Project highlights
ビジネス上の課題
Intelliasは、長年にわたり世界の自動車業界のリーダー企業にビッグデータおよびロケーションサービスを提供してきたことで、これらの企業がロケーションインテリジェンスを活用しようとする際に直面する、変化の激しい課題について、直接的な知見を得てきました。
ロケーションデータプロバイダーは、一見すると圧倒的な規模の地理データへのアクセスを提供しますが、それによって開かれる可能性を無視することはもはやできません。企業は、ロケーションに関するビッグデータを活用することで、スマートな意思決定が可能になることを認識しています。収益性の向上と市場シェアの拡大を目指す企業は、ルート、リソース、およびフリート計画の策定を改善するために、空間データ処理を自動化するカスタマイズされた先進的なアプローチを模索しています。
ロケーションインテリジェンス分析と高度なビッグデータツールに関する豊富な経験を持つIntelliasは、多様なデータセットから実用的なインサイトを引き出すという課題に対処できます。そのため、当社はロケーションデータ分析プラットフォーム向けのR&Dプロジェクトを実施しました。このために、データ処理、ストレージ、地理空間ビッグデータ分析、および可視化に優れたエンジニアリングの専門家を動員しました。
提供したソリューション
当社のR&Dプロジェクトの主な狙いは、さまざまなソースからのデータに加え、人工知能（AI）および機械学習（ML）アルゴリズムを活用して、エンドツーエンドのロケーションアナリティクスソリューションを構築することでした。当社が構築したプラットフォームは、データの取得、保存、インデックス作成、可視化、およびモデリングのための複数のコンポーネントで構成されています。これにより、データアナリストやビジネスの意思決定者は、成長の制約を取り除き、ビジネス変革を推進するのに役立つ有益なインサイトを収集し、実用化できます。
このソリューションは、ロケーションデータプロバイダーや業務上のビジネスリソースから取得した生データとジオインデックス化されたデータの両方を用いて、データアナリストの作業を効率化します。これにより、特定の車両、時間帯、およびジオフェンスエリアに関するフリートイベント（駐車、充電、移動経路）のデータに、グラフィカルユーザーインターフェース（GUI）からアクセスし、処理することが可能になります。グラフィカル要素用のライブラリを備えたGUIフレームワークにより、アナリストはイベントをヒートマップ、クラスターマップ、またはコロプレスマップとして可視化できます。これにより、アナリストはロケーションインテリジェンス分析データを最適な形で把握できます。
このロケーションアナリティクスプラットフォームは、フリートのパフォーマンス、交通状況、運用コストの可視化も提供します。マップマッチングのメカニズムと計算アルゴリズムを活用し、さまざまなビジネスユースケースに対応する、車内および車外のさまざまなコンポーネント向けに教師あり機械学習モデルを開発しました。
たとえば、当社のモデルは、道路の種類、勾配、道路および気象条件に関するライセンスを受けた地理データと、測定されたタイヤの摩擦係数、タイヤの種類、車両の種類などのフリートデータを組み合わせています。この実装の結果、特定の道路タイプ、勾配、走行速度、および気象条件における燃料／エネルギー消費量を予測するための、トレーニング済みのMLモデルが実現しました。さらに、計算結果は、さまざまな視覚化効果を備えたベースマップにマッチングされた地理データレイヤーとして利用できます。
ビジネス価値
Intelliasが開発したプラットフォームは、ロケーションビッグデータの力を引き出します。当社の製品は、保険、物流、IoT、機械学習、小売、都市計画など、ビッグデータとロケーションサービスを活用するあらゆる業界の企業にとって、説得力のある成果をもたらすことができます。これにより、企業は次のことを実現できます。
- ロケーションインテリジェンス分析を活用した、データドリブンなビジネス戦略を策定する
- 交通渋滞や事故を予測することで、輸送をスケジュール通りに進める
- 燃料およびエネルギー消費を最適化する
- ルートを最適化してコストを削減する
このソリューションにより、Intelliasは、空間ビッグデータから価値を引き出し、ロケーションインテリジェンスを活用してビジネス変革を合理化するというクライアントのニーズに応える準備ができています。当社のプロフェッショナルなビッグデータエンジニアチームは、特定のビジネスニーズに合わせたカスタム機能を備えたロケーションデータ分析プラットフォームを実装するのに優れた立場にあります。