顧客ドリブンで進める物流MaaSテック

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顧客ドリブンで進める物流MaaSテック MeeTruck株式会社 CTO ⼩野寺良祐

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2 ⾃⼰紹介⼩野寺良祐 ©2020 MeeTruck K.K. MeeTruck株式会社テクノロジー統括部 CTO 兼統括部⻑ 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。インタビュー記事

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21 ©2020 MeeTruck K.K. これまでの歩み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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32 ©2020 MeeTruck K.K. 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 MaaSテックな取り組み

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37 収集 ©2020 MeeTruck K.K. 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 ドサーバーログ操作ログ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・・・ MeeTruck Intelligent Platform 顧客ドリブンな開発収集収集収集

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38 収集 ©2020 MeeTruck K.K. 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 ドサーバーログ操作ログ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・・・ MeeTruck Intelligent Platform 顧客ドリブンな開発収集収集収集 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