ABEJA Insight for Retail 開発チーム


メンバー

@ynaka81
リサーチエンジニア
新しい研究成果をどうやったらうまくプロダクトに適用できるかを日々考えながら研究・開発の橋渡しをしています.機械学習のモデル作りからアプリ,インフラまで必要とあらば何でもやっています. 個人的には現実世界がすべてデータと何らかのモデルで表現できると思っていて,リアルとバーチャルの境界が今後どうなっていくのかに興味があります.
@xecus
IoTエンジニア
店舗で稼働する数千台のデバイスやクラウド上の数百台のサーバーをコントロールしつつ、1日数十TBのデータ分析をするデータ解析基盤を作っています。IoT~AIの領域でまで幅広く色々チャレンジしております。
@St-Hakky
Product Owner / Data Scientist
Product Ownerとしてロードマップの整理、各プロジェクトのリードをやっています。また、Data Scientistとして、新規機能の開発やアルゴリズムの改善などを行っています。

プロダクト

ABEJA Insight for Retail は、小売流通業界に特化した店舗解析SaaSです。
ネットワークカメラ、赤外線センサー等のIoTデバイスから取得したデータを解析し、 来店人数、店前通行人数、年齢性別推定、リピート推定、動線分析など、実店舗における来店から購買までの顧客行動をデータとして可視化します。
データに基づいた実店舗における数々の施策の効果検証が可能にし、収益改善に貢献します。

現在ABEJA Insight for Retail は、1日に40TBという膨大なデータを処理しています。
導入ユーザーはさらに増加しており、海外展開も視野に入ってきました。
私たちABEJA Insight for Retail 開発チームは、ABEJA Insight for Retailの開発運用全般に責任を持っています。
取り扱うデータや分析アルゴリズムがますます多様化していく中、一緒にプロダクト開発をしていただける仲間を募集中です!

ABEJA Insight for Retail は、小売流通業界に特化した店舗解析SaaSです。
ネットワークカメラ、赤外線センサー等のIoTデバイスから取得したデータを解析し、 来店人数、店前通行人数、年齢性別推定、リピート推定、動線分析など、実店舗における来店から購買までの顧客行動をデータとして可視化します。
データに基づいた実店舗における数々の施策の効果検証が可能にし、収益改善に貢献します。

現在ABEJA Insight for Retail は、1日に40TBという膨大なデータを処理しています。
導入ユーザーはさらに増加しており、海外展開も視野に入ってきました。
私たちABEJA Insight for Retail 開発チームは、ABEJA Insight for Retailの開発運用全般に責任を持っています。
取り扱うデータや分析アルゴリズムがますます多様化していく中、一緒にプロダクト開発をしていただける仲間を募集中です!


利用技術・開発環境

Python
JavaScript
Go
Linux
AWS
Docker
Terraform
TensorFlow
PyTorch
GCP,
CircleCI
AtomicDesign
storybook
figma

チャットやタスク管理などのツール

Slack, zenhub

自動化していること

開発環境構築
Lint
テスト
デプロイ

継続的に実践していること

Infrastructure as Code
スクラム
ペアプロをしている
モブプロをしている
事業数値をチーム全体に共有している
毎日チーム全体で状況共有をしている
定期的に振り返りを行っている
評価制度がある

コードレビューについて

設計に踏み込んだコードレビューをしている
可読性を意識したコードレビューをしている
バグが出ないようにコードレビューをしている
優先度が低くあまりできていない
体制、環境上できていない

技術的負債について

技術的負債の返済を重視し、迅速に返済している
定期的に技術的負債の返済をしている
既存実装に手をつけるタイミングで必要に応じて技術的負債の返済をしている
現在は優先度が低いため技術的負債の返済をあまりしていない
技術的負債の返済をする必要がない

テストについて

高いテストカバレッジを目指している
テストコードを当たり前に書いている
サービス運営上またはビジネス上重要な部分についてのみテストを書いている
基本的に手動でテストしている
テストを書く必要がない・または少ないプロダクトだ

チーム全体での開発の進め方

ABEJA Insight for Retail 開発チームでは、IoT / 機械学習 / クラウド / Web Applicationなど、幅広い技術領域を扱って開発を行っています。

Qごとにどのようなプロジェクトを行うかを決め、そのプロジェクトを2週間のサイクルで振り返りながら開発を進めています。
ビジネスサイドも含めたInsight for Retail事業部全体でGithubを使っており、日々の改善やタスク、バグ報告などをissueベースで一元管理し、Zenhubを使って進捗の管理などを行っています。

幅広い開発領域になるため技術スタックなども違いますが、ナレッジの共有や属人化排除などの観点から、エンジニア全体での勉強会を定期的に行っています。また、チーム全員で15分-20分程度の朝会を行っており、その日の予定や困っていることなどを共有しています。

技術面でのアピール・課題・考え方

# ユーザー価値の最大化
ABEJAは2012年からディープラーニングをはじめとするテクノロジーを使ってサービス提供をしています。
これまで様々な案件を行っていく中で、「ユーザーに使われなければ、どれほど高度な技術を使っても意味がない」という意識を強く持つようになりました。
機械学習の価値を社会に届けるためにも、IoTからWeb Applicationでのユーザーへの提供まで、ユーザーの価値の最大化を意識して開発を行っています。

# 自社開発技術をコアにした開発
2012年の創業時より、コンピュータサイエンスを専門とする多数の大学教授陣と共同で最新技術の研究開発を行っています。ABEJA Insight for Retailはじめ、ABEJAのプロダクトは自社開発の機械学習・ディープラーニング技術をコアに開発をしています。

# 最初から最後まで責任を持つ
細分化され、全体像が見えないような仕事はチームにありません。
エンジニアメンバーとビジネスメンバーで柔軟にプロジェクトチームを組んで仕事を進め、一人ひとりが社会やお客さまに価値を届けるところにまでコミットメントします。


開発チームからのメッセージ

Insight for Retailでは、大規模なデータの活用、最新の機械学習のプロダクション適用、ユーザーの価値の最大化を意識した分析Dashboardの作成などを行ってきました。
その成果として、先日「小売・卸売AI市場、マーケティングAI市場でシェア1位」になることができましたが、サービスとしてはこれからが正念場です。
今後さらなるサービスの拡大に向け、機械学習モデルの改善・Web Application開発・データ分析基盤などの開発を行っていきたいと考えています。

少しでも興味がある方は、ぜひ一度お話しましょう!


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@xecus
IoTエンジニア
店舗で稼働する数千台のデバイスやクラウド上の数百台のサーバーをコントロールしつつ、1日数十TBのデータ分析をするデータ解析基盤を作っています。IoT~AIの領域でまで幅広く色々チャレンジしております。
@St-Hakky
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