Algorithm

二部グラフの最大重みマッチングとその解法

高速マッチングを実現する!二部グラフの最大重みマッチングとその解法 こんにちは!AI技術開発部の木村彩恵です。 業務では、タクシーアプリ『GO』の中核技術である、乗客からのリクエストに対し配車するタクシーを決定するマッチングエンジンの開発に携わ…

チュートリアルより少し踏み込んだOR-Tools

はじめに この記事は GO Inc. Advent Calendar 2025 の21日目です。 AI技術開発部の小南です。 この記事ではOR-Toolsで解くルート最適化について、公式のチュートリアルより少し詳しい解説を行います。 制約条件の設定をカスタマイズしたくなった時などに、…

POI検索の失敗ログから見えた「誤字脱字」と「ユーザーの真の意図」

こんにちは、AI技術開発部の齋藤智輝です。 この記事は、GO Advent Calendar 2025 19日目の記事です。 タクシーアプリ『GO』の目的地検索(POI検索)において、私たちはユーザー体験を損なわないよう 「検索速度」 を非常に重視しています。しかし、速度を最…

「やりたいこと」を起点としたPolarsでの実装方法

はじめに はじめまして、AI技術開発部 分析グループの赤池です。 GO株式会社に入社して4ヶ月、これを機にPythonのデータハンドリングで長らくお世話になったpandasを卒業してPolarsに入学したのですが、 当初、やりたいことは明確なのにどう実装すればいいか…

PG BATTLE 2022参加レポート

これはMobility Technologies (MoT) アドベントカレンダー6日目の記事です。 2022年10月22日に開催された企業・学校対抗の競技プログラミング大会の PG BATTLE 2022 にMoTから参加したので、その時出題された問題・感想について記載していきます。 PG Battle…

DeNA TechConでETAについて話してきました

2022年3月17日にDeNA TechCon 2022「Unlimited Expansion」にて、「あと何分?タクシーアプリ『GO』到着予測AIの社会実装まで」という内容で登壇を行いました。 本記事では登壇の内容を簡単に紹介します。 当日のスライド スライドは前半と後半の2部構成とな…

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?…

GIS処理を超超高速化した話

この記事は Mobility Technologies Advent Calendar 2021 の12日目です。 MoTでサービス展開しているタクシーアプリ『GO』では、地理情報を元にした様々な処理を行っているのですが、その中でも、タクシー車輌やお客様が特定範囲内に位置しているかどうかの…

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…

見落とされたKPIダッシュボードの改善

リリースは終わりではなく、終わりなきサービス運営のはじまりです。サービスの運営には、サービスの現状を映し出すダッシュボードが重要となります。私たちがデータポータル (DataStudio) を用いてダッシュボードを作成し、失敗・改善した事例をご紹介しま…

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…

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…