大手自動車業界様における、コネクトデータを用いたユーザー行動の分析と車両開発目標設定プロジェクト
事例概要
従来の車両開発では「競合車比較」が目標設定の主軸であったが、本プロジェクトではコネクトデータを活用してユーザーの「実使い勝手」を定量化した。 過剰性能によるコストを抑制しつつ、不足している性能を確実にリカバリーした市場適合性の高いモデルの性能目標の策定に寄与。
Summary
| 課題 | ・競合車比較を中心とした目標設定によるユーザー実態との乖離 ・ユーザー・開発両者にとり過剰な性能になり、コストがかさんでいる |
|---|---|
| アプローチ | コネクトデータを用いてユーザーが実際に使用しているうえでの使い勝手や求めているものを投影した目標設定 |
| 成果 | ユーザーが実際にストレスを感じるシーンを抽出したうえでの開発採択に寄与 |
| 期間 | 約2年 |
概要
競合車比較を中心に性能目標を設定した従来の車両開発では、しばしばユーザー・開発にとって過剰な性能の開発に繋がっていることがありました。そこで本プロジェクトではコネクトデータを活用し、ユーザーの使用状況や求めているものの「実際」を定量化しました。それに基づいた開発により、過剰性能によるコストを抑制しつつ、不足している性能を確実にリカバリーした市場適合性の高いモデルの性能目標の策定を目指しました。
課題
ユーザー実態と開発目標の乖離
開発において、特定の走行シーンにおいてユーザーがストレスを感じる設定が存在している可能性があることを仮定しています。しかしながら、ユーザーがどの程度の頻度でどのような性能を必要としているのか十分に把握できていないまま開発目標が設定されるために、実態以上に高い目標設定となり、不必要なコストや重量増を招いていました。
解決策
本プロジェクトはお客様と弊社で分業し、適切な目標設定に必要な情報を集めました。
お客様：課題理解と解釈
- 分析したい走行シーン（ユースケース）の定義
- 分析結果に基づく性能目標値の最終決定
グラフ：データ分析
- コネクトデータからのユーザー行動の抽出
- サンプリング周期の同期処理
- 特定道路環境でのフィルタリング・分析
- 複数テーマを並行して継続的に分析
成果
実データに基づく意思決定を取り入れることで、より合理的な性能目標の設定が可能となりました。
商品競争力の最大化
ユーザーの「実使い勝手」を反映した車両開発により、使用品の魅力と競争力の向上につながりました。
収益性の改善
過剰な性能の開発を目指していたことによるコストを削減できるようになりました。
開発プロセスの高度化
過剰性能によるコストを抑制しつつ、不足している性能を確実にリカバリーした市場適合性の高いモデルの性能が目標として設定できるようになりました。