イベント概要 本イベントでは、GO株式会社のデータ・AI活用組織において、どういう役割の人がいて、どういうフォーメーションで活動しているかを、30分でライトに紹介します。 イベント詳細 GO株式会社は、「移動で人を幸せに。」をミッションに掲げ、モビリティ領域を軸とする多様な事業・サービスを展開しています。各サービスでは様々な箇所でデータやAIを活用しており、サービスの質の向上に寄与しています。 例えば、タクシーアプリ『GO』では、大規模なタクシーの交通データを活用して、リアルタイム需給予測を行い、従来の10倍以上のご依頼に対応する「AI予約」機能や、ユーザーがタクシーに配車依頼を行ったときに何分でお迎えすることができるかを示す「到着予想時間（ETA）」などの様々なAIサービスを提供しています。他にも次世代AIドラレコサービス『DRIVE CHART』では、ドライブレコーダーから得られる各種

アジェンダ 初めての位置情報エンジニアリング つまずきポイントあるある（松浦） 位置情報を扱う現場では、”同じ場所を表すデータなのに位置が合わない”、”見たこと無い特殊なデータフォーマット”、”データベースで位置情報の検索が遅い”、”そもそも謎な専門用語”、”「緯度経度」と言ったら「経度緯度だろ！」と怒る先輩”など希望をもって位置情報に挑むエンジニアの出鼻をくじくつまずきポイントがたくさんあります。 ここではそんな駆け出し位置情報エンジニアに向けて、つまずきポイントとその対処について紹介します。 『GO』アプリの地理空間データを扱う工夫 (牧瀬) タクシーアプリ『GO』のサービスを実現するために、さまざまな地理空間データを管理・加工し、サービスの様々な箇所で利用しています。このような地理空間データはそのデータ量の大きさや、高速にアクセスする必要性から、分割管理したり、使いやすいように加工し

アジェンダ Reactで地図上にタクシーをゴリゴリ描画する方法（大橋） タクシーアプリ『GO』にはTypeScriptとReactで構築されたタクシー事業者様向け管理画面「GO管理画面」があります。「GO管理画面」ではタクシー事業者様が、タクシーアプリ『GO』で呼ばれるタクシーの動きを地図上でリアルタイムに確認するための機能「リアルタイム運行管理」があります。この機能は大規模なタクシー事業者様だと数千台を一度に描画するというケースもあり、かなりの負荷がブラウザにかかります。今回はこのリアルタイム運行管理において、どうやってリアルタイムに渡されるタクシー画像の描画を実装したのか、マップ描画のためのライブラリの選定と意思決定、パフォーマンスを出すための各種テクニックなどをお話します。 最近の推しフロントエンド構成（鈴木） 「GO管理画面」で試行錯誤しながら行き着いた、現在使っているライブラリや

お知らせ connpassではさらなる価値のあるデータを提供するため、2024年5月23日(木)を以ちましてイベントサーチAPIの無料での提供の廃止を決定いたしました。 2024年5月23日(木)以降より開始予定の「connpass 有料API」の料金プランにつきましてはこちらをご覧ください。 お知らせ connpassをご利用いただく全ユーザーにおいて健全で円滑なイベントの開催や参加いただけるよう、イベント参加者向け・イベント管理者向けのガイドラインページを公開しました。内容をご理解の上、イベント内での違反行為に対応する参考としていただきますようお願いいたします。 6月 27 【対面開催】GO TechTalk Deep Dive into AI 次世代AIドラレコサービス編 コンピュータビジョン、データサイエンス、モデル高速化、継続的インテグレーション、データ収集

アジェンダ タクシーアプリ『GO』のデータ基盤の全体像（鈴木） タクシーアプリ『GO』で扱う大規模なデータ分析基盤の全体像と主要コンポーネントの役割や技術スタックを簡単にご紹介します。 車両位置情報データの圧縮によるCloud Pub/Subのコスト削減（牧瀬） 日本中を走行する大量のタクシー車両の位置や乗降の情報は、タクシーアプリ『GO』のサービスを実現するのに必要なだけではなく、分析やAI学習などに活用し、サービスを絶えず改善していくためにも必要です。一方、サービスの拡大に伴い、大量の車両データを扱うパイプラインのコストが課題となっていました。データの特性に合った圧縮を行い、大幅にコストを削減できた事例を紹介します。 AWS Aurora S3 Export を利用した、負荷をかけない GCP BigQuery へのデータ連携 (伊田) プライベートサブネット内にある Aurora に