キヤノンITソリューションズは6月14日、数理技術を使って社有車テレマティクスデータを分析する実証実験の成果を発表した。経費の節減につながる効果を確認したとし、数理技術によるデータ分析の事業化を検討するとしている。
同社では、旧住友金属工業時代の1962年に数理技術の研究をスタートさせ、これまで製鉄所などの生産管理システムや物流管理などへの応用に取り組んできたという。キヤノングループとなった2003年以降は、ITシステムにおける同技術の適用拡大に乗り出している。
今回の実証実験は、数理技術のうち「DTW法（Dynamic Time Warping：動的時間伸縮法）」をベースに、グループ企業のキヤノンマーケティングジャパンとキヤノンシステムアンドサポートが営業などに使用している社有車の走行履歴データを分析し、走行経路のパターンなどを抽出。類似するパターンの比較などから、最もコスト効率の高い車両の保有割合を算出することに成功したという。
DTW法によるパターンの抽出イメージ（出典：キヤノンITソリューションズ）
関西地区を対象にした分析では、まず営業拠点から訪問先を経て拠点に戻るまでの経路を緯度・経度データと時間データによって可視化し、DTW法で近似する経路パターンを算出。近似する経路について、複数台による巡回を1台に集約して効率的に訪問することや、稼働率の低い社有車（固定費）をレンタカー（変動費）に切り替えることによる経費の節減効果を調べた。
その結果、社有車の保有台数を減らして必要な時にだけレンタカーを利用することによる、固定費と変動費の最もコスト効率が高い組み合わせを抽出することができた。こうした検討は、机上計算による推測で行う場合が多いものの、数理技術によるデータ分析でより精度の高い検証ができるという。キヤノンITソリューションズでは、引き続き全国のグループ会社の社有車による分析を進めている。
経費の最適な配分を算出するイメージ（出典：キヤノンITソリューションズ）
今回の手法は、配送などの物流を中心にさまざまな検証課題に活用できるとし、同社では開発した数理技術移動体データ分析技術のプラットフォームを整備し、システム構築やソリューションとしてサービス提供と事業展開していくという。
