オートモーティブ事業本部から2つのブース展示と7つの登壇発表を実施しますので、ご紹介します!ブースについてオートモーティブ事業本部からは以下の2つのブースを展示します。して展開している次世代タクシー配車アプリ”MOV”は、対応する乗務員専用端末とセットで、タクシーの配車をスムーズに行えるサービスです。AIによる需要予測を活用した「お客さま探索ナビ」も提供しています。展示ブースではタクシーの配車依頼から、タクシー乗務員向け端末での配車対応、タクシーメーターなどの車載器とのシステム連携といった一連の流れにそって、実物を触りながらサービスを体験できます。お客様探索ナビ”は、GCP、Kubernetesを活用して構築しています。DS、アルゴリズムエンジニアとサーバサイドエンジニアで役割を分けて、いかにサーバAPIとして落とし込んでいったのか、そのアーキテクチャーをブースでエンジニアが直接解説します。アーキテクチャーはまだ多くの議論の余地があり、エンジニアと意見を交わすこともできます。CHART」に関連する以下の登壇をそれぞれ実施します。次世代タクシー配車アプリ『MOV』の乗務員向け機能として、機械学習を用いたタクシー運行最適化システム『お客さま探索ナビ』を開発しています。エンジニアリンググループは、機械学習をサービスに適用するための一貫した取り組みを行っています。実践について、実際の取り組みとともに紹介します。次世代タクシー配車アプリ「MOV」では、配車アプリだけでなくタクシー事業者様向けの機能開発も行っています。私たちのチームは、「MOV」システムで収集した車両データを利用し、従来のタクシー配車システムとタクシー車両の無線連携の仕組みをインターネット上で実現しようとしています。プロトコルに向き合うためのシステム構築の工夫や運用について事例を交えてご紹介します。オートモーティブの大規模データ処理を支える技術オートモーティブ事業においては、リアルタイムに送られてくる大量の車両の軌跡データや、全国分の地図データなど、サービス実現のために様々な種類の大規模データを扱っています。このような大規模データを低コストでロバストに、スケーラブルに扱うためには、クラウドアーキテクチャから、アルゴリズムとデータ構造に至るまで、幅広い範囲での工夫が必要になります。活用してスケーラブルなデータ処理パイプラインを構築、改善した事例と、そのパイプラインにおいて大規模な地図データを用いて高速・省メモリで処理を行うために実施した、オブジェクト数の削減や、メモリマップドファイルを活用したコンテナ間でのメモリ共有などの事例をご紹介します。~年間40万件以上発生している交通事故。CHARTはAIドラレコで交通事故ゼロ社会を目指すサービスです。CHARTを実現する上では、AIの組み込みやIoT機器によるセンシング、膨大なデータ処理といったチャレンジがありました。このセッションではその裏側を支えるサーバサイドおよびIoT機器の事例についてご紹介します。CHART」を提供しており、本サービスでは自動車の運転に伴う危険シーンをAIにより検知し、運転行動の改善へと導きます。我々AI研究開発グループでは、AI技術を効率よく実サービスに適用するため要素技術開発からプロダクトへの実装を一貫して行っています。Learningのモデルやアルゴリズム開発からサーバーサイドやエッジデバイスにデプロイするまでのプロセスについて紹介します。〜近年、コンピュータビジョン技術の発達がめまぐるしく、特に交通環境の認識など社会実装が進んできています。CHART」を提供しており、本サービスでは自動車の運転に伴う危険シーンをAIにより検知し、運転行動の改善へと導きます。システムについてご紹介します。オートモーティブの大規模データ処理を支える技術MOVでもご紹介したので、説明を省略いたします。CHART」の両方に関連する登壇となっておりますおわりにオートモーティブ事業部から展示、登壇する内容をご紹介しました。