングは？
ISSUE
それって今じゃない
とダメなの？
機能も見た目も変わらない
のに、なんでコストかける
の？
機能追加の方が大事！優先！

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63
ISSUE まとめ
【ISSUE 1】
● 開発の大半を外注していた場合において開発パートナーを活かし
ながらも内製化（社内チームへの移管）を実現していくことの難しさ
【ISSUE 2】
● AI初心者の会社が、AIソリューションを自社のサービスに取り入れ
ていくための効果的なアプローチは？
【ISSUE 3】
● アプリのMulti Platform化に舵を切るべきタイミングが難しい
● 技術的負債を返済するための適切なタイミングは？

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Q & A 

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65
募集ポジションについて
Webアプリケーションエンジニア（Frontend / Backend）
モバイルアプリケーションエンジニア（Android / iOS / Multi）
データアナリスト AIエンジニア / データサイエンティスト
UI/UXデザイナークリエイティブディレクター
プロダクトマネジャー / プロジェクトマネジャー
MeeTruckでは、現在多岐にわたるポジションを募集しています！ 

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66
募集ポジションについて
APPENDIX 
親会社 Softbankの方も募集中です！ Softbank キャリア採用検索

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ありがとうございました！ 

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開発内製化/AI・データ活用/技術的負債/etc.

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