OpenStreet株式会社 / COO室データサイエンスチーム
MCPで実現!AIシェアサイクル検索 〜 GBFSのMCPサーバーをゼロから作ってみた 〜
自然言語でシェアサイクルのデータを操れたら面白いと思って、GBFSのMCPサーバーを作りました🚲✨ Claude Desktopに話しかけるだけで… ・近くのステーションをリアルタイムで検索 ・東京・NY・パリを横断比較 ・車種別(自転車、電動キックボード、自動車)の検索も! 世界800以上のシステムに対応。OSS公開中です!
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OpenStreet株式会社 / COO室データサイエンスチーム
OpenStreet株式会社でデータアナリストとして、需要予測、ネットワーク分析、可視化、ジオビジュアライゼーションなど、シェアサイクル事業に関わる幅広いデータ活用に携わっています。シェアサイクルは都市構造・地形・天候・時間帯・イベントなど多様な要因が複雑に絡み合うため、決して単純な分析ではありません。だからこそ、データを通じて街の移動をアップデートできる手応えに大きな価値を感じています。
会社全体がデータを基に意思決定できる環境づくり。 データを活かしてモビリティ事業をもっともっと大きく成長させたい。
私のキャリアの原点は、新卒で飛び込んだ航空整備士の世界にあります。「安全」という絶対的な価値を、自らの手で守る仕事に大きなやりがいを感じていました。そこでは、機体に起こる事象一つひとつに対して「なぜ?」を突き詰め、原因を解明する日々でした。
自然言語でシェアサイクルのデータを操れたら面白いと思って、GBFSのMCPサーバーを作りました🚲✨ Claude Desktopに話しかけるだけで… ・近くのステーションをリアルタイムで検索 ・東京・NY・パリを横断比較 ・車種別(自転車、電動キックボード、自動車)の検索も! 世界800以上のシステムに対応。OSS公開中です!
強力なチームを作るため、大学からの新入社員、中途採用、博士号を持つ人材の採用(博士号は必須ではない)、インターンシップ、大学との共同研究、他社の研究部門との交流など、開かれた組織を目指していきます。
『日本におけるマイクロモビリティに係る交通データの現状とオープンデータを用いたパーソナライズドサイネージの提案』 山田 慧史,久冨 宏大(OpenStreet)
人数が増えてデータ分析チームが課になりました。 分析の幅を広げていきます。
[業務内容] 利用予測モデリングの作成 ・予測モデルを構築し、事業計画の作成に用いられた。
[業務内容] ネットワーク分析 ・企業間取引ネットワーク分析 ・名刺データ分析(Sansan株式会社との共同研究) ・配送ネットワーク分析(鈴与株式会社との共同研究)
『グリッドメッシュを用いた企業立地の時系列ジオビジュアライゼーション』 山田 慧史(帝国データバンク) 有本 昂平(東京大学/帝国データバンク) 高田 百合奈(東京大学/帝国データバンク) 尾上 洋介(日大/帝国データバンク)
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