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VISION STORY
VISION 03
データ活用

データ活用 KV
ビッグデータの活用で、
サービスはさらに進化する。
C. Takashi
C. Takashi
パーク24株式会社
情報管理部 データアナリティクスグループ グループマネージャー
これまでの経歴
2014年、キャリア入社。都市計画や交通計画が専門のシンクタンクでキャリアをスタート。交通系の分析業務を通じでデータ解析に興味を持つ。その後、データ解析の会社に転じ、様々な業種・分野のデータ解析を経験。その後、これまで培ってきた技術を事業会社の立場で活かしたいという想いからパーク24グループへ入社。現在はグループマネージャーとして数多くのプロジェクトの指揮を執る。
M. Akiko
M. Akiko
タイムズ24株式会社
タイムズカーシェア事業部 チームリーダー
これまでの経歴
2015年、キャリア入社。飲食店でスーパーバイザーを務めた後、人材系の会社で人材コーディネーターを経験。その後、オフィス機器メーカーの「人材開発部門」に所属。当グループへの入社理由は「お客さまの声を直接耳にできる営業職として活躍したい」という想い。無類のクルマ好きで、「運転する楽しさを若者に伝えたい」というのがモットー。
C. Hiroki
C. Hiroki
パーク24株式会社
情報管理部 データアナリティクスグループ
これまでの経歴
2016年、キャリア入社。留学帰国後、SaaS関連のサービスを開発しているスタートアップ企業に入社。会計システムなどの開発を担当後、クライアントのWEBサイトのリコメンドシステムの開発やビッグデータ分析に従事。事業会社で働きたいという想いと、業界のリーディングカンパニーで成長したいとの志で、当グループへ入社を決意。

Outline

情報通信技術の進展により、膨大なデータの収集・蓄積が可能となり、「ビッグデータ」が様々な事業に役立つ有用な資源として注目されています。当グループでは、全国の駐車場と情報センターをオンラインで結ぶ『TONIC』というネットワークを、他社に先駆けて2003年に整備。その後、カーシェア車両もネットワークにつなぎ、両サービスの効率的な管理・運営とデータの蓄積を可能にしました。そこで、データ活用という観点から、当グループが描くビジョンについて現場の社員に語ってもらいます。
総論
ビッグデータの活用で、
人とクルマと街をつないでいく。
あらゆるモノやサービスがネットワークで結ばれていく中、そこから得られたデータの活用は、業界・分野を問わず、企業が競争に勝ち抜いていくために必須の武器となっています。特に無人サービスである時間貸駐車場やカーシェアのサービスレベルを上げていくためのデータ活用は、当グループにとって生命線の一つであります。

2003年、私たちは『TONIC』という情報ネットワークシステムを全国のタイムズパーキングに導入し、オンラインでの管理・運営を実現しました。このネットワークを構築したことで、「いつ、どこで、どのぐらいの時間利用されたのか」という大量のデータが容易に取得可能となりました。“無人の駐車場”では不可能だった利用状況の詳細な“見える化”にも成功しました。その結果、例えば稼働率の低い駐車場の改善点発見や、新規開拓活動の効率化といった成果を上げています。

カーシェアやレンタカーサービスで利用される車両には、稼働状況や走行状態などのテレマティクスデータを記録する車載器を搭載しています。車載器により「どこから乗ってどこに行くのか」という情報に加え、急ブレーキやハンドルさばきなどの走行状態のデータ取得も可能になりました。加えて、会員データと紐付けることにより、運転者の年齢や性別を考慮することもできます。

このようなデータを活用することで、2018度には損害保険会社と共同で新サービスを開発しました。カーシェアリングサービスでの利用時に安全運転で走行した距離を「あんぜん走行距離」として積算しておき、お客さまがマイカーを購入する際、その距離に応じて自動車保険料を割り引くというサービスです。カーシェアでもマイカーでも、安全運転の大切さを広く伝えていきたいという気持ちが込められています。

MaaS(モビリティ・アズ・ア・サービス)の進展や自動運転技術の発達など、モビリティを取り巻く環境は大きな変化の真っ只中にあります。当グループとしても、新たなモビリティの形を創造・牽引するべく駐車場、モビリティ、会員組織に加え、街なかでは「タイムズペイ」という決済サービスも開始しました。各事業基盤の拡大と、各サービスのシームレス化へ向けて取り組みを進めています。お客さまの一連の行動、全ての利便性を上げていくことが目的です。
ビッグデータの活用によって、人とクルマと街をシームレスにつなぐサービスの創出を、自分達の手で行いたい、その想いで日々業務に取り組んでいます。C. TakashiC. Takashi
CHAPTER
1
第一章:営業でのデータ活用
第一章:営業でのデータ活用 イメージ第一章:営業でのデータ活用 イメージ
ビッグデータを活用した、
高付加価値のコンサルティング営業。
営業の現場でも、データの活用はクライアントに対する高い付加価値の提案に結びつきます。私たちカーシェアリングサービスの法人営業グループでは、クライアントを訪問して社有車の稼働状況などの車両に関する課題をヒアリングし、その解決のためソリューションを提供しています。具体的には、運転日報から社有車の稼働状況をデータによって“見える化”し、それを当社のカーシェアリングサービスに置き換えた場合のコストをシミュレーションするのです。実際にある企業では、社有車1000台のうち300台が余剰であることがシミュレーションでわかり、大幅なコストダウンに結びつけることができました。

カーシェアリングサービスのご契約後も、クルマに搭載されている車載器から取得した走行データを分析して、さらなる改善点のご提案を行っています。「どこの部署で、どのくらいの時間、どこのステーションを利用して、何キロ走行しているのか」という走行データを、データアナリティクスグループと連携して分析。その結果をお客さまへフィードバックし、効果的なご利用につながるようにアドバイスをしています。

カーシェアリングサービスの導入は、コストダウンだけではなく、安全面でも2つの大きなメリットをもたらします。1つが、車載器を使った安全運転のサポートです。車載器からのデータを分析すると、どれくらいのスピードで走っているのか、急ブレーキは何回踏んだか、といったことが明らかになるため、社員の方に安全運転を促すことができます。2つ目が、走行距離と時間の軽減です。クルマの運転にはどうしても交通事故のリスクをゼロにはできませんし、渋滞などがあると想定以上に時間がかかってしまうこともあります。カーシェアリングサービスを活用することで目的地の最寄り駅までは電車に乗り、駅からはクルマで移動するという「レール&カーシェア」が容易になります。結果として走行距離・時間の短縮が図られ、交通事故のリスクを避けられるわけです。さらに走行距離が減ることで二酸化炭素排出量の削減にも貢献できます。

「働き方改革」という点でも、当社のカーシェアリングサービスは有用です。自宅近くのカーシェアステーションや、目的地の最寄駅のステーションを利用すれば、社用車に乗るために会社に立ち寄る必要がなく、目的地への直行直帰も容易になるなど、柔軟な働き方ができるようになるでしょう。

M. Akikoカーシェアリングサービスが一般のお客さまにどんどん普及している中、企業においても、そのサービスの価値に大きな注目が集まっています。私たちは単なるサービスの営業ではなく、車両運用にまつわるコンサルタントとして高付加価値の提案活動を行っているのです。
CHAPTER
2
第二章:
データを活用した駐車場開発
第二章:データを活用した駐車場開発 イメージ第二章:データを活用した駐車場開発 イメージ
データ活用でサービスの質を高め、
ワクワクする未来を実現する。
私の所属するデータアナリティクスグループでは、駐車場サービス、モビリティサービス、会員サービスなどのデータ活用の推進をミッションとしています。その中で、タイムズパーキングに関するデータの分析が私の主な担当業務です。全国18,000カ所以上のタイムズパーキングの稼働状況の可視化や分析を通じて、事業部と連携しながら、稼働中の駐車場の改善点の発見や新規開拓地域の検討に役立てています。

数字はとても正直です。稼働率が低い駐車場があればそのレイアウトや料金設定など、必ず改善すべき点が見つかりますし、反対に常に満車の駐車場が多い地域では、駐車場そのものが不足していると考えられます。数字を読み解くことによって、このように様々な仮説を立てることができるのです。私は実際に現場に足を運んでいる営業担当者と連携しながら、お客さまにとってより快適な駐車場を実現すべく、数字を分析しています。

パソコンの前で数字を見ているだけではありません。データからでは判断が難しい場合は、現場まで足を運ぶことも多くあります。例えば、道路を挟んだ、料金設定が同じ2つの駐車場の稼働率に差がある場合、看板の視認性や入りやすさが影響している可能性もあります。そうした事実は、実際に現場へ出向いて、お客さまの視点に立つことで見えてくるものです。分析結果が仮説通りだったときは嬉しいですし、想定外の結果であっても、新しい仮説を立てたり、分析のアプローチ方法を変えたりと、試行錯誤を繰り返すことは、データ解析者としてやりがいがある取り組みです。

C. Hiroki今後挑戦していきたいのは、タイムズパーキングの売上予測の高度AI化です。すでに保有しているビッグデータや長年のノウハウを数値化し、一定以上の駐車場ニーズがある地域を自動で発掘するアルゴリズムが開発できれば、人間のカンや経験では見つけられなかった新しいニーズが発見できるのではないでしょうか。
当グループの基盤である駐車場開発の勢いを、データ分析によって加速させる……そんな未来を想像し、胸をワクワクさせながら仕事をしています。