はじめに NearMeでは相乗りシャトルのサービスを展開していますが、その配車ルーティングを実装してきて気づいた点があります。 クラウドの基盤技術である"コンテナオーケストレーション"と似た構造がある点です。 コンテナオーケストレーションは、コンピュ…

はじめに 今回は、事前予約型の乗車サービスにおける乗車需要を時系列解析を用いて予測します。ポイントとなるのが、注文日時と乗車日時の間に数日間のラグがあることです。典型的には、過去の乗車実績の時系列の変動から未来のそれを予測します。事前予約型…

今回はRustという注目のプログラミング言語を用いて、OpenStreetMapというオープンな地理情報データを触ってみます。 背景 Rustに注目した背景としては、大規模かつ複雑な交通データに対して解像度をもっと上げた課題解決が必要になってきたからです。NearMe…

NearMeの相乗りシャトルは、タクシーとバスの中間となる第三の選択肢としての交通手段を提供します。 タクシーはユーザーの利便性は高いですが、少人数しか運べないので配車効率は低く、料金は高いです。 一方、バスはその逆です。 今回は、相乗りシャトルで…

配車のルーティングにおいて、最適化のアルゴリズムはコアとなる機能ですが、 これに相対して開発する必要があるのが、データベースを絡めた永続的な状態管理です。 事前予約型の空港送迎の相乗りサービスでは、注文が入る度に逐次的にルーティングを行なっ…

配車サービスを開発するにあたって、初めから取り入れようと思ったのがマルチテナント化です。 マルチテナント化とは、多くのSaaSサービスで見られるように、一つのアーキテクチャで複数の企業が個別にサービスを利用できるようにすることです。 結果として…

はじめまして。株式会社NearMeのCTOの細田です。 NearMeでは、AIを活用した相乗り送迎サービス「スマートシャトル」を展開しています。 この度、私達が挑戦している領域の技術的な面白さや奥深さを伝えていけるように、技術ブログを開設しました。 日々の課…