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BIBusiness Intelligence

事例: レース走行データの“見える化”

グランバレイでは様々な業種、規模のお客様に対し、コンサルティングとサービスを提供しています。代表的なプロジェクト事例を以下に示します。

SUPER GTに参戦するAudi Team Hitotsuyamaの走行データを見える化

日本を代表するレーシングチームであるAudi Team Hitotsuyamaは、1990年にHITOTSUYAMA RACINGとして全日本ツーリングカー選手権に初参戦しました。その後、全日本GT選手権(現SUPER GT)、全日本スポーツカー耐久選手権(Japan Le Mans Challenge)を経て、2009年からSUPER GTに戻ると同時に、Asia Le Mans SeriesやGTアジアにも参戦しました。2011年、レース車両をAudi R8 LMSに変更、スーパー耐久ST-Xクラスでシリーズチャンピオンを獲得するなど、華々しい戦歴を残しています。2014年からは、アウディジャパン株式会社とパートナー契約を結び、アウディスポーツの支援を受け、チーム名をAudi Team Hitotsuyamaと変更して現在に至ります。

取得した車両走行データをレースに活かしきれていない

「Audi Team Hitotsuyamaでは、これまでもテスト走行やレース本番で車両走行データを収集してはいましたが、膨大な量のデータをうまく分析・活用できず、レースに生かすことができていませんでした」と語るのは、Audi Team Hitotsuyamaの代表である一ツ山亮次氏。
F1を始めとするモータースポーツにおいては、どのチームも車両走行データを取得しており、専用のツールを使って解析をしていますが、膨大な量の車両走行データをチームのために分析・活用するには専門のアナリストを用意する必要があります。しかしながら、多くのチームは様々な理由によりその要員を確保するのが難しいという現状があります。

Audi R8 LMS ultra 2015

収集するのは車両走行データだけではない

「スピード、時間、距離、エンジン回転数、エンジントルク、エンジンパワーなど、基本的な項目はもちろんのこと、GPS、ラップタイム、燃料消費量、タイヤ圧やタイヤ温度、ステアリングの操舵角やギアの位置、アクセル開度やブレーキ踏力など、レース車両に関するさまざまなデータを取得します。この取得したデータを有効活用するために、今シーズンは、IT技術を駆使して走行データを様々な角度から見える化し、それらをレース戦略の判断材料にすることを考えていました。今回、ご縁があり経営分析やデータ分析を主軸に置くグランバレイさんに協力をしていただき、走行データを様々な角度から分析することにしました」(一ッ山亮次氏談)
レース分析では、車両走行データだけではなく、外的要因となる天気・気温・温度の気象データなど車両外のデータも取得し、様々な項目を一つに集約して分析することが求められています。
また、マシンセッティングの変更箇所と影響をデータとして定量的にとらえ、それを一つにまとめて分析することで、レースにおける因果関係がわかってきます。さらに分析が進めることで、シーズンを通じた戦略が定量的に行える「勝てるレース戦略」の仕組みを作ることが大切です。
実はこの過程は、グランバレイが普段、企業クライアントに提供しているBIコンサルティングと同じことなのです。

クラウド化されたBIならレース中でも使える

「レース中に収集した周回ごとのデータをグランバレイさんのクラウドサービスにアップロードし、その分析システムを使うことで、レース中に起こっている状況を可視化することができます。その結果、ドライバーに対する助言や、タイヤ交換や給油のためのピットインなどの指示に役立てることができると考えています」
グランバレイが用意するクラウド型BIサービスはクラウドサービスなので、レース中に収集した周回ごとの車両走行データをすぐにアップロードすることができ、事前に用意された分析軸をもとに素早く分析することで、レース戦略の判断に生かすことができます。さらには、これらの状況をピットガレージ内の関係者に共有することも可能となり、結果、関係者全員が同じ情報で素早く的確に判断できる環境が整ったと言えます。国内外で転戦をするレーシングチームにおいて、クラウド化は最大のメリットであると言えるでしょう。

 

非常に頼もしいレース分析のクルーが加わったことと同じ

「レース中に通常と違う異常値が出た場合、トラブルが発生する前に察知して未然に防ぐなんてこともできるはずなんです。ドライバーやクルーの経験値も大事ですが、こういう客観的なデータでフォローすれば、さらに確実なレース戦略に結びつけることができると実感しています。非常に頼もしいアナリストのクルーが加わったような気がします」(一ッ山亮次氏談)
現在、ほとんどチームでは車両走行データを取得し解析をしています。しかし、大量かつ多種多様の項目のデータを分析するには、やはり専門家が必要です。自動化された分析ツールとしてのクラウド型BIサービスを利用することは、データ分析の専門家を一人雇うことと同じ効果を生んでいると言っていいでしょう。

勝てるレース戦略に結びつけることができる

「グランバレイさんのクラウド型BIサービスを利用して驚いたのは、コストが安いうえ、導入スピードが早かった点です。数日でレース分析の環境を用意してくれたうえ、私どもの知識とグランバレイさんのデータ分析の技術を融合したレース分析に最適なダッシュボードを短期間で開発してくれたのには驚きました」(一ッ山亮次氏談)
大手メーカーではスポーツアナリティクスツールを提供していますが、このような専用ツールは大変高価です。その点、当社のクラウド型BIサービスは、汎用性が高いセルフBIツールを利用したことで、低価格かつ導入時間もかからないサービスを実現しています。今回、一ツ山亮次氏はこの点を高く評価してくれました。

最後に、一ツ山亮次氏は次の言葉で、インタビューを力強く締め括りました。
「開始したばかりで、まだ改善の余地はまだまだあります。レースを通じて共同で研究して精度を上げていきたいと考えています。クラウド型BIサービスを利用したグランバレイさんのモータースポーツアナリティクスによって、勝てるレース戦略に結びつけることができるのではないかと、今から期待をしています」

Audi Team Hitotsuyama
Homepage: http://hitotsuyamaracing.net/