Confidential 物流ビッグデータのあれこれ Findy主催イベント 物理と人をつなぐデータドリブンなシステム開発 〜データ利活用とアーキテクチャの考え方〜 2023年11月7日 

Copyright Hacobu, Inc. 2 自己紹介 • 大学で都市計画を専攻し、都市交通研究室にて道路・鉄道分野を研究 • ナビゲーションアプリの会社にて、移動ビッグデータの分析・コンサルティングに従事 （営業&開発、二足のわらじ） • 2021年にHacobuにJoinし、物流コンサルタントとして現場改善に取り組む • 2023年より現職、データエンジニアとして物流ビッグデータと戯れる日々を送る 高橋 一貴 Kazuki Takahashi 

目次 Copyright Hacobu, Inc. 3 1. 会社紹介 2. 物流領域の現状・課題 3. 取得できる物流ビッグデータ 4. データの利活用（社内・社外） 5. エンジニア視点でのデータ利活用の課題 6. まとめ 

Copyright Hacobu, Inc. 4 Hacobu概要 ミッション：運ぶを最適化する 2015年6月 約130名 約46億円 創業 従業員数 累計資金調達額 

Copyright Hacobu, Inc. 5 物流DXツール MOVO（ムーボ） 物流プラットフォームとなり、蓄積されたビッグデータで「運ぶを最適化する」ことを目指しています 工場/出荷元 物流拠点 納品先 自社アプリケーション 外部アプリケーション ERP S/4 Hana WMS、WCS 配車システム 物流情報プラットフォーム 共通認証 共通機能群 共通マスタ 共通トランザクション TMS、SCPなど、 その他各社の システム 日野コネクト 東京海上 法人ドライブエージェント API API API API API 配送案件管理 トラック予約受付 動態管理 スマホアプリ 

Copyright Hacobu, Inc. 6 MOVO導入企業 飲料・食品 日雑・製紙 化学・医薬品 小売・流通 卸 物流・倉庫 自動車・重工業 電機 メーカー アパレル 

Copyright Hacobu, Inc. 7 MOVOを利用するドライバー 累計登録 ドライバー数 54万超 国内トラックドライバーの 3人に2人相当！ （*1）累計登録ドライバー数。利用者が「MOVO Berth」を利用する際に登録するドライバー電話番号の累計ID数 （*2）令和2年国勢調査（総務省）における「道路貨物輸送業」の「自動車運転従事者」の総数 77.9万人より試算 （*1） （*2） 登録ドライバー数の推移 

Copyright Hacobu, Inc. 8 物流領域の大変さ（＝やりがいしかないポイント）を知って欲しくて、、、 

目次 Copyright Hacobu, Inc. 9 1. 会社紹介 2. 物流領域の現状・課題 3. 取得できる物流ビッグデータ 4. データの利活用（社内・社外） 5. エンジニア視点でのデータ利活用の課題 6. まとめ 

Copyright Hacobu, Inc. 10 物流領域の現状・課題 IT業界から見たら信じられないくらい、属人的な現場運用が、今も現役で行われている…！ 多発する待ち時間 電話・FAXでのやり取り 大量の紙書類たち 属人化する現場技術 Aさんしか わからない 電話してたら 1日が終わった… （配車する人） 今日も降ろすまで ２時間待ち… （ドライバー） 過去の実績!? どこだろう…(困り) （経理担当） 現場の匠による 独自のルール （受付担当） 長時間労働 

Copyright Hacobu, Inc. 11 物流領域の現状・課題 IT業界から見たら信じられないくらい、属人的な現場運用が、今も現役で行われている…！ 多発する待ち時間 電話・FAXでのやり取り 大量の紙書類たち 属人化する現場技術 Aさんしか わからない 電話してたら 1日が終わった… （配車する人） 今日も降ろすまで ２時間待ち… （ドライバー） 過去の実績!? どこだろう…(困り) （経理担当） 現場の匠による 独自のルール （受付担当） 長時間労働 現場の非効率を 長時間労働で補えなくなる 2024年問題 労働時間の上限規制 モノが 運べなくなる!!! 

Copyright Hacobu, Inc. 12 物流領域の現状・課題 ITの力を持って、それら課題を解決！ 多発する待ち時間 電話・FAXでのやり取り 大量の紙書類たち 属人化する現場技術 Aさんしか わからない 電話してたら 1日が終わった… （配車する人） 今日も降ろすまで ２時間待ち… （ドライバー） 現場の匠による 独自のルール （受付担当） 配送案件管理 トラック予約受付 動態管理 スマホアプリ トラック予約受付 配送案件管理 課題が多い分 やりがい・世の中へのインパクトも大きな仕事！ 過去の実績!? どこだろう…(困り) （経理担当） 配送案件管理 動態管理 「運ぶを最適化」 

目次 Copyright Hacobu, Inc. 13 1. 会社紹介 2. 物流領域の現状・課題 3. 取得できる物流ビッグデータ 4. データの利活用（社内・社外） 5. エンジニア視点でのデータ利活用の課題 6. まとめ 

Copyright Hacobu, Inc. 14 取得できる物流ビッグデータ 倉庫に出入りする車両の実績データを対象に、データ収集時の工夫をご紹介 トラック予約受付サービス MOVO Berth （ムーボ・バース） 動態管理サービス MOVO Fleet （ムーボ・フリート） 配送案件管理サービス MOVO Vista （ムーボ・ヴィスタ） トラックの動態管理データ マスタ情報 • 車両（車格、事業者、etc） 走行実績情報 • GPSによる走行軌跡情報 • 登録した地点への到着＆作業実績情報 倉庫に出入りする車両の実績データ マスタ情報 • 拠点情報、運送会社、配送手配事業者、荷主、 作業実績情報 • 入退場日時 • 積み込み・積み下ろし作業の実績 • 荷物の情報、他 電子化した伝票情報 マスタ情報 • 会社情報、金額マスタ、etc 伝票情報 • オンライン上での受発注・請求管理 • リアルタイムな納品確認 

Copyright Hacobu, Inc. 15 取得できる物流ビッグデータ マスタ情報： 「一般的な定義情報」を指定してもらう →別会社・拠点同士の比較分析が出来るよう、登録時点から工夫をしている 一般的な定義情報を 選択してもらう → 横断分析が可能に！ 

Copyright Hacobu, Inc. 16 取得できる物流ビッグデータ 作業実績情報：情報の「見える化」をすることで、入力のインセンティブに！ 「データ入力→現場運用が楽になる→分析できる→現場改善が進む」の好循環が回るようにしている 入力した情報をリアルタイムで確認 →現場運用が楽になる！ ダッシュボードで過去実績のふりかえり →現場改善に繋げられる！ 

目次 Copyright Hacobu, Inc. 17 1. 会社紹介 2. 物流領域の現状・課題 3. 取得できる物流ビッグデータ 4. データの利活用（社内・社外） 5. エンジニア視点でのデータ利活用の課題 6. まとめ 

Copyright Hacobu, Inc. 18 データの利活用（社内・社外） データ利活用の目的：「データによる意思決定の実現」 → データにすぐアクセスできる環境を、対象者に合わせて準備 社内 非エンジニア エンジニア SQL書ける営業・CS ダッシュボード 誰でも触れる、見ればわかる → データをすぐに使える データセット 必要なデータにアクセスできる環境整備 対象者 提供しているもの 社外 現場の方 本社の方 

Copyright Hacobu, Inc. 19 データの利活用（社内・社外） 社内①：エンジニア＆SQLかける人向けには、BigQuery上にデータを整備。 日時更新のデータセットから、必要な情報にアクセス可能。 各サービスの ログ情報 dl （データレイク） dwh （データウェアハウス） dm （データマート） AWS Big Query 日次コンバート SQL経由で、必要な情報にアクセス可能 一部開発者は、dlも含めてアクセス可能 

Copyright Hacobu, Inc. 20 データの利活用（社内・社外） 社内②：非エンジニア向けに、Lookerダッシュボードで可視化。相談に応じて随時作成をしている。 データを元にした議論を、社内でも出来るように整備！ 

Copyright Hacobu, Inc. 21 データの利活用（社内・社外） 社外：サービス上で分析ダッシュボードを提供 ユーザー自身がデータをチェックし、データを元にした現場改善を実現 予約してもらうことで 計画的な作業を実現！ ピークを分散して 業務を平準化！ 待ち時間を減らした 成果が分かる！ 予約してもらう →計画をたてて作業効率化！ 

目次 Copyright Hacobu, Inc. 22 1. 会社紹介 2. 物流領域の現状・課題 3. 取得できる物流ビッグデータ 4. データの利活用（社内・社外） 5. エンジニア視点でのデータ利活用の課題 6. まとめ 

Copyright Hacobu, Inc. 23 エンジニア視点でのデータ利活用の課題 社内体制：専任チーム（データエンジニアリング部）が串刺しの一括対応 → データ利活用の土台構築をしている 開発 営業・CS コーポレート データエンジニアリング部 （まとめてサポート） データ利活用の社内体制 サービスログ サービスログ セールスフォース マーケティング関係 財務情報 

Copyright Hacobu, Inc. 24 エンジニア視点でのデータ利活用の課題 上手くいっている点と、改善していきたいポイント 上手くいっている点 改善していきたいポイント • 一気通貫でのデータ利用推進 • 爆速での可視化対応 • 分析できる人材を増やしたい • 増え続けるダッシュボードの整理 • ニーズベースでの対応 （先回り対応する余裕が欲しい…） • スケール化対応 （ちょうど課題となってきたところ…） データ利活用 推進 運用改善 • データの集中管理 （SaaSデータ以外も含めて一括管理） • 社内チーム（BizOps）と連携した 運用改善 

目次 Copyright Hacobu, Inc. 25 1. 会社紹介 2. 物流領域の現状・課題 3. 取得できる物流ビッグデータ 4. データの利活用（社内・社外） 5. エンジニア視点でのデータ利活用の課題 6. まとめ 

Copyright Hacobu, Inc. 26 まとめ • データを元に議論できることが重要 → すぐに触れる環境提供を大事に • 串刺しチームがデータ利活用をまとめてサポートできている • 一気通貫で爆速対応を続けているが、改善したいこともたくさん • 物流領域はやりがいしかない！ → データでサポートできるのは面白い 

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