デブサミ2020 事業グロースを加速させる「分析基盤」の作り方 japantaxi

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事業グロースを加速させる
「分析基盤」の作り方
〜Developers Summit 2020〜
2020.02.14
JapanTaxi株式会社
マーケティング部
BIグループ
伊田正寿

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自己紹介
名前：伊田正寿
年齢：34歳
前職：
- 中小SIerのSEとしてDWHからBIの構築/客先常駐でO2Oアプリの分析
- 院外処方分析を展開するベンチャーのデータエンジニア
現職：2018年9月JapanTaxi株式会社に入社
データエンジニア / データアナリストを兼任

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アジェンダ
1. 会社・事業紹介
2. 分析基盤の役割
3. 分析基盤の開発・運用
4. 事例紹介

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4. 事例紹介

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900万DL超日本No1タクシーアプリ
アプリマップ上で指定したピン位置にタクシーを手配。
全国47都道府県で約7万台と、全国のタクシー車両1/3がアプリで呼べる。
Google Mapsや音声AIなど様々な注文チャネル、決済、経費精算に対応。
*App Annie調べタクシー配車/ライドシェアアプリ内における、日本国内累計ダウンロード数/月間平均アクティブユーザー数(iOS/Google Play合算値)調査期間：2017年10月1日〜2018年9月30日
タクシー配車アプリ『JapanTaxi』
外部注文チャネル地図・経路検索
Google Maps iphone map
経費精算
Concur MoneyForward
海外
KakaoT LINE TAXI
my route
iphone siri Alexa/echo spot mydaiz LINE clova
Yahoo!乗換案内
外部注文チャネル音声AI
NAVITIME setowa 信州ナビ Japan Trip Navigator
Grab

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タクシー配車をサポート『JapanTaxi DRIVER’S』
通話機能付き乗務員向けアプリ
『JapanTaxi』アプリからの配車注文をクラウド経由で
複数車両に直接飛ばすことですばやい配車成立を実現。
乗務員とお客様が直接コミュニケーションをとる機能や
高精度ナビゲーションシステムを導入。
将来的には『JapanTaxi DRIVER’S』1台で電話もアプリも対応可能に。

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コンテンツ配信と決済対応を兼ね備えたデジタルサイネージ端末
QRコード決済に対応する『広告タブレット』と
クレジットカードや交通系ICなどマルチ決済対応『決済機付きタブレット』の2種を全国展開。
日英中(簡/繁)韓の多言語表示に加え、音声通訳機能も追加予定。
キャッシュレスを加速『JapanTaxi タブレット』
広告タブレット決済機付きタブレット
※一部地域にて非対応ブランド有
タブレット導入エリア
北海道・東京都・千葉県・埼玉県・神奈川県・愛知県・石川県・富山県・滋賀県・京都府・
大阪府・兵庫県・福岡県
※クレジットカードは
1万円以下はPIN、サインレス

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4. 事例紹介

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分析基盤の役割
・分析の役割

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・分析の役割
▷意思決定をサポートすること

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・分析の役割
・分析基盤の役割

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・分析の役割
▷必要な時に必要なデータを適切な形で提供すること

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・分析の役割
・分析基盤の開発・運⽤

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・分析の役割
▷いかに開発・運⽤コストを減らし、
分析に集中できる環境を作れるかが重要

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・分析の役割
分析の役割を果たすために、分析基盤の開発・運用は重要

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2.分析基盤の役割
4. 事例紹介

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分析基盤の開発・運用
・チーム体制
・JapanTaxiが保有するデータ
・アーキテクチャ図
・分析基盤の開発・運用

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分析基盤の開発・運用〜チーム体制〜
チーム体制
3名
1名
データサイエンティスト
機械学習エンジニア
データアナリスト
データエンジニア
AI
チーム
BI
チーム
データエンジニア

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扱っているデータについて
1. 「JapanTaxi」アプリ︓配⾞、決済、ユーザー情報、広告、アプリ/サーバーログなど
2. JapanTaxi DRIVER’S︓配⾞情報
3. JapanTaxiタブレット︓決済情報
4. 動態︓タクシー⾞両の位置情報
※ これらのデータをもとにしたユーザー軸、タクシー会社軸など様々な分析要求が存在する
これらのデータが分析基盤(BigQuery)にすべて集まっている
イベント時のみの公開情報です

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分析基盤の開発・運用〜アーキテクチャ図〜

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分析基盤の開発・運用〜課題〜
1. 分析基盤への連携処理を開発するのが⼤変
2. 連携処理を適切な順序で動かすワークフローの開発が⼤変
3. 障害発⽣時のリカバリが⼤変
分析基盤を開発・運用するにあたっての主な課題

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分析基盤への連携処理にtroccoを選択

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ワークフローエンジンにCloud Composerを選択
Cloud Composer Apache Airflow

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trocco & Cloud Composerの選択理由
1. マネージドのEmbulk
2. 豊富な接続先
3. GUIベースの簡単操作
trocco
1. マネージドのワークフローエンジン
2. Pythonベースで柔軟な処理が可能
3. GUIでの可視化・操作(再実⾏等)が可能
Cloud Composer

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分析基盤の開発・運用〜課題解決〜
1. 分析基盤への連携処理を開発するのが⼤変
▷troccoで解決した
2. 連携処理を適切な順序で動かすワークフローの開発が⼤変
▷Cloud Composerで解決した
3. 障害発⽣時のリカバリが⼤変
▷上記構成により1〜2ヶ⽉に1回くらいの頻度に減少(以前は1ヶ⽉に1〜2回)
分析基盤を開発・運用課題をtrocco & Cloud Composerで解決した
もう少し細かい話は弊社ブログを参照ください

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2.分析基盤の役割
4. 事例紹介

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事例紹介
事前確定運賃とメーター運賃
デフォルト選択問題

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事例紹介
事前確定運賃とは
概要
乗⾞前にルートと運賃が確定しているサービス(2019年10⽉28⽇開始)
メリット
▷ルートが決まっているので安⼼
▷運賃が確定しているので渋滞にはまってもメーターを気にしなくて良い
▷お客様、乗務員双⽅の⼼理的負担を軽減
デメリット
▷場合によっては通常のメーター運賃のほうが割安になることもある
※「JapanTaxi」アプリではネット決済登録が必須

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事例紹介
事前確定運賃は同意の上で注文できます

35
事例紹介
ここで⼀つ、
UIの導線で問題が発⽣します

36
事例紹介
「今後、この画面を表示しない」にチェックを入れたとき

37
事例紹介
次回以降の注文で、事前確定運賃がデフォルト選択になります

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事例紹介
なにが問題か

39
事例紹介
事前確定運賃に対応している
タクシー会社がまだまだ少ない
(サービス開始当初時点で)

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事例紹介
事前確定運賃に対応しているタクシー会社の車両からのみ配車される
メーター運賃事前確定運賃
⼀番近い⾞両が配⾞される
事前確定運賃対応のタクシー会社
& ⼀番近い⾞両が配⾞される
事前確定運賃
未対応
事前確定運賃
未対応
事前確定運賃
未対応
事前確定運賃
対応

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事例紹介
マッチング率低下とキャンセル率増加の可能性がある
1. 配⾞可能な⾞両が存在しない場合がある(マッチング率低下)
2. 遠くの⾞両にマッチングしてしまう可能性がある
3. 遠くの⾞両にマッチングすると
▷お迎えに時間が掛かる
▷時間が掛かるのでキャンセル(キャンセル率増加)

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事例紹介
それでも
⻑年掛けて実現した制度であるので
使って欲しいという想いから
デフォルトで事前確定運賃が選択される仕様に決定
(※指標をモニタリングして結果が悪ければすぐに修正することが前提)
結局のところ僕らはベンチャーであり、新しいモビリティの世界を作るという想いを持っています。
時には⼀⾒不合理な判断もするという姿勢なのです。

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事例紹介
リリース後のモニタリング

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事例紹介
リリースから2日後にダッシュボードを配信してモニタリング
・事前にテストデータで分析基盤へのパイプラインおよびダッシュボード作成
・リリース後翌⽇に本番データを連携しデータチェック＆ダッシュボード配信設定
※trocco&Cloud Composerの構成だからこそ⾼速に開発ができ、かつ各種データを安定的に連携できた

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事例紹介
やはりマッチング率は低下傾向
リリース⽇
マッチング率
時間軸
低下傾向

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事例紹介
様々な⾓度からデータを確認、議論の結果、
デフォルト選択をメーター運賃に
変更することを決定

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事例紹介
残念な結果ではあるが、
レポートを⽐較的早い段階でSlackに配信
皆が確認、議論できる状況を作ったことで
次のアクションに繋げた

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まとめ

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まとめ
・分析の役割
事業グロースを加速させる「分析基盤」の作り方

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