DeNAにおけるデータ活用事例 〜移動体データ活用によるサービス創出とその基盤 / Data Driven Service in Taxi hiring app MOV

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March 28, 2019

DeNAにおけるデータ活用事例 〜移動体データ活用によるサービス創出とその基盤 / Data Driven Service in Taxi hiring app MOV

Rakuten Tech Meetup #1 の登壇資料です

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March 28, 2019
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Transcript

  1. DeNAにおけるデータ活用事例 〜移動体データ活用によるサービス創出とその基盤〜 Ryosuke Mashiko AI System Dept. Machine Learning Engineering

    Team DeNA Co,. Ltd
  2. はじめに ▪ 本日お話する内容は、時間の関係上アルゴリズムには踏み込みません。 ▪ 詳細は、この後の懇親会の場でお話できればと思います。

  3. 本日のお話 •DeNAのサービス領域 •DeNAにおけるデータ活用 •分析/改善/創出 •事例紹介 •移動体データによる開発中サービスのご紹介 3

  4. DeNAのサービス領域 • ゲーム事業をはじめとして、多様な領域のサービスを展開 4 Game Entertainment Health Care Sports Automotive

    AI 私が所属しているところ CV 強化学習 DS MLEG ・・・・・
  5. DeNAにおけるデータ活用 5

  6. DeNAにおけるデータ活用 6 創出 改善 分析 既存サービスの理解を深める ・離脱分析 ・KPI分析 ・売上予想 データによる新たなサービス創出

    データによって、既存サービスを改善 ・レコメンデーション AI R&Dチームの立ち上げにより、各プロダクトへの機械学習の適用が加速
  7. DeNA x AI = ? 7

  8. 事例: 逆転オセロニアにおけるゲームAI Slide: CEDEC2018「『逆転オセロニア』におけるAI活用」 https://www.slideshare.net/juneokumura/cedec2018ai 8 • プレイヤーのプレイログ(棋譜)を大量に用いて、対戦AIを開発

  9. 事例: AIによるアニメ生成の挑戦 Youtube: https://www.youtube.com/watch?v=5OuwwV_RwPU Slide: 「AIによるアニメ生成の挑戦」 https://www.slideshare.net/hamadakoichi/anime-generation 9

  10. タクシー配車アプリ<MOV>における 空車タクシーナビゲーションシステム 移動体データ活用によるサービス創出とその基盤 10

  11. オートモーティブ事業本部 11

  12. MOV •タクシー配車アプリ •2018年4月リリース •東京、神奈川エリアで展開中 12

  13. タクシー乗務員向けナビゲーションシステム •”空車(流し)”タクシー向けのナビゲーション • 現在車両位置から「最も将来期待売上の高いルー ト」を推薦 • 顧客獲得確率の高いルート • 長距離顧客のいそうなルート •機械学習:

    •対象エリアのすべての道路ごとに直近将来の顧 客獲得確率の予測 13
  14. 14

  15. 15 タクシー1台あたりの売上最大化 タクシー運行全体を効率化

  16. 16 裏側の話

  17. • 横浜スタジアム • 横浜駅 • 桜木町駅 • 石川町駅 • 黄金町駅

  18. ML Backend •データ: MOV乗務員端末の各種ログ •例: 車両の各種データ: 位置、ステータス、 運賃 •サービス当初よりリアルタイムに蓄積 •一定間隔ごとに,

    最新のトレンドデータを元に機械学習モデル が対象エリアの全道路に対してバッチ推論を実行 •簡単に言うと、道路の走行価値を算出 •現在走行道路から、最も将来価値が高くなるようにリアルタイム にルート探索 18
  19. 19

  20. 参考: 本日お話できなかったアルゴリズム、実証実験の結果は下記に て公開しています DeNA TechCon 2019 「モビリティインテリジェンスの社会実装」 Slide: https://www.slideshare.net/dena_tech/dena-techcon-2019-132196217 Youtube:

    https://www.youtube.com/watch?v=Zy8S4MXxuRA 20
  21. https://dena.ai/ 21

  22. 自己紹介 ▪ 益子 遼介 (@soymsk) ▪ 株式会社ディー・エヌ・エー ⁃ AIシステム部 MLエンジニアリンググループ ▪

    2012年 ~ サーバーサイドエンジニア ▪ 2015年 ~ AIシステム部 ⁃ 分散処理基盤(Hadoop, Elasticsearch … ) ⁃ MLエンジニア