キーワードは「テレマティクス」。キーワードは「テレマティクス」。06:37フォローするはじめに前回の記事で,テレマティクスとは何か,どのような活用ができるか,などといったテレマティクスのもつポテンシャルを知っていただけたと思います。ここではさらに,具体的な分析結果を見ながら理解を深めてもらうことを目的としています。2015年1月9日付の日経産業新聞にも,トレジャーデータとパイオニアとの提携の内容が大きく取り上げられました。テレマティクス業界の最先端をいくトレジャーデータの実力をご覧ください。今回から3回に分けて次の事例を紹介していきます。今回は,事例1を取り上げます。(事例1)運転者の行動分析(事例2)実測値に基づくコンディションの把握(事例3)メンテナンス時期の把握(事例4)燃費と外部要素の関連性(事例5)保険料見積もりへの応用(事例1)運転者の行動分析テレマティクスデータを,個々のユーザーに関して集計すれば,ユーザーごとの使用用途や運転特性などを知ることができます。上図でいうと,右方向:時間軸の分析です。上のレーダーチャートは,ある特定のユーザーに関して,曜日別の乗車回数を図にしたものです。ここからわかるのは,日曜日以外はほぼ均等に車を利用しているということです。これより,このユーザーの利用状況を「通勤」または「法人車両」とカテゴライズできます。利用状況を月単位で区切って重ねて見ていきます。月という大きな時間軸で見ても,日曜日の利用頻度は増えていないことは明らかです。直近7月(いちばん手前の黄色のレーダーチャート)と初月2月(いちばん奥の茶色のレーダーチャート)を比較すると,平日の利用頻度が直近では少なくなっていることがわかります。1日当たりの走行距離分布さらに特定のユーザーの,1日当たりの走行距離の分布を見ていきます。レジャー」で見ていましたが,今回は「1日の走行距離」で見ていきます。上図は,1日当たりの走行距離の分布を見るためのヒストグラムです。40km/日がいちばん多く,その周辺も多くなっています。上図は,1日当たりの走行距離の分布の月での時間遷移を見たものです。5月だけは距離の多い方に分布が寄っていますが,それ以外の月はほぼ同じ形の分布をしており,車両の利用のされ方には変化がないことがわかります。前述のユーザーごとの車両の利用状況を分類・集約することによって,電気自動車普及に向けたマーケティング戦略を練ることが可能です。上図は都道府県別に,1回の走行距離が20km未満(これを「電気自動車での走行でも不便のない距離」とします)の車両の数を集計したものです。これを,より詳細なエリア別に見ることによって,電気自動車に置き換え可能なエリアを選別することができます。今回は,類似・同一車両を軸にした分析を行います。同一車両の「実地」に基づくスペックは,カタログ値とは大きく異なることが見えてきます。上のヒストグラムは,ある車両Xをもつユーザーの平均燃費を集めて分布を見たものです。9km/Lを頂点にした,なだらかな山となっています。これは,この車両Xが,ばらつきなく9km/L周辺に集まる(燃費が安定している)ことを示しています。逆に,このようなきれいな山にならない分布の形をもった車両は,「ユーザー」や「車両コンディション」の影響を大きく受けて燃費が変わる(燃費が不安定である)ことがわかります。エンジン回転数の分布エンジンの回転数もまた,車両のコンディションを知るのに有効な指標です。ここでは,ある車両Xのアイドル時のエンジン回転数の分布を見てみます。この車両のアイドル時のエンジン回転数は,900〜1100の間で安定しています。このエンジン回転数の分布のばらつきが大きい車両は要注意となります。一般的にエンジン回転数が,時間および距離を追うごとに大きくなっていく(=コンディション悪化)という前提をもつとすれば,このエンジン回転数の分布を月ごと(または走行距離ごと)に見ていくのが有効です。上図より,月を追うごとにエンジン回転数の分布が大きい方に偏っていっている傾向が見られます。冷却水温の分布エンジン回転数と同様に,冷却水温の分布もまた,コンディションを把握する材料となります。事例2と類似しますが,今度はタイヤやブレーキパッドといった消耗品の消耗度合いを知るためにデータを活用していきます。ブレーキの効き(制動距離)からの見極めブレーキのかけ始めの速度に対する制動距離(停止するまでの距離)を,初速度ごとに平均制動距離を見ることで,ブレーキの効きが悪くなっているかどうかを見極めることが可能です。上の散布図では,初速度が大きければ制動距離も大きくなる(当たり前ですが)ことがわかります。初速度が大きいところでは,制動距離のばらつきが大きいこともわかります。特定のユーザーのブレーキパッドの消耗度合いを知るには,継続的にデータを収集する必要があります。してこの散布図を月ごとに追っていくと制動距離が徐々に大きくなっていく変化を検知できることになります。先ほどコンディション把握のために見ていたエンジン回転数,および冷却水温も月ごとの散布図で変化を検知できます。冷却水温からの見極め(事例4)燃費と外部要素の関連性テレマティクスの中でも,船舶や重機の分野では,数%の燃費の改善によって何億円もの燃料費の削減が可能です。天気などの外部要素と組み合わせることで,燃費の改善となる要素を見極めていきます。上の図は,船舶(1,2,3)の燃費と外部要素の散布図によって燃費と関係の深い要素を発見するための概念図です。(事例5)保険料見積もりへの応用テレマティクスとは関係の深い領域への応用として,保険料の見積もりがあげられます。以下のテレマティクスデータは,保険料見積もりのために活用できる項目です。アクセルのスロットルの開度が大きければスピードを出していることに。走行中にシートベルトをつけていない回数を調べられる。スピードの分布を調べる。ブレーキの多用は運転の荒さに関係する場合もあるこれらの項目をインプットとして「運転の荒さ」を数値化することで,保険料へ活用することが可能です。スロットル開度(アクセルの踏み具合)の散布図を見ることで運転の荒いユーザーを検知できます。上図は車のスピードに対するアクセル開度の散布図です。高速域でアクセルを踏みすぎている(プロットが右上に集中),アクセルの踏み幅が安定しない(縦にばらついている),といったことが明確になります。キーワードは「テレマティクス」。「マーケティングオートメーションとは」その1コメント0件のコメントログインしてコメントを残してください。