オンデマンドデリバリー新規事業 CREW Expressの位置情報基盤とAWS 株式会社 Azit Co-Founder, CTO 十亀眞怜

十亀 眞怜 (そがめ まさと) 共同創業者, CTO Pocket7878 散歩、植物観察 自己紹介 名前 GitHub, Twitter 役職 趣味

今日話す事 会社紹介 技術構成とその背景 サービス紹介 インフラ構成事例紹介 まとめ

株式会社Azit 英名: Azit Inc. 主要株主 代表取締役 吉兼 周優 監査役 荻野敦史 (TMI総合法律事務所) 所在地 東京都渋谷区恵比寿西一丁目33番6号 会社設立 2013年11月 資本金 1億円 (累計資金調達額：18億円） 取引先金融機関 みずほ銀行 顧問弁護士 GVA法律事務所 ウェブサイト Azit CREW Express https://crewexp.com/ https://azit.co.jp/ 取締役 須藤 信一朗 山口 恭平 デービッド・ミルスタイン (Eight Roads Ventures Japan) 山田進太郎（メルカリ代表取締役会長兼CEO） 小泉文明（メルカリ取締役社長） 「日 本 ならではのかたちで、ヒ ト やモノの移動にまつわる課題を解決したい」 株式会社Azit は、モ ビリ ティ領域に特化したテクノロジ ー 企業です。 私たちについて 1 . 会社概要 2 . 変遷

私たちについて 1. 会社概要 2. 変遷 2013年 2015年 2018年 2019年 2020年 アプリ開発会社として創業 配車アプリ「CREW」を公開 著名VCから累計約10億円の資金調達を発表 1万ライド突破＆約8億円の追加調達を実施 累計資金調達金額は約18億円に オンデマンド・デリバリーへの参入 鹿児島県与論島等で地方創生のための活動をスタート。 栃木県那須塩原での観光促進や新潟県山古志村での震災復興にもCREWが利用される。 CREWは日本発の自家用車配車サービスとして、WBSや日経新聞等メディアで話題に。 安心安全対策に力を入れ、損保ジャパン株式会社とCREW専用の保険商品を開発。 数千名単位で保有するドライバー・ネットワークとテクノロジーを活かし、 次世代バイク便『CREW Express』をスタート。

次世代のバイク便DX 最大で約50%のコストを削減 信頼できる配達パートナー 最適な価格 使いやすいインターフェイス 今すぐ・効率的な配送手段 に と で依頼できる を実現しました これまでのバイク便の品質・利便性をそのままに、 DXでさらにお得に、さらに快適に サービス紹介 1. CREW Expressとは 2. 使い方 3. 特徴 CREW Expressは

伝票いらず、ウェブで すべて完結で使いやすい リモートワークでも可能！ 1. 配送を依頼 2. 配送パートナーとマッチング 3. 30分以内に集荷 4. 配達完了通知を受け取る サービス紹介 1. CREW Expressとは 2. 使い方 3. 特徴 担当者ごとに発行されるIDでログイン ウェブからかんたんにリクエストが可能です 審査を通過し、過去評価の高い配達パートナーとマッチングします 需給に応じて最適な価格でマッチングが可能なダイナミックプライシングを搭載 配達パートナーが集荷にお伺いします 荷物を受け渡したら、後は配達完了通知を待つだけ 都心部であれば原則30分以内に到着します 位置情報を受け渡し相手に共有が可能に（現在開発中）

新着リクエストがあります 3,000円 港区東新橋1丁目から 15.0km 今 Crew Express テクノロジーによる コスト削減 1. “高い稼働率の実現”によるコスト削減 2. “DXの実現”によるオペレーション・コストの削減 3. “最適配置の実現”によるコスト削減 4. 仕様 配達パートナーのリアルタイムの位置情報を元に、 オンデマンドで最適なマッチングを行うことで、 業界水準と比べて、圧倒的な稼働率の高さを実現 配送の依頼から受け渡しまで 完全なるデジタル・トランスフォーメーション (DX) を行うことで、 オペレーションコストの削減を実現 CREWにおいて数十万回の乗車を実現したアルゴリズム開発の経験を活かし、 独自アルゴリズムを開発することで、配送効率を改善し、高い配送効率を実現 今建物につきました！ 今から伺いますので よろしくお願いいたします サービス紹介 1. CREW Expressとは 2. 使い方 3. 特徴

導入事例 1. 活用事例 2. クライアント様の声 導入事例 日常業務で利用するバイク便の利用を CREW Express に ギフト用のお花の当日配送を行うサービスの配送業務をCREW Expressにて実施 高級レストランのテイクアウトの配送業務を CREW Express にて実施 バイク便 フードデリバリー EC当日配送 DXによるコスト削減に成功 新しい顧客層への商品提供が可能に 自社配達以上のスケーラビリティを獲得 AutoReserve イチリン

安心安全のために 大手バイク便事業者と 同水準の保証・セキュリティ水準 原則80万円を限度として、お荷物の運送補償がすべての配達に適用されます。 80万円を超える高価なお荷物に関しては別途ご支援できる可能性がございますため、適宜ご相談ください。 2021年3月にISMS（ISO27001）認証を取得 2021年10月にPマークを取得予定。 従業員のみならず、配達パートナーへ個人情報の取り扱い方法や情報セキュリティ教育を実施する等、情報セキュリティマネジメントへ高い意識をもって取り組んでいます。 配達パートナーへの配達依頼の配信時には、お名前や電話番号等の個人情報は表示され、住所は一部を秘匿した状態で配信されます。 そのため、マッチした当人以外が配達の詳細情報を知ることはありません。 万が一の場合の補償をご希望の場合には、セキュリティ・オプションをご利用いただくと自動的に個人情報漏洩保険が適応されます。 個人情報が漏洩した場合に、法律上の損害賠償金、弁護士相談費用、人件費及びメディアへの謝罪広告費等を補償いたします。 詳しい補償内容はお問い合わせいただけたらと思います。 包括的な運送保険への加入 情報セキュリティマネジメント (ISO27001) 及びプライバシーマークへの取組 個人情報の保護に向けた対策及び個人情報漏洩保険の整備

技術環境 4 iOS: Swift, Multi-Module + VIPER, XcodeGeÇ 4 Android: Kotlin, Multi-Module TypeScript, React, Recoil 4 Server: Ruby on Railu 4 AWS: EC2, Fargate, RDS, CodePipelin` 4 IaC: Terraform, Itamae 配達パートナー向けモバイルアプリ クライアント・社内管理 フロントエンド サーバー・インフラ 社内管理画面 配達パートナー モバイルアプリ クライアント管理画面 API API

位置情報ベースのリアルタイム1対1マッチングインフラの困難 位置情報を扱うインフラの構築にあたって、新規事業を立ちあげてる段階のベンチャーに適合するオープンな知見が少ない あったとしても某U社のように組織的にも事業的にも大規模な、運用・開発コストがかけられる事が前提の情報が多い 特にニア リアルタイムでの1対1マッチング系のインフラは情報が少ない (一定期間内に特定のエリアにいたN対Mマッチング系の設計情報などは比較的見つかる) 位置情報を高頻度でトラッキングするとWriteの量も増え、 リクエストが増えてくると位置情報へのReadも増えてくる、ReadとWrite両方にたいしてスケールする必要がある CREWの時は自動車が40kmくらいで走行中に15メートル毎に位置情報をとってサーバーに送ってマッチングにつかっていた 設計に関するオープンな知見の少なさ ReadとWriteの両方のスケールが必要 1マッチング毎に提供する機能のコストと、開発・運用コストなども同時に減らしたい 特に1マッチングあたりのコストはユーザーに提供する価格やカスタマーサポートにかけられるコストに関連してくるので重要 クラウドとはいえ自作をすると監視や運用のコストが様々な面でかかってくる 低コストでの実現

選定にあたって重視した事 低コストで高効率なサービスを実現するためには、
 機能提供にあたって1配送あたりのサーバーコストを10円以下に抑えたい ベンチャーとしてPMFまで少人数で開発をするにあたって、学習・開発コストが高い選択肢はあまり取れない また、稼動後の運用にあたっても、運用や監視・緊急対応にコストはあまりかけられない 事業として、位置情報のデータを集積・分析が将来的に容易にできるようにしたい。 今後 より改善がすすみ使いやすくなりそうなサービスにたいして、先行投資して知識を早めに得たい
 将来的に、各社が独自で位置情報インフラを開発するのではなくフルマネージドなサービスがくる事を期待 金銭的なコストの低さと柔軟性 開発・運用コストの低さ 戦略的な技術投資 新規事業立ちあげの 足元と中長期の両方を意識する

Amazon Location Service

導入事例 1. 活用事例 2. クライアント様の声 インフラ構成 到着時刻予測 2. クライアント様の声 インフラ構成 5B 到着時刻予測 2. 最適パートナーマッチング 3. 待機パートナー管理 定期的な位置情報更新 定期的な到着時刻予測更新

導入事例 1. 活用事例 2. クライアント様の声 インフラ構成 到着時刻予測 2. クライアント様の声 インフラ構成 5B 到着時刻予測 2. 最適パートナーマッチング 3. 待機パートナー管理 開発中 開発中

導入事例 1. 活用事例 2. クライアント様の声 インフラ構成 到着時刻予測 2. クライアント様の声 インフラ構成 5B 到着時刻予測 2. 最適パートナーマッチング 3. 待機パートナー管理 開発中 開発中 範囲検索機能がLocation Serviceで完結してくれるとうれしい

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導入事例 1. 活用事例 2. クライアント様の声 インフラ構成 到着時刻予測 2. クライアント様の声 インフラ構成 5B 到着時刻予測 2. 最適パートナーマッチング 3. 待機パートナー管理 開発中 直接Amazon Kinesis Data Firehoseのソースになれるとうれしい

導入事例 1. 活用事例 2. クライアント様の声 インフラ構成 到着時刻予測 2. クライアント様の声 まとめ フルマネージドサービスなので運用コストを心配する事なく、また柔軟な料金プランが用意されているので SDKを利用するだけで簡単に繋ぎこめ、開発・運用・金銭コストを抑えられる また、TrackerやGeofenceなどの多様なAPIが用意されているので、望む機能の実現がしやすい 需給データの集積によるより精緻な需給予測や、リアルタイムな需給バランスに基づくダイナミックプライシングによる供給調整 現在の1マッチ1集荷の構成から、最適なパートナーを複数リクエストにあてる機能 様々なスキルをもった配達パートナーのクライアントとのマッチングの最適化...etc 開発・運用・金銭コストを抑えられる 位置情報を活用して実現したい機能がまだまだ沢山 Amazon Location Serviceで 位置情報を利用した価値提供に集中できる

Thank you!

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