社外の力が新たな価値を生む
Uberの知られざるデータ見える化ツール「deck.gl」、OSS化の本当の狙いとは?
自社開発したデータ視覚化ツールのオープンソース化に踏み切ったUber Technologies。その狙いは、イノベーションを自社に環流させることにある。
配車サービスUber Technologiesの幹部がカンファレンスに登壇すると、いつも会場は満員の聴衆で埋め尽くされる。人々が詰めかけるのには、2つの理由がある。
1つは、Uberが高度なアナリティクスを駆使し、多くの興味深い取り組みを進めているからだ。そうした取り組みの詳細を知ることは、他社にとって新規プロジェクトの着想につながる場合もある。
もう1つは、Uberのプレゼンテーションが常に視覚的に魅力的であることだ。Uberはデータ視覚化ツール「deck.gl」の開発に大々的に投資しており、それが見応えのあるプレゼンテーションにもつながっている。
素晴らしいのは見た目だけではない。Uberはdeck.glを使って、ユーザー企業がデータから新たな洞察を引き出せるよう支援しており、実際その成果は印象的なものになり得る。
データ可視化ツールをOSS化したUberの狙い
Uberは2016年11月、deck.glをオープンソースソフトウェア(OSS)化し、2017年4月にアップデート版をリリースした。新版を使えば、データの可視化によってより多くの洞察が得られるという。
「私はオープンソースを熱心に支持している。オープンソース化はさまざまな形でビジネスに役立つはずだ」と、Uberのデータ視覚化担当主任を務めるガルシア・ベルモンテ氏は語る。
ベルモンテ氏によれば、deck.glのオープンソース化は、双方向の効果を期待しての判断だという。Uberが期待しているのは、社外の開発者がdeck.glを使って、何らかの価値を引き出すための興味深い方法を見つけてくれることだ。
deck.glの活用方法に関するフィードバックを得ることで、最終的にUberが自社データの新たな可視化方法を見いだすことができれば理想的だ。同社は、こうして他社の役に立ちながら、自社の利益にもつなげたいと考えている。
特にdeck.glが得意とするのは、地理空間データの可視化だ。Uberは乗客の乗車体験に関する理解を深めるべく、deck.glを使って、乗客のピックアップに関するデータ(乗客とドライバーの待ち合わせが失敗しやすい場所など)を視覚化している。
視覚化するのは、地理空間データだけではない。Uberのデータ分析チームは機械学習モデルの視覚化にもこのツールを使用し、各モデルの効果を直観的に把握できるようにしている。例えばフードデリバリーサービス「UberEATS」のアルゴリズム最適化にdeck.glを活用し、配達時間予想の改善につなげている。
deck.glは大量のデータを扱うことができる。Uberが視覚化したいデータがいかに大量にあるかを考えれば、当然のことだ。deck.glは地理空間データにレイヤーの概念を適用する。ユーザー企業は幾つかのデータポイントを持つ基本的なマップから始め、そこにデータの経時的変化などの要素を視覚化したレイヤーを重ねていく。
2017年4月のアップデートでは、幾つか新しいレイヤーを追加した。地理空間データを視覚化する方法が増えた他、地図以外のデータの視覚化も可能となっている。
ベルモンテ氏は、今後deck.glを使って興味深いデータ分析手法を編み出す企業が増えることに期待している。「開発者がどうdeck.glを活用するかに注目している。私たちに新たな視点を与えてくれるはずだ」と同氏は語る。
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