開発内製化/AI・データ活用/技術的負債/etc.

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タイムスケジュール  19:00～19:05  オープニング  19:05～19:10  ISSUE COMMITTER概要説明  19:10～19:35  事業説明・ISSUE OWNER自己紹介  19:35～19:50 
ISSUEの説明＆課題対応  19:50～20:25  Q&A  20:25～20:30  クロージング 

TECH PLAY   ISSUE COMMITTERについて  

ご案内とお願い  1. 皆さんからの意見や質問ウェルカムです！    2. クローズドな場を大切にしたいので、  　この場の情報はこの場限りで！    3.
ぜひ感想をアンケートで教えて下さい！ 

事業説明  &   自己紹介 

7 自己紹介小野寺良祐 ©2020 MeeTruck K.K. ISSUE OWNER MeeTruck株式会社
テクノロジー統括部 CTO 兼統括部長 37歳。大阪出身。千葉県在住。 10年間、大手中堅Sler・ベンチャー・スタートアップ等で SEとして勤務。組込、デスクトップ /クラウドアプリケーション、 Android／iOSネイティブアプリケーション等、様々な開発プロジェクトに参画。その後、フリーランスのエンジニアとして、 AIロボティクスのセンシング技術に関する研究開発、 OMOサービスの連携システムの構築、 MaaSビジネスにおける移動体位置情報トラッキングシステムの改修など、ベンチャーやスタートアップを中心に、 4年間で計6社の技術的支援を行う。また、企業や学校におけるプログラミング教育に携わり、 IT人材の育成にも注力。 2020年、SoftBank入社後、物流DXプロジェクトに参画。

8 目次 MeeTruck社のご紹介 ©2020 MeeTruck K.K. ISSUE 1 外部パートナーを活かしながら進める開発内製化の課題 ISSUE
2 データ活用とAIソリューション導入の課題 ISSUE 3 アプリのクロスプラットフォーム化の課題

10 MeeTruck社のご紹介 ©2020 MeeTruck K.K. ビジョン ITを通じて物流業界の人々を幸せにし、最も必要とされる企業を目指す日本の物流業界を支える基盤となり、業界の持続的な発展に貢献する
ミッション

11 MeeTruck社のご紹介 ©2020 MeeTruck K.K. 運送業界が持続的に発展するためのデジタル化を支援強み市場 DXの知見運送業の知見
変革・挑戦信頼・高品質テクノロジーを活用したデジタル化支援日本のトラック輸送を担う、中小運送会社約6万社

12 ©2020 MeeTruck K.K. MeeTruckの目指す世界経営者・配車担当・事務員・ドライバー・協力会社をつなぐ   コミュニケーションサービス  配車支援実績照会 
スマホ対応メッセージ  運送マッチング 

16 ©2020 MeeTruck K.K. 業界が取り組むべき課題コンプライアンス遵守ドライバー満足度安全・品質売上拡大配車作業の属人化
システム費用社内情報共有

17 ©2020 MeeTruck K.K. これまでの歩み 2020 / 4 MeeTruck設立 2020
/ 7 POC実施 2020 / 10 TMS Webサービスローンチ 2020 / 11 TMS Androidアプリサービスローンチ 2021 / 3 TMS iPhoneアプリサービスローンチ 2021 運送マッチングサービスローンチ（予定）

20 ©2020 MeeTruck K.K. これまでの歩み 2020 / 7 POC実施カスタマージャーニー分析
ユーザーストーリーマッピングペルソナ作成インセプションデッキトレードオフスライダー UXリサーチユーザーインタビュー設計 MVP(Minimum Viable Product) 作成数十社の顧客にご協力いただき、仮説を検証プロダクト・サービスの方向性を決定エレベーターピッチ

22 ©2020 MeeTruck K.K. これまでの歩み 2020 / 10 TMS Webサービス
ローンチ

24 ©2020 MeeTruck K.K. これまでの歩み 2020/11, 2021/3 TMS アプリサービスローンチドライバー用 
配車業務用 

27 ©2020 MeeTruck K.K. これまでの歩み将来現在業務のデジタル化からマッチングで収益改善をトータルで支援発注受注
配車計画配送指示配送業務実施報告実績集計電話 FAX Mail 紙メモ FAX Mail ホワイトボード A4用紙配車/ ドライバーアプリ電話連絡デジタコ作業報告 A4用紙未実施配車支援サービスによる効率化、デジタル化収支管理機能配車表機能トラックマッチング稼働率傾向、配車傾向などのデータを収集モデル構築/機械学習推論・・・最適運賃探索分類・・・マッチング求貨求車サービス自動配車アルゴリズム 1 2 指示書 A4用紙

28 ©2020 MeeTruck K.K. 組織体制　営業・マーケティング　法務・財務・経理・コーポレート　システム企画　アナリスト　　デザイナー
　Webエンジニア　アプリエンジニア　インフラ・SRE 　データエンジニア職能型

29 ©2020 MeeTruck K.K. 組織体制　営業・マーケティング・ CS 　法務・財務・経理・コーポレート　　システム企画　　アナリスト　
　デザイナー　Webエンジニア　アプリエンジニア　インフラ・SRE 　データエンジニア TMS サービスマッチングサービスサイト販促広告 Go to Market 職能型プロジェクト型マトリックス組織

30 ©2020 MeeTruck K.K. プロジェクト TMS（業務支援サービス） Go to Market
サイト販促広告マッチングサービス

31 ©2020 MeeTruck K.K. プロジェクト TMS（業務支援サービス）プロジェクト Webシステム開発チームモバイルアプリ開発チーム
顧客管理システム開発チーム管理システム開発チーム R&Dチームサービス開発チーム個人情報保護・業法チーム

　　　　　　　　　 ISSUEの紹介 

35 ©2020 MeeTruck K.K. ISSUE 1 - 背景日本全国・海を超えた開発チーム編成 2
2 1 1 15 8 3 2 25 1

36 ©2020 MeeTruck K.K. ISSUE 1 - 背景会社立ち上げ〜
1stローンチまでの開発編成外部パートナー（海外） BrSE MeeTruck（日本）

37 ©2020 MeeTruck K.K. ISSUE 1 - 背景会社立ち上げ〜
1stローンチまでの開発編成外部パートナー（海外） MeeTruck（日本） Webシステム開発アプリ開発 ※ 開発の大半を海外の外部パートナーに委託

38 ©2020 MeeTruck K.K. ISSUE 1 - 背景 1stローンチ〜
最近の開発編成外部パートナー（海外） BrSE MeeTruck（日本）

39 ©2020 MeeTruck K.K. ISSUE 1 - 背景外部パートナー（海外） MeeTruck（日本）
Webシステム開発アプリ開発 ※ Webシステム開発は相変わらず、開発の大半を海外の外部パートナーに委託 1stローンチ〜最近の開発編成

40 ©2020 MeeTruck K.K. 創業期における社内のエンジニアリソース不足情熱あるクリエイティブなメンバーがやりがいを持って働くことのできる環境や文化を社内につくっていきたい！テック部門組成時の想い開発を外部に委託するという選択
ISSUE 1 - 課題（実際は・・・）

41 ©2020 MeeTruck K.K. ISSUE 1 - 課題開発の大半を外注していた場合において開発パートナーを活かしながらも
内製化（社内チームへの移管）を実現していくことの難しさ内製化と言っても全てを自社で実現する必要はないと思っている。（優秀なパートナーとお仕事ができるのは楽しい☆）しかしながら、開発のコアな部分だけでも自社で持たなければ、開発をコントロールしにくい。柔軟でスピーディな開発が行えない。 ISSUE

43 ©2020 MeeTruck K.K. ISSUE 2 - 背景答えの用意されていないプロダクト開発仮説
検証よりどころはお客様の声

44 ©2020 MeeTruck K.K. ISSUE 2 - 背景 1. お客様の生の声
2. お客様の声なき声（＝データ）２種類のお客様の声

45 ©2020 MeeTruck K.K. ISSUE 2 - 背景 1. お客様の生の声
営業拠点を東日本・中日本・西日本に配備日本通運のチャネルなども活用しながら、お客様に積極的にアプローチ

46 ©2020 MeeTruck K.K. ISSUE 2 - 背景 2. お客様の声なき声（=データ）
1stローンチの段階から、裏側でデータ解析基盤を構築良い意味でお客様の声を鵜呑みにしない、客観データに基づいたデータドリブンな意思決定を支援

47 ©2020 MeeTruck K.K. ISSUE 2 - 背景学習済みモデル
CRM データソースデータ収集データ整形データ加工データ活用業務システム（基幹/情報）データレイクデータウェアハウスデータマート参照 E T L 抽出・変換・ロ l ド収集収集収集サーバーログ操作ログ収集構造化データ分析環境分析解析統計機械学習 Web/アプリレポーティング BI 加工集計集約データマートデータマート推論売上請求利用状況参照営業マン経営者 UXデザイナーアナリストプロダクトオーナー・・・ BigQuery Cloud Data Fusion RDS MeeTruck Intelligent Platform Airflow

48 ©2020 MeeTruck K.K. ISSUE 2 - 背景ユーザーフィードバックを素早く精査（週一回のユーザーフィードバック確認会議）
仮説を立て、優先順位を設定し、アジャイルに開発をおこなう恐れずにどんどんリリースお客様の生の声とデータの両軸から仮説を検証仮説検証型アジャイルプロダクト開発

49 ISSUE 2 - 背景カテゴリモニター顧客からの改善要望抜粋使い勝手・操作性 •　案件登録・配車表割当の操作ステップが画面遷移が多く、面倒だ。  
•　直接、配車表に案件情報を登録したい   •　繰り返し登録をカレンダーベースにコピーして欲しい。配車表を丸ごとコピーして翌日以降使いたい   •　各機能の表示の意味合いが理解できず、想定通りに使いこなせなかった（教えてもらって気づいた）   •　車検切れ・３ヶ月点検などアラート機能を強化してほしい     業務カバー •　配車表全体を俯瞰したい。ドライバーの表示行数を増やしたり、1週間の時間軸で閲覧したい   •　案件情報・車両情報・ドライバー勤務時間を比較し、配車割当時にアラートを出して欲しい   •　宵積み輸送を登録しやすく、かつ、配車表で見やすくして欲しい   •　フル車番の表示・印字をお願いしたい。画面・帳票により使い分けたい     追加機能リクエスト •　請求書発行まで繋がると案件情報・配車表の登録データが活かせる   •　ドライバーの拘束時間管理がしたい   •　整備記録機能の充実   •　デジタコ・ドライブレコーダーと連携し、運行管理、実績管理ができると助かる     その他 •　タブレット対応。   •　現状の配車担当用アプリは、閲覧機能だが、スマホで配車作業できると良い   •　ドライバーアプリは、大型車の通行規制を考慮したナビゲーション機能が欲しい（Google Mapへの連携でも良いのだが）   •　エクセルの方が表示サイズ変更、色付け、入力方法など自由度が高い   •　追加機能がリリースされたことに気付けなかった、通知・連絡があると嬉しい     •・・・対応中/済み　  •・・・対応予定　  ユーザーの声　総件数：901件　対応済み：515件対応中：56件　  ©2020 MeeTruck K.K. (2020/11 - 2021/04 調べ)

50 ISSUE 2 - 背景 ©2020 MeeTruck K.K. R&Dプロジェクトにおける取り組みのご紹介 AI自動配車
レコメンデーションエンジントラック走行経路最適化

51 ISSUE 2 - 背景 - R&D ©2020 MeeTruck K.K.
AI自動配車 Aドライバー車両No.100 0:00 24:00 A地点 - C地点 Bドライバー車両No.200 E地点 - F地点 Cドライバー車両No.300 H地点 - K地点 Dドライバー車両No.400 P地点 - R地点 C地点 - J地点 L地点 - M地点 O地点 - S地点配車表【目的】配車マンの配車業務を支援する【アプローチ】数理最適化ツールや各種機械学習サービスを比較検証パラメータ：ドライバー、車両、地点、時間または車両種別、荷物の性質、ドライバーの熟練度 etc. テクノロジーの力で、人間（配車マン）の感覚にいかに近づけるかの戦い

52 推論 ISSUE 2 - 背景 - R&D ©2020 MeeTruck
K.K. 【目的】運送マッチングにおけるレコメンデーションによるマッチング支援【アプローチ】検索の傾向をデータウェアハウス基盤に蓄積データの鮮度、操作傾向などを加味して学習モデルにて推論、レコメンデーションにつなげる。ユーザーのとって心地よいレコメンデーションを目指すレコメンデーションエンジン DataWare house 学習済みモデル参照データ分析環境分析解析統計機械学習操作傾向レコメンデーション

53 ISSUE 2 - 背景 - R&D ©2020 MeeTruck K.K.
トラック走行経路最適化 A地点（自社） B地点 C地点 D地点 E地点【目的】トラックの配送・集荷経路の最適化による業務効率化支援【アプローチ】巡回経路の組み合わせ最適化問題を紐解く（VRP:Vehicle Routing Problem）配車マンやドライバーの感覚に、テクノロジーの力で寄り添う

54 ISSUE 2 ©2020 MeeTruck K.K. 社内にAIに明るいメンバーがいるわけではない  国内外の専門家の知見を借りながら、日々手探りで進めている  AIエンジニアやデータサイエンティストが一時的に参画したとしても  将来にわたってそれをメンテナンスし続けていけるのだろうか 
AIに明るいメンバーが社内にいないときそれでも自社の事業にAIのソリューションを実装したいときにとれる効果的なアプローチは？ ISSUE

56 ISSUE 3 - 背景モバイルアプリ開発技術の進化のスピードと多様性  ©2020 MeeTruck K.K. Kotlin
Swift Objective-C Java Xamarin React Native Flutter Unity

57 ISSUE 3 - 背景　モバイルアプリの開発言語選定で迫られる二択　   ©2020 MeeTruck K.K.
Kotlin Swift Objective-C Java Xamarin React Native Flutter Unity Native Multi Platform VS

58 ISSUE 3 - 背景　モバイルアプリの開発言語選定で迫られる二択　   ©2020 MeeTruck K.K.
Native VS 【長所】 • 動作速度が早い • より厳しい仕様・デザインにも対応できる • エンジニアの数が多い【長所】 • ワンソースで書ける • 開発/メンテナンスコストの節約【短所】 • 開発/メンテナンスコストがかかる【短所】 • あまり厳しい仕様・デザインには対応できない • エンジニアの数が少ない • 情報の少なさ短所ではなくなってきた！ Multi Platform

60 ISSUE 3 ©2020 MeeTruck K.K. 今後、アプリのMulti Platform化にも取り組んでいきたい  • アプリエンジニアのキャリア形成、モチベーションアップ
• 会社にモダンな技術要素に挑戦する文化を醸成したい • アプリの開発/メンテナンスコストの節約まだまだお客様の期待が大きく、機能開発を急がなければならない  アプリのMulti Platform化に舵を切るべきタイミングが難しい ISSUE

61 ISSUE 3 ©2020 MeeTruck K.K. 技術的負債の返済  日々忙しい開発の中では、大小、必ず負債が貯まっていくもの（例） -
納期を守ることを優先した結果、拡張性/柔軟性に欠ける書き方をした - 将来に必要となる見込みで実装したものが、必要なくなった - 機能追加を繰り返した結果、共通化できるロジックが出てきた - 採用済みのライブラリ、フレームワーク、方法論が古くなってきた etc.

62 ISSUE 3 ©2020 MeeTruck K.K. 技術的負債の返済  エンジニア以外に職域のメンバーには、  「技術的負債の返済」の重要性を理解されないこともしばしば。orz  技術的負債を返済するための適切なタイミングは？
ISSUE それって今じゃないとダメなの？機能も見た目も変わらないのに、なんでコストかけるの？機能追加の方が大事！優先！

63 ISSUE まとめ ©2020 MeeTruck K.K. 【ISSUE 1】 • 開発の大半を外注していた場合において開発パートナーを活かし
ながらも内製化（社内チームへの移管）を実現していくことの難しさ【ISSUE 2】 • AI初心者の会社が、AIソリューションを自社のサービスに取り入れていくための効果的なアプローチは？【ISSUE 3】 • アプリのMulti Platform化に舵を切るべきタイミングが難しい • 技術的負債を返済するための適切なタイミングは？

　　　　　　　　　 Q & A 

65 募集ポジションについて ©2020 MeeTruck K.K. Webアプリケーションエンジニア（Frontend / Backend）モバイルアプリケーションエンジニア（Android /
iOS / Multi）データアナリスト AIエンジニア / データサイエンティスト UI/UXデザイナークリエイティブディレクタープロダクトマネジャー / プロジェクトマネジャー MeeTruckでは、現在多岐にわたるポジションを募集しています！ 

　　　　　　　　　ありがとうございました！ 

開発内製化/AI・データ活用/技術的負債/etc.

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