「自動車アナリティクス」の今【後編】
「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。
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。
「自動車アナリティクス」の応用例
「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）
車載システムの「OnStar」や自動車保険会社Progressive Casualty Insuranceが開発したドライバー追跡デバイス「Snapshot」などから取得するセンサーデータは、カスタマーエクスペリエンス（顧客体験）の改善にも役立つ。例えばデータを活用して運転の安全性を評価し、優良ドライバーに金銭的なインセンティブを与えることができる。
これらのデータは地方公共団体が交通量を把握して交通政策やインフラを改善するのにも役立つ。道路の陥没をいち早く見つけて修復するといった用途はその一例だ。メンテナンス時期の予測にもこうしたデータを使える。自動車に関して何か不具合が生じれば、それが深刻化する前にドライバーにいち早く警告することで、修繕コストを抑え、カスタマーエクスペリエンスを高めることができる。欠陥製品の流出防止にもつながる。
視点の変化がもたらす効果
自動車アナリティクスは製品ライフサイクルの各段階に及ぶ。消費者の購入によって得られる情報を活用することで、市場のニーズや希望に応じた製品の変更が可能になる。これにより自動車メーカーは自社のプロセス全体を流動的な市場に合わせて形成できる。消費者の購買傾向とその変化に関する分析に基づいて製造体制を最適化したり、より高度な分析によってサプライチェーン途絶を未然に防いだりすることも可能だ。
製品ライフサイクルの最終段階の分析は自動車メーカーの設計部門の意思決定や、製品ラインの形成方法に影響する。ドライバーが車載インフォテインメントシステム（注2）に依存しているか、全く使用していないかは、自動車メーカーが次期モデルをどうするか考慮する上で重要な判断材料になるだろう。
※注2：インフォメーション（情報）とエンターテインメント（娯楽）の機能を幅広く提供するシステム。具体的にはカーナビゲーションや音声通信、インターネット接続、音楽・動画の再生機能などを提供する。
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