タクシーアプリ『GO』の実践的データ活用〜位置情報データの収集とStreamlitでの可視化〜
- タクシーアプリ『GO』のデータ基盤における、ユーザーアプリと乗務員アプリからのデータ活用について解説。 - 膨大な乗務員アプリの位置情報データを多層パイプラインで処理し、Streamlitを用いて可視化する手法を紹介。 - Streamlitと生成AIの親和性の高さを強調し、データ活用における可能性を示唆する記事。
GO株式会社
ごー
法人代表者名: 中島 宏
法人番号: 2011501015896
証券コード: -
事業概要: タクシー事業者等に向けた配車システム提供などモビリティ関連事業
郵便番号: 1060041
本社所在地: 東京都港区麻布台1丁目3番1号麻布台ヒルズ森JPタワー
従業員数: 480
従業員数(男性): 418
従業員数(女性): 229
創業: 1977-08-17
- タクシーアプリ『GO』のデータ基盤における、ユーザーアプリと乗務員アプリからのデータ活用について解説。 - 膨大な乗務員アプリの位置情報データを多層パイプラインで処理し、Streamlitを用いて可視化する手法を紹介。 - Streamlitと生成AIの親和性の高さを強調し、データ活用における可能性を示唆する記事。
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AIを活用してバグチケットの解決を自動化する事例を紹介。 生成AIの進化により、従来は人間が行っていた作業をAIに任せることが可能になりつつある。 この発表は、AI導入の背景や、それを実現するために必要だった技術的・組織的な要素について解説している。
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• タクシーアプリ『GO』が実践するデータ活用事例を紹介。 • RDBのシンプル化、車載デバイスデータの圧縮、DataformによるSQL開発、LookerとStreamlit/コネクテッドシートの使い分け、ローカル開発環境、リネージ管理の現実的なアプローチ、BigQuery UI改造など、7つの工夫点を解説。 • データサイエンティスト、バックエンドエンジニア、インフラエンジニア、プラットフォームエンジニア、データベースエンジニア、およびデータ活用に関心のある技術者向け。
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「ROW_NUMBER」に代わる「LATERAL JOIN」というPostgreSQLの機能を紹介します。 グループごとの最新データを取得する際に、従来のROW_NUMBERを使った方法よりもLATERAL JOINが効率的であることを解説。 データベースエンジニアや、より効率的なSQLクエリを求める開発者向けの記事です。
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エンジニアが担当分野以外のドメイン知識を習得する重要性とその方法について解説しています。 技術とビジネスの橋渡し役として、ドメイン知識がどのように役立つか、具体的な学習方法や注意点などを紹介。 ビジネスサイドの視点を取り入れたいエンジニアや、より幅広い視野で開発を進めたいテックリード、マネージャー層におすすめの記事です。
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- タクシーアプリ『GO』のバックエンド開発現場における、生成AIの活用事例を紹介。 - インシデント対応や問い合わせ対応の改善、LLMによるバグチケット修正の試みなど、実運用に乗せるための技術選定や仮説検証の重要性を解説。 - 生成AIの導入に関心のあるエンジニア、特に現場での運用定着や実践的な取り組みに興味がある開発者や運用担当者向け。
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