「自動車アナリティクス」は何を可能にするのか？ CASE時代のデータ活用術：「自動車アナリティクス」の今【後編】

自動車に関するさまざまなデータを分析する「自動車アナリティクス」は、自動車業界に何をもたらすのか。実例を基に、自動車アナリティクスの可能性を探る。

[Joseph M. Carew，TechTarget]

　前編「『自動車アナリティクス』なぜ活況？　不況下の顧客第一主義シフトが契機に」は、自動車の製造や販売、使用の各プロセスで得られるデータを収集・分析する「自動車アナリティクス」（Automotive Analytics）が、自動車業界で重宝されるようになった背景を解説した。

　今、自動車業界ではいわゆる「CASE」（注1）と呼ばれる新潮流が加速している。半自律走行車が路上を走るようになり、車内のコネクテッドデバイスも充実してきた。外部データソースやWebサイトのデータのスクレイピング（抽出）が利用可能になって、自動車業界には利用可能なデータがあふれている。自動車の複雑化が進むにつれて、こうしたデータ量は増加の一途をたどることになる。

※注1：「Connected」（インターネットでつながる自動車）、「Autonomous」（自動運転）、「Shared」（カーシェア）、「Electric」（電動化）という自動車技術の4大トレンドの頭文字を基にした造語。

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　「大量のデータを掘り下げ、そこからインテリジェンスを引き出す技術は着実に向上している。そして、その範囲も広がり続けている」。Deloitte Analyticsでマネージングディレクターを務めるアシュウィン・パティル氏はこう語る。Deloitte Analyticsは国際会計事務所・コンサルティング企業Deloitte Touche Tohmatsuのデータ分析専門部門だ。

　利用できるデータが豊富になるにつれて、意思決定の基礎となる情報も豊富になり、自動車メーカーは大不況後の変化に対処しやすくなった。消費者の行動を適切に追跡し、市場の変化をうまく分析できるようになったのだ。「今日の消費者が入手できる情報量やアクセス可能な情報源の数、競合他社に関する情報の量は著しく増大している」（パティル氏）

「自動車アナリティクス」の応用例