ランボルギーニが紐解く、未来を彩る車載データの真価

コネクテッドカーの進化とデータ活用の幕開け

近年、スマートフォンの普及により、人々は複雑な技術でも生活が便利になるならば積極的に受け入れるようになりました。この傾向は、20世紀の技術の象徴であった自動車にも大きな変化をもたらしています。もはや車は単なる移動手段ではありません。未来の自動車は、コネクテッドカーとして、常に情報に接続され、ドライバーや同乗者にこれまで想像もしえなかった新しい体験を提供しようとしています。

この新しい体験は、単に車両の機能向上にとどまらず、自動車メーカーや関連企業にとって、新たなビジネス価値を創造する大きな機会となります。特に、車両が生成する膨大なデータ（ビッグデータ）を、様々なパートナーが持つデータ資産や技術と組み合わせることで、その価値は飛躍的に高まるのです。

このようなコネクテッドカーがもたらす恩恵は、すでにヨーロッパの消費者にも広く認識され始めています。ある調査では、車両のコネクティビティが向上することを有益だと感じている消費者の割合は高く、国によって多少の差はあるものの、多くの人々がその価値を肯定的に捉えていることが明らかになっています。

ビッグデータが牽引する自動車産業の変革

自動車産業は今、コネクテッド（Connected）、自動運転（Autonomous）、再定義（Redefined）、電動化（Electrified）という4つの大きなメガトレンドに牽引されています。中でもコネクテッド技術は、これらのトレンドを加速させる基盤であり、特にビッグデータの活用においては最も重要な要素となります。

過去10年間、自動車メーカーは常に接続された状態を確保することに遅れをとっていましたが、車載コネクティビティがほぼ当たり前となった現在、収集されるデータの潜在的価値を最大限に引き出すための新たな機会を積極的に模索しています。このデータは、顧客への新しいサービスの提供や既存サービスの強化に利用できるだけでなく、インフラ改善や安全向上といった公共の利益にも貢献する可能性があります。しかし、その一方で、高まる消費者のプライバシー保護への要求や、データプライバシーに関する様々な規制への対応も不可欠です。

OEM（Original Equipment Manufacturer）にとって、コネクテッドカーデータのプログラムを成功させるためには、明確な価値付加戦略が求められます。データそのものが直接的な収益を生むわけではありませんが、データから真のインサイトを引き出し、価値あるサービスを創出することが、成功への鍵となります。この取り組みは、組織変更や多大なリソースを必要とする可能性もありますが、顧客のニーズに応え、競争力を維持するためには避けて通れない道です。

ランボルギーニのビッグデータへの挑戦：概念実証（PoC）

自動車産業を揺るがすメガトレンドの変化は、ランボルギーニにも変革を迫っています。ランボルギーニはその歴史とDNAに根差した独自性を守りつつ、市場の新たなニーズ、特にビッグデータのトレンドに対応するため、コネクテッドカーのビッグデータ分析に関する複数の概念実証（PoC）を開始しました。

これらのPoCの主な目的は、コネクテッドカーから収集されるデータから、いかに効果的に価値を引き出し、それがビジネスや戦略にとってどのような意味を持つのかを理解することにありました。ビッグデータの分析は、新しいビジネスモデルの構築を促し、収益源を先進技術やサービスへとシフトさせる可能性を秘めています。

ランボルギーニは、コネクテッドデータの分析を通じて、顧客の運転習慣を深く理解し、個々のドライビングスタイルに合ったサービスを提供することを目指しています。これは、顧客体験の向上はもちろん、顧客が真に求めているものに焦点を当てることで、企業全体にも大きなメリットをもたらすと考えられています。

本論文では、ランボルギーニが過去1年間に実施した4つのPoCに焦点を当てますが、特に私が深く関与したプロジェクトを中心に、その詳細な分析プロセスと得られたインサイト、そして将来への示唆について掘り下げていきます。これらのPoCは、ランボルギーニのコネクテッドカーであるHuracanから収集された静的データセットを主に使用して行われました。データの期間や対象車両台数はPoCによって異なりますが、主要な目標は、データから価値を抽出し、「データ・フォー・コネクティビティ」のための新しいKey Performance Indicator（KPI）を定義することにありました。

データ分析とダッシュボードの実装

私が積極的に参加した概念実証（PoC）では、コネクテッドカーから収集されるデータから、市場で最大限の価値を引き出し、顧客体験の向上と経済的利益の最大化を目指しました。このプロジェクトは、主に2021年1月1日から11月29日までの期間に1457台のコネクテッドHuracanから収集された静的データセットに基づいています。

価値あるデータを抽出するために、綿密なデータ分析プロセスが実行されました。その主要なステップは以下の通りです。

まずは、データセットに含まれる全ての生データを取り込み、最初のステップとしてVIN（車両識別番号）によるフィルタリングを行いました。分析の精度を最大限に高めるため、テスト目的で使用された車両など、一般的な顧客の使用状況を代表しない車両のデータは除外されました。

次に、データのクリーニングを実施しました。元のデータセットには、時に時速500kmといった明らかな測定エラーや、測定値の欠損が見られました。このクリーニング作業は、データセットの整合性と正確性を高め、その後の分析の質を保証する上で極めて重要でした。

その後、一連の走行データを「ジャーニー」として定義し、車両のダイナミクス（速度や加速度など）やパワートレインに関するデータに基づいて、マクロクラスターを作成しました。これにより、様々なタイプのジャーニーを分類し、より深い理解を得ることが可能になりました。

加えて、GPS分析を実施しました。これは、データセットをさらに洗練させるために、実際に車両がコネクトされている国のデータのみを考慮に入れるように行われました。この地理的情報は、後述する様々なユースケース、特に国ごとの運転習慣の分析において非常に有用でした。

最後に、気象条件に関する分析のために、ミラノ、マイアミ、ロサンゼルスという3都市の気象データを取り込み、元のデータセットと統合しました。これらのデータは、気象条件と車両の使用状況を関連付け、新しい興味深いユースケースを創出するのに役立ちました。

このデータ準備フェーズを経て、以下の8種類のデータ分析が行われ、最初のインサイトが導き出されました。

1. ルート分析（Route Analysis）
2. ドライビングモード分析（Driving Mode Analysis）
3. サーキット分析（Circuit Analysis）
4. 時間頻度分析（Temporal Frequency Analysis）
5. サービスショップ近隣分析（Nearby Service Shop Analysis）
6. フリート分析（Fleet Analysis）
7. 気象分析（Weather Analysis）
8. 国別比較分析（Country Comparison Analysis）

分析から紐解かれる顧客の行動と潜在的インサイト

データ分析からは、ランボルギーニの顧客がどのように車両を使用しているかに関する多様なインサイトが得られました。

ルート分析では、GPS位置情報と車両のパワートレインデータを関連付け、顧客がどのような場所や道路を頻繁に走行しているかを調査しました。分析の結果、顧客は総時間に基づいて市街地、郊外、高速道路といった様々なタイプの道路を走行しており、特定の場所（道路、広場、建物など）に滞在している時間が割合として示されました。このデータは、顧客の一般的な利用環境を理解するのに役立ちます。

ドライビングモード分析では、Huracanモデルに搭載されているSTRADA、SPORT、CORSAという3つのドライビングモードの使用状況を分析しました。PoCの目的上、シンプルにするためにこれらのモードに分類しましたが、実際にはSTOモデルなど、特定のモデルには異なる名称のモードが存在します。フリート全体での分析では、顧客に最も使用されているのはSPORTモードであり、CORSAモードの使用率は最も低いことが明らかになりました。

サーキット分析は、イタリア国内のサーキットに焦点を当て、顧客がサーキットをどのくらいの頻度で、どのサーキットを訪れているかを調査しました。最も訪問頻度の高いサーキットはFranciacortaとMisanoでしたが、ユニークな車両（VIN）の数を調べると、同じ車両が何度も訪れるケースは比較的少ないことがわかりました。また、月ごとの訪問数を分析したところ、冬期は少なく、夏から秋にかけての暖かい時期に集中していることが示唆されました。これは、サーキット走行が気候に左右されるレジャー活動であることを反映しています。

時間頻度分析からは、車両が年間および週間で最もよく使用される時期が明らかになりました。月別では暑い月に使用が多く、週別では週末によく使用される傾向が見られました。ジャーニーの開始時間を見ると、多くのジャーニーが午後4時以降に開始しています。これらの結果は、Huracanが日常的な通勤車両としてではなく、自由時間、特に週末に楽しむための車両として利用されていることを裏付けています。

サービスショップ近隣分析では、車両がイタリア国内のサービスショップの近辺に検出された回数を集計しました。特定のサービスショップ、特にミラノのショップが最も頻繁に検出されました。興味深いのは、検出された車両の多くがSPORTモードやCORSAモードを多用している車両であったことです。これは、よりアグレッシブな運転スタイルが車両部品（ブレーキ、タイヤ、サスペンションなど）により大きな負荷をかけ、メンテナンスの必要性が高まる可能性を示唆しています。しかし、この分析はGPS位置情報のみに基づいているため、顧客が実際にサービスを受けたのか、あるいは単に近辺を通過しただけなのかは、サービスショップの記録データとの連携なしには明確にできません。この連携が実現すれば、予測メンテナンスの精度向上や顧客への proactive なサービス提供に繋がる大きな潜在力があります。

フリート分析では、コネクテッドフリート全体の静的な情報として、総走行距離、総運転時間、車両が走行した国の数、および期間中の接続車両数などが集計されました。月ごとの接続車両数の推移を見ると、ランボルギーニがコネクテッド化への投資を積極的に行っていることが伺えます。また、CO2排出量の推定も行われましたが、これは外部パラメータに基づく推定であり、燃料レベルセンサーからの直接データ取得による精度の向上が今後の課題です。

気象分析では、特定の3都市（ミラノ、マイアミ、ロサンゼルス）における気象条件と車両使用の関係を調査しました。マイアミでは雨天時でも一定の割合で車両が使用されていることが分かり、これは、ランボルギーニの顧客は必ずしも最適な気象条件下でなくてもHuracanで外出することを示唆しています。さらに、ドライビングモードと気象条件を関連付けた分析では、雨の強さが増すにつれてCORSAモードの使用が減り、SPORTモードが増える傾向が確認されました。これは、悪天候でもSPORTモードが好まれる傾向があることを示しており、その理由を理解することは、顧客のドライビング体験をさらにパーソナライズする上で重要です。

国別比較分析では、イタリアとアメリカという2つの国を比較し、運転習慣の違いを調査しました。イタリアの顧客の方が年間を通じてより頻繁に車両を使用しており、ジャーニーの開始時間も、イタリアでは夕方以降の便利な時間帯が多いのに対し、アメリカでは深夜から未明にかけてが多いという明確な違いが見られました。ドライビングモードの使用傾向も異なり、アメリカではイタリアに比べてSTRADAモードの使用が少なく、よりアグレッシブなモードが好まれる傾向があります。

データプライバシー：コネクテッドカーの重要な課題

コネクテッドカーから収集されるデータは、その種類と量が増大の一途を辿っています。車両の性能、運転習慣、地理的位置に加え、将来は乗員の生体情報までもが含まれる可能性があります。これらのデータには個人情報が含まれるため、その収集、処理、共有には細心の注意が必要であり、データプライバシーと保護はコネクテッドカー業界における最も重要な課題の一つとなっています。

ヨーロッパでは、データプライバシーに関する規制、特にGDPR（一般データ保護規則）が厳格に適用されており、その遵守は必須です。また、将来的には欧州委員会のデータ法のような新しい規制により、非個人データが公共資産と見なされる可能性も議論されており、自動車メーカーはこれらの変化に対応する必要があります。データ活用を進める上では、顧客に対してデータがどのように、なぜ収集され、どのように利用されるのかを明確に説明し、透明性を確保することが不可欠です。顧客に自身のデータに対する完全なコントロール権を与えることは、信頼構築の基盤となります。

ランボルギーニの概念実証プロジェクトは、社内での利用が主目的であったため、データプライバシーに構造的に取り組むことよりも、データから最大限の価値を引き出すことに焦点を当てました。しかし、分析に使用された全てのデータは、個人を特定できない匿名化された集計データとして扱われました。これにより、個々の車両（VIN）に関する情報の機密性は確保されました。将来的にこれらのビッグデータプロジェクトを製品化する際には、プライバシーとセキュリティに関する規制に完全に準拠したデータ収集および処理メカニズムを構築する必要があります。

未来へのロードマップ：データ活用の次なるステップ

今回の概念実証プロジェクトで得られた貴重なインサイトと成果に基づき、ランボルギーニはコネクテッドカーデータ活用のさらなる進化に向けた具体的な次なるステップを計画しています。これらのステップは、実現までの時間軸に応じて短期、中期、長期に分類されます。

短期的なステップとしては、まず、分析に使用したデータセットを現在の静的なものから、SDP（Service Delivery Platform）データベースに直接リンクされたリアルタイムで更新されるダッシュボードへと移行することが挙げられます。これにより、常に最新のデータを基にした迅速な意思決定が可能となります。また、イタリア国内に限定されていたサーキット利用分析を他の国にも拡大することで、グローバルな顧客の運転習慣をより正確に理解します。さらに、フリート全体の分析において、各国の接続車両数を明確にし、国ごとの運転習慣のカスタマイズに役立てます。

中期的なステップには、より複雑で実現に時間がかかる取り組みが含まれます。顧客データベースへのアクセスを確立し、車両データと連携させることで、顧客と車両の完全なデータセットを構築します。これは、よりパーソナライズされたサービス提供の基盤となります。また、予測メンテナンスのユースケース開発も中期的目標です。車両データ、特にブレーキパッドなどの部品データを分析することで、故障を予知し、UNICA Appを通じて顧客に proactively に通知するシステムを構築します。さらに、Urusフリートへの分析プロセスの統合を進め、ランボルギーニの他モデルにもビッグデータ分析を拡大します。

長期的なステップは、実現までに最も時間を要するものの、大きな変革をもたらす可能性を秘めています。テスト車両のデータを分析に含めることや、パッセンジャーセンサー信号を読み取り、ドライバーが一人で運転しているのか、同乗者がいるのかを理解することも長期的な検討課題です。サービスショップの記録データ（LIASS）と車両データを連携させ、顧客が実際にメンテナンスのために訪れたのか、単に立ち寄っただけなのかを明確にすることも重要です。また、データ取得頻度を向上させることも長期的な目標です。現在の10秒ごとから、パワートレインや車両ダイナミクスのような高速で変化するデータには、より高頻度なサンプリングレート（1秒未満）を適用することで、分析の精度を飛躍的に向上させます。ただし、ドアやパッセンジャー信号など、頻繁に変化しないデータについては、現在のサンプリングレートで十分でしょう。

これらの次なるステップは、今回の概念実証で得られた成果を基盤とし、ランボルギーニのデータ活用能力をさらに強化し、ビジネス戦略の精度を高めることを目指しています。

結論：データが描くランボルギーニの未来

コネクテッドカーから得られるビッグデータは、自動車産業のエコシステム全体において、データマネタイゼーションという計り知れない可能性を秘めています。ランボルギーニは、スーパーカーおよびラグジュアリーカー分野において、この新たなトレンドにいち早く適応しようとしています。過去1年間に実施された4つの概念実証（PoC）は、コネクテッドカーデータから価値を引き出し、将来のビジネスモデルや意思決定に役立つKey Performance Indicator（KPI）を特定するという重要な目的を達成しました。

本論文で分析したデータが持つ潜在力と、そこから得られる恩恵は非常に大きいことを示しています。これらの知見は、ランボルギーニ社内にコネクテッドカーデータの背後にある大きな価値を明確に認識させ、この新しいトレンドへの投資の重要性を強く印象付けました。私自身がプロジェクトに深く関与し、ユースケースの選定、データ相関の方法論、ダッシュボードの設計といった意思決定プロセスに参加できたことは、貴重な経験となりました。

得られた結果とチームの評価を考慮すると、今回のプロジェクトは大きな成功を収めたと言えるでしょう。現代のランボルギーニにとって、競争の激しい市場で差別化を図り、優位性を保つためには、コネクテッドカーデータの活用をさらに推し進めることが不可欠です。データは単なる数字の羅列ではなく、未来のランボルギーニを形作るための重要な羅針盤となるでしょう。今後、ランボルギーニはこの方向性に注力し、データ活用の取り組みをさらに強化していく必要があります。