TueイベントレポートJapanTaxiの配車キャンセルによる損失を減らすための機械学習とその運用Tweet「JapanTaxi」アプリは、2011年12月にサービスを開始し、シリーズ累計ダウンロード数800万ダウンロードの国内No.1タクシーアプリだ。アプリ1つでタクシーの手配から予約、タクシー料金の支払いまで可能だ。機械学習やディープラーニングなどいわゆるAIを活用する企業は増えてきた。システムとして安定的に運用する機械学習基盤は、開発方法や運用の仕方を含めて模索中であり、それはJapanTaxiも同様である。Enterprise)」にて行った。キャンセルによる損失を、事前予測で削減する「JapanTaxi」アプリには、タクシーを呼ぶ「配車」機能がある。ユーザーが待ちきれずにキャンセルしてしまうケースは少なくない。その際に、タクシーが無駄に配車されてしまうという課題があった。これはユーザーが5分程度でタクシーが来るだろうと期待して配車依頼したものの、依頼後にアプリに表示される配車時間が10分を超えたときなど、ユーザの期待時間と実際の配車時間のギャップが大きい時に起こる傾向があった。そこで開発されたのが、ディープラーニングを使ったタクシーの到着時間を予測するシステムだ。ユーザーは、予測されたタクシーの配車到着時間から、キャンセルするかどうかを判断できる。この機能により配車依頼数を維持したまま、配車キャンセル率だけを下げることに成功した。タクシー会社の損失を軽減できたのだ。到着時間予測システム運用上の課題と解決策データサイエンティストがモデルを作り終えた後は、システムを運用する必要がある。JapanTaxiが直面した課題は、以下3つだ。Notebookで書かれている。学習データがバージョンが管理されていない。精度評価がされないモデルどういう状態が正しいモデルか定義されていない。精度モニタリングがなく、経年劣化に気付けない。セーフティネットのない本番システムリリースは手動で一括切り替え。