グローバル開発コラボレーション

by onoder

Slide 1

Slide 1 text

Slide 2

Slide 2 text

Slide 3

Slide 3 text

2 ©2022 MeeTruck K.K. 自己紹介 MeeTruck株式会社テクノロジー統括部統括部長兼 CTO 小野寺良祐 (Ryosuke Onodera) 会社員エンジニア（大手中堅Sler・ベンチャー・スタートアップ etc.）フリーランスエンジニア (AIロボティクス、OMO連携システム、IoT連携システム、MaaSの移動体位置トラッキングシステム etc.) 10年間、会社員エンジニアとして様々な開発プロジェクトに従事。その後独立し、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。企業や学校で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。物流DXプロジェクトに参画。現職。・Twitter: @engbld_onoder ・LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/onodera ・Facebook: https://facebook.com/ondryo

Slide 4

Slide 4 text

Slide 5

Slide 5 text

Slide 6

Slide 6 text

Slide 7

Slide 7 text

Slide 8

Slide 8 text

Slide 9

Slide 9 text

8 ©2022 MeeTruck K.K. 業務支援サービス導入業 200社超 ※2022年6月現在 2020年10月開始ご提供中サービス ※2022年6月現在将来現在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 指示書 A4用紙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 2

Slide 10

Slide 10 text

9 ©2022 MeeTruck K.K. （参考）関心度ランキング LOGISITCS TODAY 2021年10月度実施求荷求車・マッチング関心度ランキング ※調査主体：LOGISTICS TODAY編集部 ※調査期間：2021年10月12日から25日 ※調査対象：物流企業や荷主企業を中心とする LOGISTICS TODAY定期読者（有効回答数1014件、回答率35.4％）サービス開始前より業界活性化への高い期待度を獲得 LOGISITCS TODAY 2021年10月度実施求荷求車・マッチング関心度ランキングトップ 10 出所：LOGISTICS TODAY 読者アンケート結果 2位 iGOQ / SBSロジコム (14.6%) 3位共同運輸マッチングサービス / 日本パレットレンタル(12.1%) 4位ハコベル / ラスクル (11.4%) 5位 WebKIT2 / 日貨協連+全ト協(10.6%) 6位配車プラス、スピード求車プラス / モノフル (10.0%) 7位 PickGo / CBcloud (9.6%) 8位 LOGISHIFT / リクルート (9.3%) 9位ドラロジ / Dralogi (9.3%) 10位日本ローカルネットワークシステム / JL連合会 (8.5%) 1位 MeeTruck (17.8%) 第1位

Slide 11

Slide 11 text

Slide 12

Slide 12 text

Slide 13

Slide 13 text

Slide 14

Slide 14 text

Slide 15

Slide 15 text

14 ©2022 MeeTruck K.K. 顧客ドリブンな開発学習済みモデル 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・・・ Intelligent Platform

Slide 16

Slide 16 text

15 ©2022 MeeTruck K.K. 顧客ドリブンな開発学習済みモデル 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・・・ Intelligent Platform 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

Slide 17

Slide 17 text

Slide 18

Slide 18 text

Slide 19

Slide 19 text

Slide 20

Slide 20 text

Slide 21

Slide 21 text

Slide 22

Slide 22 text

Slide 23

Slide 23 text

Slide 24

Slide 24 text

23 ©2022 MeeTruck K.K. リモートコラボレーションリモート導入への歩み目線合わせ・限られた時間・予算の中でやらないことを整理・最初の闘い方について意識を共有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設定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エレベーターピッチ KPI設計コスト・納期より品質にこだわろう！向き合う顧客イメージは？追うべき指標・追わないべき指標はこれ！

Slide 25

Slide 25 text

24 ©2022 MeeTruck K.K. リモートコラボレーションリモート導入への歩み目線合わせ・限られた時間・予算の中でやらないことを整理・最初の闘い方について意識を共有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設定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エレベーターピッチ KPI設計コスト・納期より品質にこだわろう！向き合う顧客イメージは？追うべき指標・追わないべき指標はこれ！やりたいことに満ち溢れている中、無駄を排除して、リモートベースのコミュニケーションの中でも、チーム・組織として一枚岩となって歩むきっかけに。

Slide 26

Slide 26 text

Slide 27

Slide 27 text

Slide 28

Slide 28 text

27 ©2022 MeeTruck K.K. リモートコラボレーションリモート導入への歩みエンジニアと非エンジニアコラボレーションの設計・要求が一方向に流れないよう双方向コミュニケーションを意識・エンジニアに要求を伝えるときには背景や課題を伝え、　一緒に考える。エンジニアはただ言われたモノをつくる存在ではなく、最も現実的な解法を導ける課題解決のプロフェッショナルと位置付け、開発コミュニケーションを活性化

Slide 29

Slide 29 text

Slide 30

Slide 30 text

Slide 31

Slide 31 text

Slide 32

Slide 32 text

31 ©2022 MeeTruck K.K. リモートコラボレーション（インタビュー記事）「海を超えたコラボレーション」で実現させた SaaS開発： MeeTruckの事例紹介 https://www.tokyotechies.com/blog-ja/meetruck- onodera-interview 物流にデジタルトランスフォーメーションを。リモートワーク環境で挑んだプロダクト開発の裏側 https://recruit.softbank.jp/career/people/p130/

Slide 33

Slide 33 text