LUUP の事業を支える AI Agent 活用

エンジニア領域での活用からGemini Enterprise 全社導入まで
2025/12/05 生成AI Conference

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1. © all rights reserved Luup, Inc. ※ 機密‧専有情報 株式会社Luupによる個別の明⽰的な承諾を得ることなく、この資料を使⽤することを固く禁じます。 LUUP の事業を⽀える AI Agent 活⽤ エンジニア領域での活⽤から Gemini Enterprise 全社導⼊まで 2025/12/05 ⽣成AI Conference
2. © all rights reserved Luup, Inc. 略歴: ◦ 株式会社エウレカで Pairs のエンジニアリングに従事 ◦ 2020 年に Luup へ⼊社 ◦ Android 版ローンチ、データエンジニアリング、バックエンド開発を経験 ◦ 現在はバックエンド関連領域（Backend, IoT, QA, SRE）の EM 主な担当領域: ◦ プロダクト戦略の策定とツール選定‧導⼊交渉 ◦ IoT/SRE/Backend 横断の開発‧ピープルマネジメント ◦ 開発者体験（DevEx）向上と組織⽂化づくり ◦ 全社 AI/LLM 活⽤推進（Gemini Enterprise 導⼊を主導） ⾃⼰紹介 株式会社 Luup Engineering Manager 栗村 貴尚
3. Luupは、“街じゅうを「駅前化」するインフラをつくる” を ミッションに、電動‧⼩型‧⼀⼈乗りのマイクロモビリティの シェアリング事業を展開しています。 利⽤者の交通アクセスを向上させるだけでなく、 不動産オーナーをはじめとする街の皆様とともに、 「ポート」を起点とした不動産価値の再定義に取り組み、 持続可能な街づくりに貢献していきます。
4. 電動マイクロモビリティを、スマホひとつで、 好きな場所で借りて好きな場所に返せるサービス
5. サービス開始から約4年で アプリダウンロード数は500万を突破、 全国のポート数は 15,500 箇所を突破 し、国内No.1 へ成⻑ 展開都市 東京都‧⼤阪府‧名古屋市‧仙台市‧宇都宮市‧横浜市‧ 浜松市‧岡崎‧京都府‧神⼾市‧広島市‧北九州市‧津 市、福岡市、那覇市、⼤野城市、札幌など 全国17都市に展開中（2025年10⽉現在） その他の展開エリア（LUUP for Community ） 観光地やホテルを中⼼に、北海道〜沖縄まで 全国30エリア以上での展開実績 ※1 ※1 2024年7⽉におけるマイクロモビリティシェアリング事業者等による全国のポート数に関する公表情報、公開情報と⽐較。 ※2 主要エリアと異なる、⾃治体‧企業‧団体に「LUUP」の地域導⼊‧運営をしていただく有償プラン。 ※3 サービス運営が終了したエリアを含む、2025年6⽉時点での累計実績。 ※3 ※2
6. © all rights reserved Luup, Inc. ⾃治体‧企業‧団体による 「LUUP」の地域導⼊‧運営が可能 「LUUP for Community」 地⽅⾃治体や⾼齢者の⽅に向けたアプローチ 会社‧プロダクトの紹介 三輪‧⼩型のユニバーサルカー Unimo（ユニモ） 「すべての⽅々の移動課題の解決」 幅広い世代のための新⾞両
7. © all rights reserved Luup, Inc. 現場オペレーション • ポートの設置 • 故障⾞両の撤収 • バッテリーの交換 etc... ポート営業 • 現地の確認 • 地権者の⽅へのアプローチ • 契約書の締結‧管理 etc... 「デジタル」と「物理世界」の両輪で動く Luup の事業はアプリだけでなく、物理的な現場オペレーションが不可⽋ 会社‧プロダクトの紹介 倉庫でのオペレーション • ⾞両の整備 • 部品の在庫管理 • ⾞両の発注‧品質保証 etc...
8. © all rights reserved Luup, Inc. • 事業の成⻑スピード ◦ この ３年でポート数は およそ１０倍 ◦ ⾞両の機種やロットも⼤幅に増え管理が複雑化した • 物理的な複雑性 ◦ 数万台の⾞両を広域で管理‧運⽤ ◦ 多様な⾞種‧モデル‧ロットと IoT ファームウェアの組み合わせ ◦ バッテリー管理、回収、再配置などのリアルタイムオペレーション ◦ ポート設置や⾃治体連携など物理空間に根差した調整事項 • 少数精鋭 ◦ ８年前に創業し、５年前にサービスをリリースした会社 ◦ 物理的なものを扱うのでビジネス構造上⽀出は多い会社 ◦ 資⾦調達をしながら成⻑してきているので、⼤量採⽤を⾏うフェーズはなかった 我々が抱える"3 つのジレンマ" 会社‧プロダクトの紹介
9. 扉ページのタイトルが⼊る 1. これまでの AI 活⽤ 2. エンジニアリング領域での⽣成AI活⽤ 3. 全社での⽣成AI活⽤ 4. ⽣成AI活⽤の後押し
10. © all rights reserved Luup, Inc. 10 異常検知 変化の検知 1. ポートや利⽤者傾向の変化をキャッチ 2. ⾞両の物理状態に関するデータの変化を検知 3. 事業の変化をデータから素早く把握 ① "Monte Carlo"でデータの品質と可観測性を向上 「データフローの異常検知」と「変化のキャッチ」という 2 つの⽬的 これまでの AI 活⽤ • テーブル⾏数‧NULL率‧更新頻度などの 異常を⾃動検知 • MLベースで過去パターンを学習し⾃動設定 • データダウンタイムを短縮‧対応を迅速化
11. © all rights reserved Luup, Inc. ② クーポンがもらえるライド 「その曜⽇、その時間、そのポートに何台あればよい？」 これまでの AI 活⽤ ライド 割引ポート 各ポートの 利⽤データ集計 機械学習モデル 最適台数の差分に応じて ライド（または返却）を訴求
12. © all rights reserved Luup, Inc. 膨⼤な⾛⾏データから「正常」を学習し、「異常」を検知 ③「LUDAS」に基づく警告‧ペナルティ制度 正常な⾛⾏の⾞両GPS データとの差分を検知 これまでの AI 活⽤
13. 扉ページのタイトルが⼊る 1. これまでの AI 活⽤ 2. エンジニアリング領域での⽣成AI活⽤ 3. 全社での⽣成AI活⽤ 4. ⽣成AI活⽤の後押し
14. © all rights reserved Luup, Inc. GW開けの提案 ソフトウェア開発現場のボトムアップでの変⾰ ⼀⼈のエンジニアの好奇⼼とナレッジシェアが⼤きなきっかけに 分報(times)チャネルへの投稿 エンジニアリング領域での⽣成AI活⽤
15. © all rights reserved Luup, Inc. 週次の「AI 定例」 Ex) 費⽤チェック‧個別の MCP の利⽤是⾮の議論   Software部 の AI チャネル • DevinをSlack連携してみました • Cursor Business 使いたいです！ • 業務委託メンバーの AI 使⽤について、 まとまったガイドライン教えて！ • Vertex AI経由でもSonnetの⽅がだいぶ安いです。なので基本は Sonnetが良いですよ • cursorでもclaude 4でagent使えます • cursorなんかgithub連携が爆誕してる ナレッジシェアからのチーム全体への伝播 AI コミュニティを⽣み、組織的な動きへと発展した エンジニアリング領域での⽣成AI活⽤
16. © all rights reserved Luup, Inc. 導⼊した主なコーディング関連の AI ツール ツールにこだわらず導⼊し、課⾦費⽤を AI 定例などで管理 エンジニアリング領域での⽣成AI活⽤ • ⾃律型: Devin ◦ (『AI ソフトウェアエンジニア』 • プロジェクト理解型: Cursor, Claude Code,Cline ◦ (『プロジェクト専属 AI アシスタント』) • 補完特化型: GitHub Copilot （Agent機能あり） ◦ (『強⼒な補完機能』)
17. © all rights reserved Luup, Inc. (画像：グラフ) • Slack のなかでのキーワード出現率から分析 社内での話題 Agent の変遷 ツールの移り変わりが激しい エンジニアリング領域での⽣成AI活⽤
18. © all rights reserved Luup, Inc. 「費⽤対効果」として⾒たときにどうなのか？ 事業に直接的に寄与の効果が⾒えてこない 事業貢献しているんだっけ？ エンジニアリング領域での⽣成AI活⽤ • コードを書く速度は早くなっている気がする • 開発者体験も良くなっている気がする • コードの品質も上がった気がする
19. © all rights reserved Luup, Inc. 開発⽣産性の可視化 絶対数は改善していたものの、体感ほどの効果ではなかった エンジニアリング領域での⽣成AI活⽤ バックエンドのRepositoryのマージPR数の推移
20. © all rights reserved Luup, Inc. 「レビュー」と「QA」 ”コーディング”の速度上昇に、後⼯程が追いついていなかった エンジニアリング領域での⽣成AI活⽤ Coding Review QA
21. © all rights reserved Luup, Inc. 後⼯程も AI で⽀援する AIによるコードレビュー エンジニアリング領域での⽣成AI活⽤ 実装設計やSyntaxだけでなく "要件"を実現できているか Github Actions上でClaudeCode 具体的な観点を渡す
22. © all rights reserved Luup, Inc. 後⼯程も AI で⽀援する QA領域におけるAI活⽤やその基盤整備 エンジニアリング領域での⽣成AI活⽤ 不具合か判断がつかない場合などに 実装の状態を確認 インテグレーションテスト環境を整備 ⾃動化やAgent介⼊余地を増やす
23. © all rights reserved Luup, Inc. • ツールのはやりすたりがあること • 潜在的な”既存”の課題が⾒えてくることも • ”デファクトスタンダード”になっていくであろうこと ソフトウェア開発における AI 活⽤での学び 開発現場の成功体験が、全社課題解決への確信に繋がった エンジニアリング領域での⽣成AI活⽤
24. 扉ページのタイトルが⼊る 1. これまでの AI 活⽤ 2. エンジニアリング領域での⽣成AI活⽤ 3. 全社での⽣成AI活⽤ 4. ⽣成AI活⽤の後押し
25. © all rights reserved Luup, Inc. 全社アンケートの実施 ⾮エンジニア領域の AI への期待感と課題が不明瞭さ 全社での⽣成AI活⽤ 「AIで解決したいこと‧期待することは？」の回答（抜粋‧加⼯済み) • 頭の中にあるモヤモヤしたアイデアを話すだけで、スライド構成や企画書のドラフトに落とし込んでほしい • 「あの仕様、なんでこうなったっけ？」という過去の意思決定プロセスを、古参社員に聞かずに検索したい • 候補箇所の書類を解析して、⼈間が⾒落としがちな営業上の「条件」を事前にサジェストしてほしい • SlackやNotionを常に監視して、タスク整理や⽇程調整をして欲しい • 重要商談の前に、先⽅とのこれまでの経緯をリサーチして「刺さる提案の切り⼝」を教えてほしい • 打ち合わせ中は会話に集中したいので、リアルタイムで議事録を作成してネクストアクションまで勝⼿にまとめてほしい • ベテランしか知らない整備のノウハウをAI化して、現場やベンダーが困った時に即座に回答できるようにしたい • 顧客からの問い合わせに対し、過去のベストな対応履歴を踏まえた「満点の回答案」を提案してほしい
26. © all rights reserved Luup, Inc. 汎⽤型課題 • 情報検索 → ？？？ • 要約、翻訳、壁打ち… → Gemini でなんとかなりそう 現場特化型課題 → ？？？ • 修理⼿順のナビ • 営業先のリストアップ • 採⽤⾯接時のフォローアップ 全社の AI ニーズは「汎⽤型」と「現場特化型」に⼤別 汎⽤型課題にアプローチする 全社での⽣成AI活⽤
27. © all rights reserved Luup, Inc. Gemini Enterprise とは Google Cloud が提供する、企業向けの⾼度な AI アシスタント 全社での⽣成AI活⽤
28. © all rights reserved Luup, Inc. Gemini Enterprise の強み ACL‧セキュリティのわかりやすさ 全社での⽣成AI活⽤ • Google Workspace のアクセス権限を引き継ぎ • 機密情報の漏洩リスクを最⼩化 • 安⼼して全社展開できるセキュリティ体制
29. © all rights reserved Luup, Inc. • Gmail、Drive、Calendar など既存ツールが AI で強化 • ⽇常業務の中でシームレスに AI を活⽤ • 追加のツール導⼊不要で、学習コストも最⼩限 Gemini Enterprise の強み Google Workspace を導⼊していることが Enhance される 全社での⽣成AI活⽤
30. © all rights reserved Luup, Inc. Slack 連携だけで、劇的な効果 Slack を連携させるだけで、情報探索の課題が⼤きく改善 全社での⽣成AI活⽤ READ専⽤のBotを作成し連携 初期は「招待されたチャネル」のみ
31. © all rights reserved Luup, Inc. 「AIで解決したいこと‧期待することは？」の回答（抜粋‧加⼯済み) • 「あの資料どこだっけ？」という探し物や、果てしないSlackの過去ログ検索に費やす時間が劇的に減った • 派遣スタッフへの⽇本語添削やサポート⼯数が、AIによる⾼品質な回答⽣成のおかげでほぼゼロになった • 過去の膨⼤な資料から、類似案件の事例やリスクを瞬時にピックアップできるようになった • エラーコード調査や、「どのアプリVerでこの機能が⼊ったか」等の仕様確認が爆速になった • 議事録の要約だけでなく、そこから「未決の論点」や「To Do」を抽出してくれるので抜け漏れがなくなった • 専⾨的な論⽂や、取引先から送られてくる⼤量のデータ資料を要約させ、要点だけを短時間で把握できている • ロードマップなど、ゼロから作ると重い資料の「たたき台」を⼀瞬で作れるようになった ⼀部の社員の使⽤のフィードバックが得られた 実際のユーザーの声が、ツールの価値を何よりも雄弁に物語る 全社での⽣成AI活⽤
32. © all rights reserved Luup, Inc. 汎⽤型課題の拡充 汎⽤型課題は、SaaS コネクタを拡充することで解決 全社での⽣成AI活⽤ Publicチャネルに ⾃動で⼊るように設定変更 過去のやり取りなどを 検索しやすくする対応
33. © all rights reserved Luup, Inc. カスタムコネクタ開発のポイント • 構造化データ（structData）の設計 ◦ メタデータによる検索精度の向上 ◦ ファセット検索‧フィルタリングの実現 • 対応データベース ◦ BigQueryやCloudStorage、Alloyなど • Gemini のグラウンディング強化 ◦ 型付きメタデータによる信頼性の⾼い回答⽣成 Notion の連携 公式コネクタのないサービスへカスタマイズ対応 全社での⽣成AI活⽤
34. © all rights reserved Luup, Inc. • メンバーごとに異なるアクセス権限 ◦ Notion 側の権限 API が限定的 • ⽇々⼤量に更新されるコンテンツ ◦ リアルタイム性の確保が必須 Notion の連携 OAuthを利⽤したNotion連携サーバーの開発 全社での⽣成AI活⽤
35. © all rights reserved Luup, Inc. Notion の連携 連携サーバー開発については、Luup Developer Blog(アドカレ)に🎄 全社での⽣成AI活⽤ https://zenn.dev/t_kurimura/articles/ai-kuri-gemin_notion_20251205
36. © all rights reserved Luup, Inc. 汎⽤型課題の拡充 汎⽤型課題は、SaaS コネクタを拡充することで解決 全社での⽣成AI活⽤
37. © all rights reserved Luup, Inc. 「AIで解決したいこと‧期待することは？」の回答（抜粋‧加⼯済み) • 曖昧なニュアンスで伝えても、Slackの検索ではヒットしなかった「本当に探していた情報」を⾒つけ出せるようになった • 電話や商談中にその場で裏取りや調査ができるようになり、案件の「持ち帰り検討」が減った • ⾃分宛ての質問をAIが⼀次対応して捌いてくれるため、本来集中すべき業務に没頭できる時間が⽣まれた • 単に過去事例を探すだけでなく、「過去はこうだったから、今回はこう返信すべき」という⽅針提案までしてくれる • 担当者の記憶やバイアスに左右されない、フラットで網羅的な情報収集が可能になった • 部署をまたぐ情報もAIが拾い集めてくれるため、他部署の動きや⽂脈をキャッチアップしやすくなった • 散らばった資料や議事録を繋ぎ合わせる「捜索時間」がなくなり、もはや業務になくてはならないツールになった Gemini Enterprise の導⼊効果 社員からの声 全社での⽣成AI活⽤
38. © all rights reserved Luup, Inc. 導⼊の決め⼿ • トライアルでの明確な成果 社員からの⾼い評価 • 既存インフラとの親和性 Google Workspace との統合でスムーズな導⼊‧学習コストの最⼩化 • AIツールとして抽象化した価値 スタンダードなツールのであれば、今後ツールが代わっても経験を活かせる Gemini Enterprise の正式導⼊について トライアルでの⼿応えを経て、全社展開を決断 全社での⽣成AI活⽤
39. © all rights reserved Luup, Inc. Gemini Enterprise の導⼊効果 従業員のうち半数が毎⽇利⽤している 全社での⽣成AI活⽤
40. © all rights reserved Luup, Inc. 営業フローの⾃動化 今後（現場特化型課題へのアプローチ） Gemini Enterprise は Agent Builder と連携などが今後の課題 全社での⽣成AI活⽤ プロダクトのDB 連携 データエージェント 拡充
41. 扉ページのタイトルが⼊る 1. これまでの AI 活⽤ 2. エンジニアリング領域での⽣成AI活⽤ 3. 全社での⽣成AI活⽤ 4. ⽣成AI活⽤の後押し
42. © all rights reserved Luup, Inc. Software Development 部 → Software 部 Software Development 部から Software 部へ ソフトウェア「開発」から、全社への活⽤‧浸透などへの⽬線変化 ⽣成AI活⽤の後押し 現存するソフトウェアプロダクトの機能開発および運用・保守に限らず、新技 術創出やAI投資などを通じたソフトウェア技術主導での事業および経営に対 する価値提供を目指す部門と解釈を広げたもの
43. © all rights reserved Luup, Inc. 1. Software部主催の全社勉強会 ゲームをつくってみる（HTML‧JS‧CSS） 2. AI コミュニティ (Slackチャネル） 費⽤対効果の議論、ナレッジ共有 3. 社外パートナー との連携 GoogleCloudさんや代理店さんからの勉強会 AI ⽂化を根付かせた 3 つの仕掛け ⽣成AI活⽤の後押し ⽣成AI社内勉強会の様⼦
44. © all rights reserved Luup, Inc. 経営レイヤーの考え ⽣成AI活⽤の後押し 全社会でのスライドの⼀部
45. 街じゅうを ｢駅前化」する インフラをつくる
46. © all rights reserved Luup, Inc. • インフラ‧SRE エンジニア • IoT エンジニア • バックエンドエンジニア • データエンジニア • Web フロントエンジニア • プロダクトマネージャ • Android エンジニア • iOS エンジニア エンジニア（以外も）⼤募集中です！ カジュアル⾯談も⼤歓迎