© GO Inc. GO TechTalk #25 GOのデータ・AIを活用する「組織」を30分 で紹介 2024/2/26

© GO Inc. 2 ● 渡部徹太郎（わたなべてつたろう） @fetarodc ● 職歴：大手SIer→大手Web→GO株式会社 ● 仕事 ○ もともとエンジニアだったけど最近はマネージャ ■ データビジネスの責任者 ■ データ基盤のマネージャ ■ GO TechTalkの主催 ● 趣味 ○ ギター（コロナになり家でできる趣味として） ○ ゲーム（最近はもっぱらストリートファイター６） ○ 麻雀 ○ 自宅サーバ（トイレに設置） 自己紹介 本３冊書いています

© GO Inc. 3 AI・データ活用に関連しているリーダーやマネージャ向けに、 タクシーアプリ『GO』と 次世代AIドラレコサービス『DRIVE CHART』でそれぞれ紹介 アジェンダ ● 1. 次世代AIドラレコサービス『DRIVE CHART』での役割 ● 2. タクシーアプリ『GO』での役割 ○ 2.1. 意思決定・効果測定における役割 ○ 2.2. 高度な機能開発おける役割 ● 3. 役割は組織上どう配置されているか アジェンダ

© GO Inc. 4 次世代AIドラレコサービス 『DRIVE CHART』 での役割分担 1

© GO Inc. AI搭載のドライブレコーダーで危険シーンを解析し、運行管理と事故の削減に貢献。 全国約7万台以上のタクシー・トラック・営業車両に導入。 ※　　　　　　　　　は当社の登録商標です。 次世代AIドラレコサービス『DRIVE CHART』とは 危険シーンを検出 ドライバーの状態に潜む危険 内向きカメラ + 画像解析（車内映像） 外向きカメラ + 画像解析（車外映像） 5 レポート

© GO Inc. システムの全体像と役割分担 6 イベント検知
 急加速/急減速/急ハンドル/一時不 停止/速度超過/車間距離不足 
 脇見/急後退 
 エッジデバイス クラウドサーバー クライアント レポート表示
 ストレージ
 地図
 外カメ画像
 内カメ画像
 センサー GPS・ジャイロ・加速度
 エッジアプリ
 データ サイエンティスト エッジデバイス エンジニア エッジAIエンジニア リアルタイム警報 メール通知📣
 CVエンジニア フロントエンド エンジニア サーバサイド エンジニア 画像処理
 アノテーター MLOpsエンジニア AIライブラリ
 画像処理
 物体/レーン/顔/脇見 
 イベント検出
 マップマッチ
 センサー データ処理
 動画要求


© GO Inc. 7 ● 役割 ○ CV (computer vision) の研究開発、実装、運用 ● 仕事の例 ○ Deep Learningの検出モデル構築 ○ 自車位置推定 ○ 計算量削減。エッジで動くサイズにする ○ データ収集・アノテーション方法の設計 CVエンジニア 緑色が守備範囲

© GO Inc. 8 ● 役割 ○ 画像処理以外の高度なアルゴリズム研究開発、 実装、運用 ● 仕事の例 ○ センサーデータ（GPS、加速度、ジャイロ）からの イベント検出 ○ 画像認識結果から、脇見かどうかを判定する機 械学習モデルの構築 ○ GPSのデータを道路ネットワークにマッピングさ せる「マップマッチ」の開発 データサイエンティスト 黄色が守備範囲

© GO Inc. 9 ● 役割 ○ エッジデバイス上で画像処理や AIアルゴリズム が高速に動作するようにする ● 仕事の例 ○ 推論高速化技術の研究開発 ○ 開発環境の整備（実機がなくても効率に開発で きるようにする） ○ エッジデバイスのシミュレータの作成 ○ CI/CDパイプラインの構築 エッジAIエンジニア 水色が守備範囲

© GO Inc. 10 ● 役割 ○ 品質を担保したAI機能を提供し続ける ● 仕事の例 ○ 実験環境の整備 ○ 実験を支えるスケーラブルな計算環境 ○ 本番運用とフィードバック ○ モデルの精度監視＋ドリフト検知 ○ システム監視 MLOpsエンジニア 実験環境の整備(ClearML) 実験を支えるスケーラブルな計算環境 (Kubeflow)

© GO Inc. 11 ● 役割 ○ 機械学習の学習データおよび性能評価データの作成 ● 仕事の例 ○ アノテーション管理者は CVエンジニアやデータサイエンティストと相談し、タスクを管理 ○ アノテーターは作業を実施 アノテーター

© GO Inc. 12 ● CVエンジニア ○ MoT TechTalk #11 前半 DRIVE CHARTにおけるコンピュータビジョン ○ Kaggle「Grandmaster」も在籍！ AI技術者たちの専門性追求を後押しする GOの自己研鑽カ ルチャー ● アノテーション ○ DRIVE CHART における OSS を活用した実践 AI 開発【DeNA TechCon 2023】 ● データサイエンティスト ○ 危険運転検知のData-Centric AIな取り組み - Speaker Deck ● エッジAIエンジニア ○ MoT TechTalk #8 IoT/クラウドでRust言語をフル活用！AIドラレコの裏側を紹介 ● MLOpsエンジニア ○ DRIVE CHARTのMLOpsを体感しよう 参考リンク

© GO Inc. 13 タクシーアプリ『GO』 での役割分担 2

© GO Inc. タクシーアプリ『GO』とは 乗る位置を指定 到着まで待つ 乗る！ 支払いはキャッシュレスで 素早く降車 ※アプリ上での決済の他、 　車内での現金決済にも対応 14

© GO Inc. タクシーアプリ『GO』におけるデータ・AI活用の全体像 『GO』アプリデータ基盤 バ ッ ク エ ン ド 地図 アプリストア 天気・電車遅延 タクシー 車載器 ユーザアプリ 1日9億レコードの車両データ 1800万ダウンロードのアプリデータ データ量：1.9PB(ペタバイト) ※非圧縮 1.意思決定・効果分析 2.『GO』アプリに 対する高度な機能 15

© GO Inc. 16 タクシーアプリ『GO』 意思決定・効果分析における役 割分担 2.1

© GO Inc. 17 ● データの集計・可視化により、KPIを可視化 ● プロダクト戦略、経営計画策定に利用 ● KPIが悪化した場合に原因特定し対応 ● 新機能リリース時の効果測定 ● アドホックなビジネス現場からの集計・データ抽出対応・分析 意思決定・効果分析の例

© GO Inc. データウェアハウス (BigQuery) 公開データ 18 意思決定・効果分析における役割分担 タクシーアプリ 『GO』 BIツール (streamlit, Looker) データ 収集 処理 指標定義 (LookML) DB アプリ用 ログ 生データ ダッシュボード/ レポート データエンジニア アプリケーション開発 担当 SRE 分析用 ログ クラウド(GCP, AWS) データ アーキテクト データアナリスト （プロダクト） システム 生データ インサイト モデリングされた データ データマート データマネージャー データアナリスト （ビジネス）

© GO Inc. 19 ● 役割 ○ データ資産を収集・管理し、便利に利用できる状 態にする ● 仕事の例 ○ データウェアハウスを中心としたシステム構築 ○ データ収集処理の作成と運用 ○ 機密情報の秘匿化 ○ BIツール・分析ツールの準備 ○ 利用者のアカウント管理、利用者へのルール徹 底 データエンジニア 緑色が守備範囲

© GO Inc. 20 ● 役割 ○ データ分析の基礎となるデータを整備する ● 仕事の例 ○ データ分析に必要なデータの設計と生成 ■ アプリケーションから出力するログ (JSON 等)の項目の設計・実装 ○ 主要集計項目の定義 ○ SQLを用いたデータマートの作成 データアーキテクト 黄色が守備範囲

© GO Inc. 21 ● 役割 ○ データを分析し、プロダクトサイドの意思決定を サポートする ● 仕事の例 ○ 新機能の効果分析のためのダッシュボード構築 と深掘り分析 ○ KPI定義とモニタリング ○ KPIの変化に対する要因分析 ○ アドホックなビジネス現場からの集計・データ抽 出対応 データアナリスト（プロダクト） 赤色が守備範囲

© GO Inc. 22 ● 役割 ○ 高度なデータ分析をし、ビジネスサイドの意思決定サポート ○ システムの守備範囲を持たない遊撃部隊 ● 仕事の例 ○ 簡易な分析では解決できないような、中期経営計画策定や機能リリース評価 ○ ユニットエコノミクスなど、ビジネスの意思決定をサポートするデータ分析 ○ 効果測定が困難な分析タスクを因果推論や機械学習モデルを活用して実施 データアナリスト（ビジネス）

© GO Inc. 23 ● 役割 ○ 全社的なデータ利用ルールの策定・品質管理 ● 仕事の例 ○ 機密データの定義やアクセスルールの策定 ○ 経営とのコミュニケーションと全社へのルールの徹底 ○ メタデータ管理 ○ データ管理 データマネージャ

© GO Inc. 24 ● データエンジニア ○ MoT TechTalk #12 タクシーアプリ『GO』大規模トラフィックを捌く分析データ基盤の全容に迫る！ ● データアナリスト（ビジネス） ○ MoT TechTalk #9 タクシーアプリのビジネスデータ分析 ○ MoT TechTalk #14 タクシーアプリ『GO』の施策検証、因果推論が解決します ● データマネージャ ○ BigQuery のデータ品質やデータ活用を高める Dataplex 等の活用 各役割の詳細説明

© GO Inc. 25 タクシーアプリ『GO』 高度な機能開発における役 割分担 2.2

© GO Inc. 26 ● ユーザとタクシーのマッチング ● 需要・供給の予測 ● 到着時間予想（札幌の降雪、京都の観光需要などのエリア特性も加味） ● タクシーがどこで待機すべきか ● 不正利用予測 タクシーアプリ『GO』の高度な機能の例

© GO Inc. データウェアハウス (BigQuery) 27 高度な機能開発におけるの役割分担 タクシーア プリ 『GO』 データ 収集 処理 生データ データエンジニア アプリケーション開発 担当 SRE クラウド(GCP, AWS) データ サイエンティスト 公開 データ ML推論 結果 ML基盤 (GKE) タクシーア プリ 『GO』 ML推論処 理 API実行環境 API →オンライン処理 バッチ処理← データ

© GO Inc. 28 ● 役割 ○ 高度な機能の研究開発、実装、運用 ● 仕事の例 ○ MLモデルの研究・設計・開発 ○ ML推論APIの開発 ○ 高度なアルゴリズムの開発 ○ 本番での高度な機能の運用、精度監視 ○ A/Bテスト等を用いた効果検証 データサイエンティスト 水色が守備範囲

© GO Inc. 29 ● 役割 ○ データと実験開発環境の準備、本番での APIの実行 ● 仕事の例 ○ データの準備 ○ MLモデル開発のための環境準備 （MLOpsエンジニアと同じ） ○ データサイエンス担当が作ったアルゴリズム をAPIとして実装 ○ 本番運用・24/365での障害監視 データエンジニア 緑色が守備範囲

© GO Inc. 30 ● データエンジニア ○ MoT TechTalk #12 タクシーアプリ『GO』大規模トラフィックを捌く分析データ基盤の全容に 迫 る！ ● データサイエンス ○ MoT TechTalk #13 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〜 参考リンク

© GO Inc. 31 役割は組織上どう配置され ているか 3

© GO Inc. 32 ● 役割≒グループ ● 専門性が高いグループは横串組織に属する（ 専門家を一定の規模で集めることによって、成長を促進できる） ● ビジネスとのコミュニケーションが多いグループは事業部に属する ● そんなにきれいには分かれていない 役割は実際の組織上どう配置されているか 今回紹介した役割が 所属する組織 アプリ事業

© GO Inc. 33 まとめ 4

© GO Inc. 34 ● GOの各種データ＆AI活用プロジェクトにおける役割を紹介した ● 1 次世代AIドラレコサービス『DRIVE CHART』での役割分担 ○ CVエンジニア、データサイエンティスト、エッジ AIエンジニア、MLOpsエンジニア、 アノテーター ● 2 タクシーアプリ『GO』 ○ 2.1 意思決定・効果測定における役割分担 ■ データエンジニア、データアーキテクト、データアナリスト（プロダクト）、 データアナリスト（ビジネス）、データマネージャ ○ 2.2 高度な機能開発おける役割分担 ■ データエンジニア、データサイエンティスト ● 3 役割と組織 ○ 役割≒グループ。そんなにきれいには分かれていない まとめ

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