2020AIを使ったオートモーティブ領域のサービスとして、タクシー営業を最適化するお客様探索ナビを開発しています。データサイエンティスト、ドメインアルゴリズムエンジニアが開発した結果を、MLOps、サーバサイドエンジニアがデータパイプラインとサーバAPIとして構築し、最終的にタクシー乗務員向けの最適走行ナビアプリとして提供しています。このアーキテクチャの信頼性に対する取り組みとして、データパイプライン中でタクシー運行シミュレーションによる評価行ったり、API末端で案内経路に異常が発生していないか、交通規制を守って走行できるかのチェックなど、複数の施策を行っています。スコープをアーキテクチャの信頼性にしぼり、データパイプラインとアーキテクチャの全体像をお話した後、信頼性を担保するために、行っている施策とそれを取り組むに至った考え方を紹介します。中間データを含めて全てバックアップをとり、再現可能にする。ClipboardCancelSave。