AI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。

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タクシーxAIを支える
KubernetesとAIデータパイプラインの
信頼性の取り組みについて
Jan 25, 2020
Atsushi Morimoto, Takashi Suzuki
DeNA Co., Ltd.
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Contents
■ MOVお客様探索ナビの紹介
■ プロダクトとその開発体制
■ ML基盤のエンジニアリング
■ ドメインアルゴリズムを支えるエンジニアリング
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プロダクトの課題設定
オンデマンド交通の
タクシーの乗務員不足
タクシー乗務員は歩合給
お客様を拾える能力に依存
↓
需要を予測して最適な「営業経路」を提案
収益構造を改善
仕事としても魅力的な交通にする
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アーキテクチャー
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走行軌跡
乗車ポイント
タクシー
需要・供給
実績データ
動態データプロセッシング
ワークフロー
MLワークフロー
API
統計・予測
特徴量
最適探客経路推薦
アルゴリズム
走行コスト道路
ネットワーク
道路規制・特徴
抽出アルゴリズム
経路案内
アプリ

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MLワークフロー
開発メンバー
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走行軌跡
乗車ポイント
タクシー
需要・供給
実績データ
動態データプロセッシング
ワークフロー
MLワークフロー
API
統計・予測
特徴量
最適探客経路推薦
アルゴリズム
走行コスト道路
ネットワーク
道路規制・特徴
抽出アルゴリズム
DS MLEG
ドメインアルゴリズム
スペシャリスト
ドメインアルゴリズム
エンジニア
経路案内
アプリ
アプリエンジニア
ML担当範囲
オートモーティブドメイン担当範囲

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開発フロー
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タクシー流し営業
需要供給シミュレーション
MLモデル
最適探客経路推薦
アルゴリズム
タクシー需要・供給
実績データ
タクシー事業者と協力して
実証実験
シミュレーション上の
売上
実営業の売上
道路規制・特徴
抽出アルゴリズム

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ML基盤のエンジニアリング
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9. Copyright (C) 2018 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved.
信頼性におけるMLエンジニアの目指すところ
■ 複数モデル・パラメータの実験における再現性の担保
■ DSメンバーが冪等性や依存関係を意識することない高速なジョブ実行
■ デプロイ前の動作・検証・評価テストの実施
ML基盤のエンジニアリング
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実験の再現性担保における課題
実験パラメータの管理
■ 複数モデル・複数ハイパーパラメータの管理が複雑化していた
学習データの一貫性
■ 予測モデルの実験時にBQを利用している
■ BQの元データが都度更新されるため、実験の再現性が担保できていなかった
■ 単純にBQに対してappend tableするとrerun時にデータ重複が発生する
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実験パラメータの管理の解決策について
comet.mlの利用
■ 豊富な可視化、実験比較、コード管理
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学習データの一貫性の解決策について
Merge Queryの利用
■ Mergeステートメントを使用することで、既存のレコードには重複・影響なく新
規レコードを生成することが可能
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実験の冪等性や依存関係の課題
実験環境での依存関係
■ 本番環境ではAirflowやKubeflowなどのワークフローエンジンで決まり
■ とはいえ、実験環境のような細かいパラメータ調整や素早いイテレーションサイ
クルが必要な場合だとワークフローシステムは仰々しい
■ しかしメンバーには冪等性や依存関係を意識することなくジョブを実行してほし
い
■ ワークフローと同様に依存関係がないジョブは並列で実行してほしい
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実験の冪等性や依存関係の解決策について
実験用に最適化したカスタムランナー
■ タスクランナーInvokeを利用して実験環境の依存ジョブを定義
■ 並列処理はconcurrent.featuresモジュールでカスタマイズ
■ パラメータはyamlファイルで定義
■ 処理が重い箇所はAI Platform Training JobやGKEに外出しして軽量化
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評価・テストの課題
実験時のテストについて（主にコストな意味合い）
■ 複数の実験に対して、都度人力で動作・検証チェックを実施していると毎回工数
がかかってしまう
■ 機械的に動作・検証テストを実施できるようにしたい
本番時のテストについて（主に性能な意味合い）
■ 不良モデルが本番デプロイされるのは困る
■ リリースモデルに関しては精度担保できるように評価判定がしたい
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実験時のテストについて
■ CircleCI + pytestを利用
■ branchにpushされたタイミングで、pytestの動作・検証テストを発火
■ 統計値からのズレが多い場合に失敗
実験時の評価・テストの解決策について
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本番時の評価・テストの解決策について
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本番時のテストについて
■ Airflow内で各ジョブの連携テストと、Predictionデータの評価を実施
■ Prediction評価には統計値と比較して劣っていた場合には失敗
■ シミュレーションでの営収評価を実施し、評価が良いもののみデプロイ

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MLエンジニアのまとめ
1. 実験の再現性の担保の課題
- パラメータ管理と、元データの一貫性の担保
1. 実験における依存関係の課題
- 実験用のカスタムランナー
1. 動作・検証・評価テストの課題
- CIによるテストと、ワークフロー・シミュレーションでのテスト
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ドメインアルゴリズムを支えるのエンジニアリング
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ドメインアルゴリズムを支えるエンジニアリング
アプリチームの目指すところ
■ DS、ドメインアルゴリズムスペシャリストの取組を
品質を損なわずアプリ化すること
■ コア課題”ではない”ビジネス要件の吸収
■ 安全なアプリであること
戦っているもの
■ データ、アルゴリズム、アプリ、ビジネス要件の複雑なバージョン管理
（さらに複数パターン同時にリリースできること）
■ 安全に関わる要因
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複雑なバージョン管理
データ
■ 道路ネットワーク
■ 日付・時刻ごと統計特徴量 ５種
■ 〃 予測特徴量 ２種
■ 〃 道路規制・走行コスト ７種
ビジネス要件
■ タクシー営業エリア
■ お客様探索ナビ営業エリア
ロジック
■ 最適探客経路推薦アルゴリズム
■ アルゴリズムパラメータ
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複雑なバージョン管理で発生した問題
シミュレーション
■ 予測と異なる結果を説明できない
実証実験
■ お客さんにが居るはずのない自動車専用道に向かう
■ 通行禁止の道路を案内（乗務員さんの判断で通らず）
■ シミュレーションで出たことのないルート案内が発生する
■ 実証実験の結果を評価が難しい
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Kubernetes＋Git Ops
■ データのバージョン、ビジネス要件を
全て1つのバージョン定義YAMLに集中してGit管理
■ GitからKubernetesマニフェストとして一気にリリースする
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API
最適探客経路推薦
アルゴリズム
バージョン定義YAML
● 道路ネットワーク：v2.1812
● 統計需要：Latest
● 予測需要：Latest
● オリジナル規制データ
○ パターンA：v3.1812
○ パターンB：v2.1812
● 走行コスト特徴量
○ 抽出クエリA：v1
○ 抽出クエリB：v2
● 営業エリア
Git Submodule
APIコンテナ
Git Revision Kubernetes
マニフェスト
Git Revision
ConfigMapバージョンYAML
道路ネットワーク
規制・特徴抽出
アルゴリズム
更新時には
必ずVersion変更

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バージョン定義の差分管理
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ベースバージョン
● 道路ネットワーク：v2.1812
● 統計需要：Latest
● 予測需要：Latest
● オリジナル規制データ
○ パターンA：v3.1812
○ パターンB：v2.1812
● 走行コスト特徴量
○ 抽出クエリA：v1
○ 抽出クエリB：v2
〇〇市実証実験差分
● 道路ネットワーク：v3.1812
● オリジナル規制データ
○ パターンA：v4.1812
○ パターンB：v3.1812
● 営業エリア
サービス中地域差分
● 道路ネットワーク：v2.1812
● オリジナル規制データ
○ パターンA：v3.1812
○ パターンB：v2.1812
● 営業エリア
+
+
=
=

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再現ツールの拡充
最適探客経路推薦アルゴリズム実行に必要なデータを、
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。
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最適探客経路推薦
アルゴリズム
全データ 時刻・地理
近傍データ
バックアップ

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安全に関わる要因
■ 直前でのバリデーション
⁃ データの異常値
⁃ アルゴリズムの推薦経路の異常値
■ 判断の難しい道路の推定（高速、私有地、埠頭）
→ 無理に経路案内を行わず、走行中を配慮したメッセージで指示する
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API
最適探客経路推薦
アルゴリズム
経路案内
アプリ
みちなりに走行してください

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信頼性評価（策定中）
■ 評価を大きく２つに分ける
⁃ 機能要因
⁃ データ、モデル、アルゴリズムによる提供価値の品質要因
■ 2つをかけ合わせたものを、SLOの指標とする
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28. Copyright (C) 2018 DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved.
ドメインアルゴリズムを支えるエンジニアリング
1. バージョン管理の課題 → GitOps、環境間差分管理
2. 安全性→
ユーザに返す前にバリデーションをかけ、
安全性に考慮したエラーメッセージを出す
3. 信頼性評価は、「機能要因」「品質要因」を分ける
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29. DeNA TechCon 2020
2020/03/04 Wed＠渋谷ヒカリエ
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