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統計検定準1級受験体験記

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MoT、AI技術開発部の立松です。先日、統計検定準一級(CBT)を受験し合格しました。非常に学びの多い資格だったので、勉強の流れや受験してよかった点などをご紹介したいと思います。 はじめに こんにちは!MoT、AI技術開発部の立松です。普段はDRIVE CHARTと…

データサイエンティスト向け性能問題対応の基礎

こんにちは、Mobility Technologiesのデータエンジニアの渡部徹太郎です。 データサイエンティストの皆さん、以下のような状況になったことないでしょうか。 こういったときは以下の資料を見てください。きっと解決します! スライドへのリンク この資料は、…

PG BATTLE 2021に参加しました

これはMobility Technologies (MoT) アドベントカレンダー20日目の記事です。 2021/10/23 に開催された企業・学校対抗のアルゴリズムコンテストPG BATTLE 2021 にMoTから参加したので、今回出題された問題や結果、感想についてまとめます。 PG BATTLE とは?…

物体検出のエラー分析ツールTIDE

※本記事の背景にある「道路情報の差分抽出プロジェクト」は、2025年8月1日付けで会社分割に伴い新会社GOドライブ株式会社に移管されました。現在は、GOドライブ社のテックブログにて継続的に技術情報を発信していますので、そちらもご参照ください。 この記…

タクシーアプリ特有の到着予想時間算出エンジンの特徴

AI技術開発部アルゴリズムグループの齋藤です。 今回は前回紹介した到着予想時間(Estimated Time of Arrival, ETA)について、タクシーアプリ「GO」を運用する際に出てくる特有の問題を考慮して開発した内製ETA算出エンジンの概要と特徴について紹介します。 …

タクシー交通システムはどこまで効率化できるのか?

AI技術開発部アルゴリズムグループマネージャーの織田です。 MoTでは既存のタクシー交通システムのDXによる効率化を推進していますが、「果たしてどこまで効率化が可能なのか」という究極的な問いについて考えることは有益であると考えています。未来が完全…

複数結果を返すマップマッチロジックの紹介

AI技術開発部アルゴリズムグループの谷本です。今回はマップマッチ結果を複数出すロジックについて紹介します。GPSだけだと走った道路を特定し切らないときに「道路の走行軌跡の候補を複数出して」後で絞る、といった使い方をしたいときに用いることができま…

Bokehを使ったインタラクティブな可視化ツール

この記事では以前Bokehを使ったインタラクティブな可視化ツールの作成したときの経験に基づいて、複数の実現方法を比較・検証します。 はじめに アルゴリズムグループの佐藤です。この記事では以前Bokeh を使ったインタラクティブな可視化ツールの作成したと…

ABテスト効果検証 -Bayesian Testing-

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AI技術開発部分析グループ所属の秋月です。 分析グループは、タクシーアプリ「GO」におけるデータドリブンなビジネス意思決定を行うために、様々なユーザ分析、乗務員分析を行っています。 本記事では、ABテストを実施した際の効果検証に利用する Baysian Te…

タクシー配車のマッチング・マーケットデザイン

AI技術開発部アルゴリズムグループマネージャーの織田です。 タクシーアプリ「GO」のコアとなるビジネスロジックの一つに、「利用客」と要件にあった適切な乗務員・車両(本記事では「供給者」と呼ぶ)をマッチングするアルゴリズムがあります。では、どのよ…

CHART Edge AIライブラリ開発におけるCI/CD紹介

※本記事の背景にある『DRIVE CHART』は、2025年8月1日付けで会社分割に伴い新会社GOドライブ株式会社に移管されました。現在は、GOドライブ社のテックブログにて継続的に技術情報を発信していますので、そちらもご参照ください。 システム開発部 AI基盤グル…

ETA(到着予想時間)の重要性と「通り過ぎ問題」への対策

AI技術開発部アルゴリズムグループの齋藤です。 今回は弊社が提供するタクシーアプリ「GO」における非常に大事な到着予想時間(Estimated Time of Arrival, ETA)とは何か、精度向上のためにどのような工夫をしているのかについて紹介させていただきます。 は…

Cythonによる内製地図ライブラリの経路検索の高速化

AI技術開発部アルゴリズムグループの谷本です。「マップマッチ・経路検索などのアルゴリズムを含む内製地図ライブラリ」のメンテナンスを主業務としています。今回はpythonによって実装された内製地図ライブラリ、特に経路探索部分をCythonを使って高速化し…

Kaggleコンペ「Google Smartphone Decimeter Challenge」で6位を獲得しました

MoTのAI技術開発部の立松と島越です。先日行われたkaggleの"Google Smartphone Decimeter Challenge"コンペティションにて、私たちが参加したチームが6位で金メダルを獲得しました。本記事では、我々の解法や上位陣の解法を含めたコンペの概要についてスライ…

入門 統計的因果推論

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AI技術開発部分析グループマネージャーの島田です。分析グループは、タクシーアプリ「GO」におけるデータドリブンなビジネス意思決定を行うために、様々なユーザ分析、乗務員分析を行っています。本記事では、分析グループ内で開催した統計的因果推論の勉強…

因果推論によるマーケティング効果推定

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MoTでは、さまざまな施策の効果をデータ分析によって計測し、次の施策に繋げています。本記事ではその例の一つとして、統計的因果推論を用いたマーケティング施策の効果推定事例を紹介します。 AI技術開発部アルゴリズムグループの老木です。タクシーアプリG…

AI を用いたタクシー配車における BigQuery 徹底活用術 [後編]

AI技術開発部アルゴリズムグループの島越です。前回は、アルゴリズムグループの老木と島越がGoogle Cloud Day: Digital' 21 で登壇した内容について、BigQueryの活用例についてまで紹介しました。こちらの後半パートでは、BigQuery ML の活用例について紹介…

AI を用いたタクシー配車における BigQuery 徹底活用術 [前編]

AI技術開発部アルゴリズムグループの島越です。今回は、アルゴリズムグループの老木と島越がGoogle Cloud Day: Digital' 21のブレイクアウトセッションで「AI を用いたタクシー配車における BigQuery 徹底活用術」というタイトルで登壇しましたので、その内…

BigQuery で統計処理を完結させる

はじめまして、AI技術開発部 分析グループ の浅見です。 Mobility Technologies(MoT)では、BigQuery上でログの保存やデータマート運用を行い、集計や分析をした上で、LookerやGoogleスプレッドシートで効果検証などをレポート化しています。BigQueryはとて…

Data Science @ GO

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AI技術開発部アルゴリズムグループマネージャーの織田です。アルゴリズムグループは、配車アプリ「GO」におけるデータ分析や、機械学習システムの開発・運用を行なっているチームです。本記事では、私たちがチームとして実践している「GO」のデータサイエン…

Kaggle のデータ分析コンペ Shopee - Price Match Guarantee で『10位 / 2,426チーム』を獲得しました

初めまして。MoTのAI技術開発部アルゴリズム第一グループの島越 [1]です。本ブログでは、私が最近ソロで10位を獲得したKaggleのコンペティション「Shopee - Price Match Guarantee」で行った取り組みについてと上位の手法について紹介したいと思います。なお…

The Web Conference 2021 参加報告

2021年4月19日から23日まで開催されたThe Web Conference 2021(WWW)にAI技術開発部 アルゴリズムグループの織田が参加しましたので、モビリティサービス観点での学会概要を報告したいと思います。また、効果検証、推薦システムに関するLikedIn / Googleの論…

ドラレコ映像を使った地図メンテナンスを支えるコンピュータビジョン技術

※本記事の背景にある「道路情報の差分抽出プロジェクト」は、2025年8月1日付けで会社分割に伴い新会社GOドライブ株式会社に移管されました。現在は、GOドライブ社のテックブログにて継続的に技術情報を発信していますので、そちらもご参照ください。 こんに…

タクシー走行の模倣学習に関する研究論文が「The Web Conference 2021」に採択されました

AI技術開発部アルゴリズムグループの織田です。 この度、自身が取り組んでいた研究「Equilibrium Inverse Reinforcement Learning for Ride-hailing Vehicle Network」がWeb・データマイニングに関する国際会議「The Web Conference 2021」にて論文採択され…

物体検出フレームワーク

※本記事の背景にある「道路情報の差分抽出プロジェクト」は、2025年8月1日付けで会社分割に伴い新会社GOドライブ株式会社に移管されました。現在は、GOドライブ社のテックブログにて継続的に技術情報を発信していますので、そちらもご参照ください。 IceVisi…

SIGSPATIAL2020参加報告と論文紹介

2020/11/3 ~ 2020/11/06 にかけて開催された ACM SIGSPATIAL 2020 (28th ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems) にAI技術開発部 アルゴリズムグループの 高橋 と 齋藤 が参加しましたので論文紹介とあわ…

Kaggleコンペ「RSNA STR Pulmonary Embolism Detection」で9位を獲得しました

はじめに 2020 年 10 月に終了した Kaggle のコンペ 「RSNA STR Pulmonary Embolism Detection」で MoT のメンバー 佐藤、島越で構成されるチームで、784 チーム中9位となり、金メダルを獲得しました! 本記事では、このコンペの概要と我々のソリューション…

KDD2020にオンライン参加しました

はじめに 2020/08/23~2020/08/27 にかけて開催されたKDD2020(The 26th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining)に佐藤と島越が参加しました。KDD は機械学習やデータマイニングに関するトップカンファレンスの1つであり、Mobility…

ラベルなしデータを用いた Dense Tracking の研究動向

※本記事の背景にある『DRIVE CHART』は、2025年8月1日付けで会社分割に伴い新会社GOドライブ株式会社に移管されました。現在は、GOドライブ社のテックブログにて継続的に技術情報を発信していますので、そちらもご参照ください。 はじめまして、AI技術開発部…

Kaggleコンペティション「OpenVaccine: COVID-19 mRNA Vaccine Degradation Prediction」で2位入賞しました :)

Kaggleコンペティション「OpenVaccine: COVID-19 mRNA Vaccine Degradation Prediction」において、MoTのデータサイエンティスト 藤川和樹* を含む2名のチームが1,636チーム中2位に入賞しました。 本コンペティションでは、多様な配列と構造を持つRNA分子内…