あらゆる情報の一元管理ができるコネクテッドワークスペースとして人気のNotion。

**ドキュメントの作成・共有だけではなく 、社内Wikiの作成やプロジェクト管理にも活用できる**ことから、個人だけでなくビジネスでの利用も増えてきています。

2023年2月には新たに「Notion AI」が登場し、さらに業務を効率化するアシスタントサービスとして注目を集めました。そんな「Notion AI」に、このたび**新機能『Notionプロジェクト』が追加された**とのこと。早速使用感を試してみました！

まずはNotion AIの基本的な機能についてご紹介します。

Notion AIは、**Notionのワークスペース内で人工知能（AI）を活用できるサービスです**。Notion内で文章作成をする際に、文章の生成や要約、校正や翻訳などを行ってくれる機能で、Notionのワークスペース上で“すぐに”“手軽に”利用できるのが特徴です。

ここからはNotion AIを用いて何ができるのか、実際に試してみます。

ページ上でスペースキーを押すだけで、以下のようなAIアシスタントが登場します。

まずはAIの精度をお手並み拝見。

ボックスに「アンドエンジニアというメディアについて教えて！」と入力したところ、以下のような文章が生成されました。

さすがのAI。きちんとメディアの特徴をとらえた説明がなされています。**より詳細な説明が必要な場合は、「続きを書く」や「長くする」を選択するとよさそうです**。

次に、以前当メディアにて掲載された記事の「要約」をAIに依頼してみました。

上段の青地の箇所が原文で、ボックス内の文章がAIによる要約文となります。

文脈上、存在しなくても通じる文言を省略してシンプルにまとめてくれました。長い記事や論文などの概要をつかみたいときに、充分に活用できそうです。

今度はアイデア出しをNotion AIに手伝ってもらいます。「次についてのアイデアのブレインストーミング」というコマンドを選び、「アンドエンジニアのコラム記事」と打ち込むと……

10個ほどのアイデアを提案してくれました！さらにこれらのテーマを選択し、「長くする」というコマンドを実行すると、各テーマの概要が表示されます。

多くのビジネスパーソンが日常的に作成しているであろうTo Doリストに関しても、Notion AIを使えば簡単に行えます。コマンドから「To Doリスト作成」を選び、テーマを打ち込みます。

即座にTo Doが作成されました。もちろん必要に応じて、自由にタスクを追加、修正することが可能です。

今回ご紹介した内容以外にも、**Notion AIのテンプレートを利用することで、プレスリリースやSNSへの投稿文のほか、エッセイや詩、職務経歴書や営業メールの生成などもAIに依頼することができ**、「文章作成」という側面でかなり守備範囲が広い印象です。

実際に筆者も、記事の構成案作成やアイデア出しの際にNotion AIを試したことがありますが、非常にシンプルな操作でストレスフリーに利用できる点が特徴だと感じました。

他のAI文書作成補助ツールと異なり、**その後のドラフト作成からTo Doリスト作成まで、1つのワークスペース内で行える点が使いやすさの秘訣です**。

さまざまなアプリケーション間を行き来する必要がなくなりますし、使いたいときにさっと気軽にAIを呼び出せるのが何よりもの魅力です。

## 新機能「Notionプロジェクト」

### これまでのプロジェクト機能との違い

ここまでは主に個人利用を想定した使い方をご紹介しましたが、**Notionの最大の魅力は「チーム単位での利用」に関する利便性が高い点です**。

特にチームでプロジェクトを遂行する際に、プロジェクトにおけるさまざまな情報を一元管理できるメリットがあります。**プロジェクトの目的や全体のスケジュール感、各メンバーのタスクなどを、1つのプラットフォームに集約することができるため、作業効率が高まるだけでなく、情報の抜け漏れを防ぐこともできます**。

実際にNotionのプロジェクト機能では、どのようなことができるのか確認していきましょう。

まず、**プロジェクトのページを開くと、現在進行中のプロジェクトや完了したプロジェクトが一覧で表示されます**。

さらに各プロジェクト名に紐づく「開く」ボタンをクリックすると、そのプロジェクトの詳細が表示されます。ちなみにプロジェクトの表示形式はテーブル形式やガントチャート形式など、目的に応じて使い分けることができ、各プロジェクトの概要や進捗状況が一目でわかる仕様になっています。

Notionにはこれまでも上記のような「プロジェクト管理」の機能が搭載されていました。ただし2023年6月のアップデートで、さらにその利便性が向上しました。**特徴は主に、「AI自動入力の機能が備わったこと」「ユニークIDの設定が可能となり、GitHubプルリクエスト連携が可能となったこと」「スプリントボード機能が追加されたこと」があげられます**。

特にエンジニアのみなさんにとって活用機会が多いであろうこれらの機能を、順に確認していきたいと思います。

今回のアップデートでは、**AIが自動で指示どおりにデータベースに⼊⼒してくれる機能が追加されました**。方法としては、*「AI要約」「AI要点抽出」「AI⾃動⼊⼒（カスタムの指⽰内容）」*の3パターンがあります**。

プロジェクトの詳細ページに、以下のとおりプロジェクトの概要を記載してみました。

プロジェクト一覧ページに戻り、「AIによる要約」を行うと、次のようにプロジェクトの概要が表示されます。

今回は元々シンプルな概要でしたが、**より複雑な意図を含んだプロジェクトや複数のプロジェクトが同時並行しているケースにおいて、関係者が概略を直感的に理解するために有効な機能だと感じました**。

また自動更新機能により、*プロジェクトの内容が変更になると、要約内容も自動で変更になるという利点があります*。（①プロパティを編集⇒②AIによる入力と画面を進めていき、「ページ編集時に自動更新」をオンにすることで自動更新機能を利用できます）

ほかにも興味深い機能がありました。

**プロパティで「ユーザー事例」と検索し、AIによる自動生成をオンにすると、実際の利用者がどのような価値を得られるか、AIが提案してくれます**。

特にマーケティング関連のプロジェクトにおいて、市場調査やユーザーのニーズ分析を行う際に役に立ちそうです。

### ポイント②ユニークID、GitHubプルリクエスト連携

こちらは特にエンジニアのみなさんにお勧めしたい機能です。

**今回のアップデートで、データベースに⾃動採番の項⽬が追加され、プレフィックス（連番前の固定⽂字）が指定可能となりました**。タスクやバグにユニークな識別⼦を付与できるため、GitHubとの連携しやすさが向上しました。

また、**NotionタスクのユニークIDをGitHubのプルリクエストの件名に設定することで、両者のデータを⾃動紐づけできる機能も搭載されています**。これにより、GitHubプルリクエストの更新に同期して、対応するNotionタスクを⾃動更新できるようになり、NotionとGitHubのそれぞれのステータスを変更する手間が省けるようになりました。

~~GitHubプルリクエスト連携の一例。GitHubプルリクエストの更新に同期すれば、対応するNotionタスクを自動更新できる~~

新たに追加されたスプリントボード機能にも注目です。

Notionプロジェクトでは、各プロジェクト内にタスクが紐づき、そのタスクがデータベースとしてまとめられています。複数のプロジェクトにまたがるタスクを管理する際、従来のNotionではデータベース上での作り込みが必要でした。

そうした煩雑さを回避するため、今回のアップデートでは「スプリントボード」の機能が搭載されたとのこと。その結果、**タスクをスプリント（2週間などの単位）で区切って管理することが可能になりました**。

以下のように、スプリントボード画⾯にて、タスクをステータスごとに分類して管理できることが特徴です。

また、スプリント完了時に次のスプリントを⽣成し、⾃動で未完了タスクを移動する機能も加わりました。

**未完了タスクは、「次のスプリントに移動」「バックログに移動」「現在のスプリントで保持」の3つに設定できるため、スプリントをスムーズに管理できるようになりました**。

## 「Notionプロジェクト」を体験して感じたこと

当初よりNotion AIの機能については定評がありましたが、Notionプロジェクトにおいても、そのメリットは充分に享受できると感じました。

特に今回のアップデートでは、開発現場を想定した機能が複数追加されたこともあり、より「チーム」での使い勝手がよい仕様になっています。

プロジェクト管理者はもとより、**各メンバーが「共通認識をもってプロジェクトを進めること」「Notionをハブとしてスムーズにプロジェクトを推進すること」にフォーカスしたサービスであるといえそうです**。

今回の記事でご紹介した以外にも、日本語⇔英語の翻訳機能もあり、たとえばAIを呼び出して「英語のプロジェクトの要点を、瞬時に日本語でまとめてもらう」といった使い方もできます。プロジェクト進行におけるさまざまなストレスを軽減するツールとしてもかなり有効だと感じます。

Notionプロジェクトは、マーケティングプロジェクトや開発プロジェクトなどに携わるビジネスパーソンの利用が多いのではないかと想定されます。

特にエンジニアのみなさんであれば、アジャイル開発やスクラム開発のプロセスで、アップデートされたスプリントの機能を活用できるでしょう。

また新たに、**プロジェクト管理ツールである「Asana」インポーターの機能が搭載され、Asanaデータのインポート読み込みも可能となりました**。プロジェクト管理のあらゆる側面で利便性が高まったといえるでしょう。

## 「Notionプロジェクト」はエンジニアの業務効率化に役立つツール

Notionプロジェクトは、まさにNotionのプロダクト理念である「All-in-one workspace」を体現するサービスだと感じました。**プロジェクトに関する一連の資料作成や、情報の集約、ワークフロー構築などをクラウドで一元管理できるのは大きな魅力です**。

また従来のNotion AIの機能や、既存のテンプレートギャラリーなどと併せて活用することで、さらに業務が円滑に進み、エンジニアの生産性向上に寄与するツールなのではないかと考えます。組織の状況に合わせて項目をカスタマイズできるなどの柔軟性もありますので、さまざまな形態のプロジェクトで利用価値の高いサービスであるといっても過言ではないでしょう。

まずは新しくなったNotionを、ぜひみなさんの目と手で確かめてみていただきたいと思います！

後編では、Notion Labs Japan合同会社のゼネラルマネジャー西勝清氏に、「Notionプロジェクト」の開発背景や今後の展開についてお話を伺います。お楽しみに！

Notion AIが活用できる「Notionプロジェクト」とは

「Notionプロジェクト」の使い心地や想定される活用シーン

新しくなったNotionはどう変わった？エンジニアに便利な機能を試してみた【前編】

こんにちは、アンドエンジニア編集部です。

**「プログラミングを学んでいまの業務への活用や転職・キャリアアップに繋げたい・・・」**

そのような思いから、プログラミングを学ぼうと考え中の方・あるいは学習中の方も多いのではないでしょうか？

しかし、実際どのように環境構築やテストを行えばいいのか、分からない方も多いと思います。

プログラミング学習ができる有名なサービスのひとつにProgateがありますが、Progateで学習したユーザーが実際に開発を始めると、**「開発環境の構築方法が分からない」「エラーが発生した時にどのように解決すればいいのか分からない」**といった課題に直面することもあるかと思います。

そんな中、**Progateでプログラミングを学んだ人が「その先」の「実践的なプログラミング」を学べるサービス『Progate Path』が2022年11月に公開されました**！

参考：[Progate Pathの公式サイト](https://path.progate.com/)

そこで、今回は**ProgateとProgate Pathの間にどんな違いがあるのか？Progate Pathで学べる実践的なプログラミングとは？アンドエンジニア編集部員が実際に体験してみました**！

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文系出身の元Webデザイナーで、使用経験があるのはHTML/CSS/PHP。Progateでプログラミング言語を学んだ過去あり。

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元Webエンジニア。前職では企業向けのWebシステム開発案件でPHPを用いて開発していた。Progateを利用してプログラミングを学んだ過去あり。

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まずはProgateってご存じですか？

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知ってる知ってる！**プログラミング学習ができるサイトでしょ**。有名だし使ったこともある！<br/>私はHTML/CSSのレッスンとかをやったんだけど、スライドの説明がイラストになっててわかりやすかった記憶がある。

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その分かりやすさから、プログラミングをはじめたての場合まずProgateから手を付けるという人も多いですね。しかし、**Progateは始めやすい一方で、「終わったらどうする」「簡単すぎる」といった意見もあるようです**。

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終わったらどうするはたしかにそうかも。JavaScriptレッスンとかなら、「ホームページのこの部分を作るぞ！」みたいに学んだ内容を活かすイメージがなんとなく湧くけど、Rubyとかのレッスンになると「書き方覚えた！…このあとどうするの？」ってなっちゃいそう。

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**そんな人たちにオススメなのが『Progate Path』です**！

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Progate Pathは「実務につながる経験を積めるプログラミング学習サービス」として、2022年11月にリリースされました。

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Progateではプログラミング言語の書き方を中心に学べますが、エンジニアとして仕事をする上では他のスキルも必要です。例えば、「コードを読む力」や「デバッグ力」、「検索する力」や「公式ドキュメントを読む力」などです。

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**Progate Pathでは、それらの「エンジニアの実務に必要なスキル」を学ぶことができます**。

~~Progate Pathでは、エンジニアの実務で必要とされる「技術書で学べるスキル」「実務で身につけるスキル」の両方を学ぶことができる~~

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（急に説明口調になった...）つまり、**Progateは基礎となるプログラミングをメインに学べて、Progate PathはProgateで学べるプログラミング含め実務で使用する技術も学べる**ってこと？

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その通りです。

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なるほどね。私が始めるならもう一度Progateからかな...。昔Progateでプログラミング言語を学んだけど、十分に勉強できていないから。

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なおさんのような「昔Progateでプログラミング言語を学んだけど、十分に勉強できていない初心者」には、Progae Pathの公式サイトに公開されている『学習ロードマップ』を元に学習を進めてみるのが良いでしょう。

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**Progate Pathでは、本気でエンジニアを目指す人向けに『学習ロードマップ』が公開されています**。

参考：[エンジニア就職までの学習ロードマップ](https://path.progate.com/roadmap)

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今回は、そんなロードマップに沿って体験してみました！

### Web開発コースをはじめる方へ（Node.js）

~~Progateのログイン後に表示される上部メニューから、『学習ロードマップ』を見ることができる~~

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このコースを最後までやりきったらどうなるのですか？（Progate在住 わんこさん）

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こういうのが書いてあると、**自分でも「私は何のためにこのコースを受講するんだ？」って最初に意識できていいね**！

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**「なんとなくやりました」より「このためにやってます」と意識できていた方が真剣に取り組めそうですよね**。

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自分は2018年頃にProgateを使っていたのですけれど、当時はこのように改めてProgateの使い方や学習前の心構えを教えてくれるページがなかったので良いなと思います。

### 学習レッスン HTML & CSS 初級編

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**直接学習と関係ない箇所はコピペできる機能があったり、分からなくなったらコーディングの画面から直接スライドへ戻れるようになっている**んですね。

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プログラミング初心者でもついていけそう！初心者に優しい設計だね。

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HTML&CSSなどのマークアップ言語は、PHPやPythonなどのバックエンド言語とは異なり、プログラムが間違っていても動きます。プログラミング初心者あるあるの「エラーで詰まって先に進めない」という現象に陥りにくいこともあり、ついていきやすいと思います。

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急に難易度が上がった気がする...。

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Node.jsはサーバーサイド側だからですね。前レッスンで学んだJavaScriptは「フロントエンド言語」、Node.jsは「JavaScriptをサーバーサイド上で動かす仕組み」という違いがあるので、なおさんのような初心者には難しく感じるかもしれません。

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飛ばしちゃダメ...？

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**Node.jsはこの後のProgate Pathでめちゃくちゃ使いますし、Progate Pathを進めるのに不可欠な「コマンドラインの操作」も併せて覚えられる**ので、頑張って進めましょう！

### Progate CLI と Node.js の開発環境の構築

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Progate一通り終わったー！いよいよProgate Pathを進めていこうと思うんだけど「Progate CLI」と「Node.js」の準備が必要って書いてあるね？「Node.js」はさっきレッスンでやったけど…「Progate CLI」ってなに？ワンチャン無しでもいける？？？

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なんでいけると思ったんですか？**Progate Path で学習を進める上で、「Progate CLI 」は必須ツール**です！

Progateが独自に開発したコード判定ツールです。Progate CLIを導入することで、ローカル環境でコードを書きながらも、Progate Pathのブラウザ上で自分自身のコードの判定を確認することが可能になります。

~~参考：[Progate Path 公式サイト](https://path.progate.com/)~~

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ProgateはWeb上だけで学習を進められましたが、**Progate Pathは[公式サイト](https://path.progate.com/)にある説明を見ながら、自分でローカル環境を用意してレッスンを進めていく**んです。<br/>ただ、最初の『Progate Pathとは？』でお話ししたようにProgate Pathではデバッグのレッスンも行うので、コードの判定や進捗の同期を行うために、Progate CLIが必要なんですね。

アンドエンジニア編集部員。元Webエンジニア、好きなプログラミング言語はPHP。

編集部：ゆう

アンドエンジニア編集部員。文系出身の元webデザイナー。

編集部：なお

実務スキルが学べる！？Progateとその進化版「Progate Path」の体験レポート！

電動マイクロモビリティのシェアリングサービス「**[LUUP](https://luup.sc/service/)**」。

街中のポート（LUUPの機体が置いてある場所のこと）にある**電動キックボードや電動アシスト自転車のような電動マイクロモビリティ**を、好きなポートで借りたり返したりしながら利用できるサービスです。

~~ 出典：[LUUPサービスサイト](https://luup.sc/service/) ~~

日本の次世代のインフラを目指すLUUPは、リリースから2日で2,000人超のユーザーを獲得。
渋谷・目黒エリアを中心にユーザーの圧倒的な支持を集めています。

現在では**電動キックボードの公道実験も行い、規制の適正化に向けた取り組み**も続けています。

Luupが電動キックボードの公道走行実証の参加者事前公募を開始

そんなLUUPのハード・ソフトの開発や運用の背景はどのようになっているのか。

ユーザーの情報はどう活用されているのか。
運用上の問題はどのように解決されているのか。
電動キックボードも含む今後の展開は？

**株式会社Luup CTOの岡田さん**にお話をお聞きしました！！

~~ 岡田 直道：東京大学卒業後、AppBrew、リクルートライフスタイル、Sansanなどでサーバーサイド・iOSアプリ開発を経験。現在は株式会社LuupのCTOとして、エンジニア組織の構築やアプリケーション開発・社内システム整備を管掌。~~

## LUUPの利便性を高めているのは「目に見えない」情報だった！？

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僕、実はLUUPのヘビーユーザーなんです。
この取材の前日も最寄り駅からLUUPで家まで帰りました。

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ありがとうございます。

#### balloon yasu left
アプリには、**ライドの際に通った道、所要時間など様々な情報**が記録されていますよね。
どのようにしてこれらの情報をサービス改善に活かしているのでしょうか？

~~ 60分ライド無料キャンペーン中に筆者がライドした履歴。クーポンやキャンペーンの豊富さも魅力だと思っている。~~

#### balloon luup_okada right
まず最初に、**人気なポートの分析**です。
出発地点と到着地点として指定されるポートには、アクセスしやすさや利便性などから偏りが出てきてしまうんです。

#### balloon luup_okada right
わかりやすいところだと、人通りの多い道付近のポートは使われやすいです。
ただ人気なポートが常に人気かというとそうでもなくて、天候や曜日、時間帯によっても変わります。

#### balloon yasu left
多くの条件があるんですね。

#### balloon luup_okada right
そういった偏りの傾向を曜日や時間帯ごとに分析して、**ポートを開設する際の営業戦略に役立てたり、新機体の配置戦略や現行機体の再配置に活用**したりしています。

#### balloon luup_okada right
また、**利用時間帯やライド数、ライド時間などから、ユースケースを想定してマーケティングにも役立てて**います。
通勤に使っているのか、買い物に使っているのか、などが想定できますよね。
ただ、**ここまでの話って当然のことで、ありきたりな分析**だと思うんですよ。

#### balloon yasu left
つまりより踏み込んだ分析もしている、と…？

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そうです。
**私達が真に把握するべきは、「ライド実績に表れない本来のユーザーニーズ」**なんです。

#### balloon yasu left
ライド実績に表れない？どういうことですか？

#### balloon luup_okada right
**ライド実績のデータは均衡化された結果のデータ**なんです。

#### balloon luup_okada right
例えば、特定の主要ポートからライドする場合を考えてみましょう。
みんなが特定のポートからライドすると、たちまちそのポートの台数は0になっちゃいますよね。
台数が0だと、そのポートを利用したかった人は別のポートを探してそこからライドします。

#### balloon luup_okada right
返却する場合も同じようなことが起こりえます。
到着地点のポートに空きがない場合、近くの他のポートを探してそこに返すことになりますよね。

#### balloon luup_okada right
ライド実績にはそうした妥協の結果も反映されているんです。
つまり、**ユーザが実際にライドした場所や移動ルートは、実はユーザにとって最適のものではなかった可能性がある**んです。

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なるほど！
言われてみると、僕自身もいつも使うポートに機体がなかったため、別のポートまで歩いた経験があります。

#### balloon luup_okada right
LUUPが本当に喜ばれるサービスになるためには、最適なポート開設や機体配置をしていく必要があります。
ですが、ライド実績だけに注目して分析をしてしまうと「ライド実績に表れない本来のユーザーニーズ」を見逃してしまい、**誤った最適化**になってしまいます。

#### balloon yasu left
生存バイアスに陥ってしまうんですね…！
LUUPではこの問題にどう対処しているのしょうか？

#### balloon luup_okada right
ライド情報に加えて、アプリ上で取得できる様々な情報を多面的に分析することで、本来のニーズを推定しています。
例えば、**ユーザのアプリ起動時の位置情報と最近接のポート情報**を取得したうえで、その後に**ユーザがライドしたのかどうか、ライドした場合はどのポートからライドした**のかを追います。

#### balloon luup_okada right
ユーザがより使いやすいサービスになるためにはここまでやる必要があると思っています。
**ユーザのライド実績といった直接的な情報だけでなく、アプリ上のログと実際の行動への反映のズレを分析**しているのがLUUPのデータ分析の特徴であり面白さですね。

## ユーザの利用の偏りはダイナミックプライシングで解決

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人気/不人気のポートが明確に分かれてくると、機体の偏りが問題になってきませんか？

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そのとおりです。
LUUPに乗りたいユーザの機会損失を生まないためには、**偏った機体配置を需要に合わせて再配置**する必要があります。

#### balloon luup_okada right
オペレーターがトラックに機体を載せて再配置することもできますが、めちゃくちゃ人件費がかかります。
海外の3輪電動キックボードだと自動運転でポートに帰るものもあるんですが、電動アシスト自転車だと2輪なので自走することが難しいんです。

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LUUPではどのようにして再配置の問題を解決されているのでしょうか？

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弊社では*需供に応じてライドの価格設定を変動させる*ことで、**ユーザーの需給バランスを調整し結果的に機体の配置が均衡化される機構を導入**しています。
いわゆるダイナミックプライシングですね。

#### balloon luup_okada right
詳しく説明すると、**出発地として需要が少なく機体が滞留しがちなポートから出発するライド、そして降車地として需要が少なく機体が置かれづらいポートを目的地に設定したライド**は価格を下げるんです。その逆も然りです。
この価格変動を導入することで、自動的に機体配置の不均衡が無くなっていく状態を目指しています。

#### balloon yasu left
そういう工夫のしかたがあるのか…！
ユーザによる再配置、うまくいくとすごく効率のいい施策ですし、ワクワクしますね！

#### balloon luup_okada right
ダイナミックプライシングのための最適化や先ほど挙げたニーズの推定など、データ分析には力を入れていきたいと思っています。
弊社全体がデータに強い組織になれればいいな、と考えていますね。

## ポートに「ある」はずなのにない！？ポートの機体数のズレをどう解決したのか

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ライドを終了する際に、返却する機体の写真を撮影することになっていますよね。
例えば台数の多いポートだと適当に他の機体の写真を撮ってごまかせるのでは…？と思うこともあるんですが、どうなんでしょう。

#### balloon luup_okada right
それは確実にバレます。
**データベースで各機体のIDを管理していますし、GPSモジュールから取得した位置情報もあります。**
なので、他の機体の写真を撮ってごまかしても無駄です。

#### balloon yasu left
少し気になっていたので確認させていただけてよかったです。
実はこの疑問を持った背景には、ポートに置いてある機体の実数とアプリ上の数値にズレがあった経験がありまして…。

#### balloon luup_okada right
以前は確かにありました。
その問題の解決には非常に頭を悩ませたんですよ。

#### balloon yasu left
そもそも、数値のズレはどうして起きていたんでしょうか。

#### balloon luup_okada right
**これはスマホのGPSの精度が問題**でした。
サービス開始初期には、返却されたかどうかの判断をスマホのGPSからの情報のみに頼っていたんです。

#### balloon luup_okada right
例えば、あるお店の正面入口にポートがあったとして、そこに返却されたはずの機体が実は裏口に置いてある、といったトラブルがありました。
これは*ポートではない場所で返却処理をしたのに、GPSの認識上ではポートに置かれていることになっていた*ために返却が完了してしまうことで起こったんです。

#### balloon yasu left
GPSの精度はさすがに改善できないと思いますが、どのように解決したのでしょうか？

#### balloon luup_okada right
**機体に搭載されているIoTデバイスのGPSも併せて確認する**ようにしました。
スマホのGPSだけだとユーザーが最後に使った時点での状況しか参照されませんが、機体のGPSを利用することで最新の状況も把握することができました。
また、**選択したポートの近くにいないと返却できないようにチューニング**もしました。

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さらに、**機体のGPSから、機体がある場所とポートの位置のずれが大きいと自動でアラートを上げてくれるbotを開発・運用**しています。

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例えば、この機体は〇〇というポートに置かれていることになっているが、実はポートから何メートルずれたところに置かれていて、実際は△△というポートにあるのではないか、という情報を**botが自動でサジェスト**してくれるようにしています。

#### balloon luup_okada right
また、**ユーザがライド終了した際に撮影した写真は常にチェック可能にしており、何かあればライドをトラッキング**できるようにしています。
こうした対策で機体数のズレの発生件数は激減しましたね。

#### balloon yasu left
新しいプロダクトでは予測不能な課題は起きるものですが、それを随時解決してきたLUUPのチームは流石ですね…！


## 工場との綿密な連携でハードウェア開発を効率化

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普段LUUPを利用させていただいて思うのですが、新機体の導入スピードがめちゃくちゃ早いですよね。
新機体の方が初速が出るように感じますし、スマホスタンドがついた機体も出てきましたよね。

~~ ハンドルの右側に調節可能なスマホスタンドがついている機体。サービス開始後しばらくして導入された。~~

#### balloon luup_okada right
よく気づいてくれましたね！
**今は2~3ヶ月スパンで機体をアップデート**していますが、このように機体のアップデートを短期間で回すのってすごく大変なんですよ。
ハードウェアをリーンに開発するのは非常に難易度が高いです。

#### balloon yasu left
背後にはどういった理由があるのでしょうか？

#### balloon luup_okada right
まず、一度の試行で飛ぶ金額があまりにも大きいんですよね。
あくまで例ですが、**1台10万円だったとして1000台発注すれば1億円になる**わけです。

#### balloon yasu left
人件費・サーバー代さえあればある程度PDCAを回せるソフトウェア開発とは比にならないですね…！

#### balloon luup_okada right
それに、一度のPDCAサイクルを回すのに非常に時間がかかります。
ハードウェアの開発からリリースのスパンって、**最速で半年、一般的には1年**と言われています。
*ハードウェア開発にはお金と時間がかかるんです。*

#### balloon yasu left
でも、LUUPは短期間での機体のPDCAサイクルを実現されているわけじゃないですか。
どのような秘訣があるのでしょうか？

#### balloon luup_okada right
鍵は**工場との綿密な連携**にあります。
弊社では、**工場がベンダーに対してパーツの発注をかけて組み上げていく段階から、いつどのパーツが届いてそれをいつまでに組み立てるのかまで全て確認**しています。

#### balloon luup_okada right
**そしてなるべく最速で進むように調整しています。もちろん仕様も事前に共有していますし、事前に確認すべき事項は確認しています。**
先ほどいったとおり、大きな手戻りは致命的になりますから。

#### balloon yasu left
かなり細かくコミュニケーションをとっているんですね。

#### balloon luup_okada right
そうですね。
工場は海外にあるのですが、工場の方と確実にコミュニケーションがとれるように、**その国の言語や文化も理解しているハードウェアエンジニア**を採用しています。

#### balloon yasu left
採用の時点からそこまで力を入れているんですね…！
徹底して工場と連携しようとする姿勢が伝わってきます。

## LUUPの強みは「機体の小型化」にあった

#### balloon yasu left
正直なところ、電動アシスト自転車のシェアリングサービスだとすでに広く展開している競合他社があるように思います。
LUUPの強みって何なのでしょうか。

#### balloon luup_okada right
**将来的には自転車に限らず様々な電動マイクロモビリティのシェアリングサービスを提供**していくので、**既存の事業者は直接的な競合にはならない**と思っています。
それに電動アシスト自転車に限ったとしても、私達には強みがあります。
それは、**ポートの密度**、**自転車のサイズ**、**ポートから機体を溢れさせないための工夫**の3つです。

#### balloon luup_okada right
まず、**最重要視しているのがポートの密度**です。
2021年2月現在でも、**渋谷を中心に半径3~4キロのエリアの中でポートは200以上展開**しており、**どこからでも数分歩けばポートがあるという状態を目指して展開**しています。

~~ 緑色の印がポートの位置を示している。渋谷・目黒近辺に高密度でポートが立地している。~~

#### balloon luup_okada right
では、なぜこれほど高密度にポートを展開できるのか。
**それは機体をめちゃくちゃ小型に作っている**からなんです。

#### balloon luup_okada right
ほとんどの電動アシスト自転車の車輪サイズは小さくても16インチ、平均20インチ前後に設計されています。
それに対して**LUUPの機体は12インチ、全長も110センチ程度（通常160センチほど）**に抑えています。

~~ 筆者所有のママチャリと比較してみた。車輪の小ささ、フレームの小ささがはっきりわかる。~~

#### balloon yasu left
確かに、初めて乗った時「ちっちゃ！」ってびっくりしました。

#### balloon luup_okada right
機体を小型化すると、**渋谷のように土地の広さが限られているエリアでもポートの候補地をたくさん見出だせる**んです。
また、将来的に私達は電動キックボードも展開したいと考えているので、**自転車用のポートにそのまま電動キックボードを配置できるようサイズを調整**しています。

#### balloon luup_okada right
最後に、ポートから機体を溢れさせないための工夫について。
**ユーザに利用してもらう際、機体がポートから溢れないようにするため、あらかじめ目的地を設定**してもらっています。

#### balloon luup_okada right
ユーザが目的地のポートを選ぶとキャパシティに応じた空きスロットの数が表示されます。
0であればそこは選択できないですし、1しか空いていないところに2人が同時に行けないようになっています。
指定した場所には必ず返却できるので、ユーザにとっても優しい仕組みになっているのかなと。

~~ 実際のポート選択時の画像。「渋谷駅東口地下駐輪場」には借りられる機体が1台もなく、70台返却可能になっている。~~

#### balloon yasu left
ポートの課題の解決と使いやすいUXを同時に実現しているんですね…！

## 「社会と対話し業界を先導する」電動キックボードの実装

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2020年9月に電動キックボードの実証実験を開始された時は話題になりましたね。
電動キックボードの導入を進めていくにあたって、特に気をつけているポイントはあるのでしょうか。

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