Luupにおける データ基盤の現状とAI-ready化

Luupにおける データ基盤の現状と AI-ready化 2025年11⽉17⽇ 株式会社Luup Software部 DataScience&Engineering Team Leader ⼩林瑞紀 ※ 機密‧専有情報 株式会社Luupによる個別の明⽰的な承諾を得ることなく、この資料を使⽤することを固く禁じます。 ※ 機密‧専有情報 株式会社Luupによる個別の明⽰的な承諾を得ることなく、この資料を使⽤することを固く禁じます。 © all rights reserved Luup, Inc.

⾃⼰紹介 Who am I ● ⼩林瑞紀 ● Data Science & Engineering Team ● 2016/02 ~ Eureka ● 2023/12 ~ Luup ● 趣味 : 家族, ゲーム, ガジェット © all rights reserved Luup, Inc. 2

Luupとは — 企業理念（ミッション） 企業理念（ミッション） 街じゅうを 「駅前化」する インフラをつくる © all rights reserved Luup, Inc. 3

Luupとは — サービス概要 街じゅうに設置された「ポート」を起点に アプリひとつで好きな場所で乗り降りできる、 電動マイクロモビリティのシェアリングサービス © all rights reserved Luup, Inc. 4

Luupとは — ポートマップ © all rights reserved Luup, Inc. 5

京都 Luupとは — 展開エリア 全国ポート数 ※2025年10⽉時点 15,300 神⼾ 箇所以上 展開都市 福岡 東京 ⼤阪 仙台 横浜 京都 福岡 神⼾ 名古屋 宇都宮 広島 北九州 浜松 岡崎 那覇 札幌 ⼤野城 etc ⼤阪 名古屋 東京 川崎 宇都宮 横浜 広島 仙台 © all rights reserved Luup, Inc.

LuupにおけるAI活⽤の現在 扉ページのタイトルが⼊る

LuupにおけるAI活⽤の現在 AI活⽤を段階的にとらえ、社内普及を進めている まずは、個⼈やチーム単位でAIプロダクトを使い込み、業務⽣産性が向上して いる状態を⽬指す 事業や業務フローのコアにAIが完全に組み込まれている状態に到達するために、 まずは個々⼈やチーム単位で、それぞれがAIを活かせる状態になることを⽬指して います。 それぞれがAIを活⽤して価値を⽣み出すためには、それぞれがAIを使いこなすこと も重要ですが、AI⾃体が社内のデータを⾃律的に理解し、効率的に活⽤できる環境 が不可⽋です。 AIを活⽤して価値を⽣み出すための、AIにとって使いやすいデータ環境を作るニー ズが⾼まっています。 © all rights reserved Luup, Inc. 8

現状(As-Is)：実績と新たな壁 データ基盤のこれまで データ活⽤の現状 これまで ● Airflow+dbtで基本的に三層のデータ基盤 ○ ● dbtはAirflow内で利⽤ BIとしてredashやsupersetを利⽤ ○ 各々でSQLを書いてredashで可視化する ことが多かった ● 危険⾏動検知システム(LUDAS)など、特定⽬的 での⾼度なデータ活⽤も実現しているが、属⼈ 的になってしまっている © all rights reserved Luup, Inc. 9

現状(As-Is)：実績と新たな壁 データ基盤のこれまで データ活⽤の現状と課題感 課題感 専門知識への依存 Airflowとdbtが密結合な現状では、データ基盤の改修に深い専門知識が必須とな り、改修のリードタイムが長期化。結果として、一部の専門家へ負担が集中してし まっている。 信頼性の揺らぎ 各所に"野良SQL"が散在することで、同じ指標でも部署によって定義が違うという事 態が発生。分析結果の信頼性を担保するために、都度の確認・再定義というコミュニ ケーションコストが発生している。 非効率な探索コスト メタデータが不足しているため、「このデータの意味は？」「どう使えばいい？」という データを探し、意味を理解するための時間に多くの工数が奪われている。特に新メン バーのオンボーディングを非効率にしている。 © all rights reserved Luup, Inc. 10

⽬指す未来(To-Be)：AI-readyなデータ基盤 AI-readyかつHuman-readyなデータ基盤へ 「⼀部の専⾨家」の暗黙知に依存する状態から、 「AIエージェントと共に、全ての従業員が」データを活⽤できる世界へ。 課題の解決⼿段 専門知識への依存 知識がなくてもデータ活用可能に / 知識へのアクセスを容易にする 信頼性の揺らぎ 信頼できる唯一の情報源 (Single Source of Truth)を作る 非効率な探索コスト 誰もが理解できるデータ環境 © all rights reserved Luup, Inc. 11

具体的な取り組み① 専⾨知識への依存 の解決 知識がなくてもデータ活⽤可能に テーブルデータ、SQLやデータベース構造の知識不要な活⽤ ● Semantic LayerやMetrics Layerの拡充 ○ 様々な指標や使い⽅をあらかじめ固めてしまうことで、ユースケース別の扱いを⽤ 意にする ● プロダクトとしての提供 ○ ニーズに対して、データ基盤やテーブルの提供をするのではなく、専⾨知識を内包 したダッシュボードやツールとして提供する © all rights reserved Luup, Inc. 12

具体的な取り組み② 信頼性の揺らぎ の解決 信頼できる唯⼀の情報源(Single Source of Truth)を作る 情報の集約とコード化 ● ビジネスロジックをdbtに集約。SQLの再利⽤性を⾼め、AIによる参照を容易にする。 ○ BIやスプレッドシートでは極⼒SQLを書かず、どうしても書く必要がある場合もdbt 内のanalysesディレクトリに置く ○ 事業上重要な指標の計算ロジックを、全てdbtモデルとしてコードで定義し、Gitで バージョン管理可能にする ● 価値の⾼いアドホックな分析クエリや、複雑な集計SQLを、dbtの analyses ディレクトリ にSQLファイルとして保存‧管理する。 ○ SQLファイル内には、分析の⽬的、背景、利⽤⽅法などをコメントとして記述 ○ 他のメンバーがクエリを⽣成する際やAI agentにとっての「お⼿本」として活⽤す る。 © all rights reserved Luup, Inc. 13

具体的な取り組み③ ⾮効率な探索コスト の解決 誰もが理解できるデータ環境 メタデータ拡充によるデータ探索性の向上 ● ● dbt docs を活⽤し、全てのテーブルとカラムに説明を記述。 ○ 利⽤者がセルフサービスでデータの意味や品質、来歴を理解できる状態を⽬指す。 ○ AIが⾃律的にデータの意味や構造を解釈するための、メタデータを提供する。 主要なデータマートに対し、ビジネスドメインに責任を持つ「データオーナー」をアサ インして記載する。 ○ データ品質に対する責任体制を確⽴し、品質維持‧向上の⽂化を醸成する。 ○ データに関する問い合わせフローを整理し、利⽤者と提供者の円滑なコミュニケー ションを促進する。 © all rights reserved Luup, Inc. 14

まとめ まとめ Human-readyの延⻑としてAI-readyがある ● 今の⼤AI時代において、「AI-ready」であることは不可⽋ですが、 まず『⼈間にとって』使いやすく、分かりやすいデータ基盤を追求することに 本質はあると我々は考えています。 ● 我々データチームの役割は、単にデータを整備するだけではなく、⼈間とAIの 橋渡しとなり、分析⽂化の醸成からAI活⽤の推進まで、全社のデータドリブン な意思決定を加速させることがミッションです。 ● データ基盤をHuman-readyに、そしてAI-readyに進化させ、「AIを当たり前の ツールとして」扱える環境を作ります。 © all rights reserved Luup, Inc. 15

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