矢崎エナジーシステムへの組織変更と事業内容
Location Weekly Japan です。今日は、矢崎エナジーシステムの田中さんにお越しいただきました。 田中さん、よろしくお願いします。
はい、よろしくお願いいたします。
前回、2年前ぐらいに出ていただいた時には、矢崎創業のということでご紹介したと思いますけれども、社名が変わられた、所属が変わられた、矢崎エナジーシステムさんとはどういった形なんでしょうか?
そうですね、正式に言うと所属が変わったというような感じになります。
元々、私たちこの矢崎創業の中にあるモビリティ事業本部というところに所属していたんですけれども、このモビリティ事業本部がなかなか複雑な組織体系になっていまして、矢崎創業と矢崎エナジーシステム、そして矢崎経紀というこの3つの会社に分散していました。
これをですね、分散していると経営の効率化も測れないということで、この6月21日なんですけれども、このモビリティに関わる事業本部というのをですね、矢崎エナジーシステムという会社の中に統合しまして、そこで経営創システム事業部というところに名前が変わりまして、そこで私たちの方も今活動しているという状況になります。
なるほど。分かったような分からないようなので、ぜひちょっとその経営創システム事業とは何か教えてください。
そうですね。もともとそのモビリティ事業本部でやっていたものは全てですね、正反解を一つにするということになってまして、基本的に売られているもの、皆様の特に目につくものというとですね、タクシーメーターですね。
タクシーに乗った際、料金が計算している、あのタクシーメーターというのも私たち矢崎がトップシェアで作っているものとなっております。
このプローブデータと言われているのを販売しているんですけれども、このプローブデータについては、その中では運行記録系というもの、タコグラフですね。
その中の通信型のデジタルタコグラフから得られたデータをですね、プローブデータとして私たちは販売をしている次第でございます。
デジタルタコグラフの進化と運行記録の法的義務
なるほど。以前も多分デジタルタコグラフについてお伺いしたかなと思うんですけれども、もう一回具体的にそれって何かというのを初めての人に向けに教えてください。
そうですね。デジタルタコグラフなんですけれども、本当はですね、もう60年近く前からその運行記録系というのがあるんですけれども、その時なんですけれども、シャート紙と言われている紙ですね。
ちょっとお見せすると、このような円形の紙にですね、書いているというものだったんですけれども、それがですね、時代の変化とともにデジタル化になって、通信型になってきたということになります。
この運行記録系、その名のごとくなんですけれども、運行を記録するということなので、必ず速度と時間および距離、この3つはですね、必ず記載しなさいよというふうな法令が決まっております。
ここからデジタルになることによって、GPSが付いたりとかですね、車両の各信号が入ったりとか、つい最近ではカメラを使って、それがドライブレコーダーになりますので、そのドライブレコーダーの記録をですね、うまく機能を生かして、画像認識をした結果というのもですね、実は取得するようなものになっております。
とてつもなく進化してそうな気がするんですけど、まずその運行記録をどこかに提出したりする義務があったりするもんなんでしょうか。これ商用車ですね、基本的には搭載するのは。
基本的にそうですね、商用車ですね。はい。運行記録を必ずご記録しなさいよっていうのはですね、一般貨物だと一般貨物事業法、旅客ですね、タクシーとかバスっていうのはね、旅客の事業法ということで法の下に決められております。
実際にその運行データを決められた省庁に提出をしたりするもんなんですか。
そうですね、どちらかというとその関西に入られた時ですね、提出するというのはどちらかというと、ですので皆様方大きな事故であった時ですね、トラックおよびバスですね、大きな事故が入った時に国土交通省さんが関西に入りますよって言った際は運行記録っていうのは必ず持って帰るというか、それが証拠になりますので、そういったものに使われますね。
なるほど、でその時にその運行記録がないとなると大変なことになるということですかね。
そうですね、それは本当に大変なことになりますね。
取得可能な走行データとその規模
なるほど、ありがとうございます。そんなデジタルタコグラフだったりからデータを取得されて、そのデータも販売されているということなんですけども、具体的にどんなデータが取得できたりするものなんでしょうか。
そうですね、先ほど言ったように速度と時間と距離なんですけども、やはりデジタルになってきてますので、時系列にですね、GPSのデータをもとにですね、時刻、移動経路、行為、速度、変わったところで言うとエンジン回転数とかですね、あと車両の情報で言うとブレーキとかウインカー情報、車載機の方もだんだんグレードがアップしてきてますので、加速度とかですね、つい最近の新しいものでは角速度、ジャイロセンサーっていうのも付いております。
なるほど。そういったいろいろな車が運行している上での詳細データっていうのは取得できます。ちなみにどれぐらいの台数分取得できたりするんですか。
今ですね、データの方は16万台強と言われていますけども、これがですね、この秋、新しい車載機のデータをですね、付加することによって一気に2万台ほど、だから18万台ぐらいに上る勢いになっています。
18万台からデータが取得できる、ある意味かなりの規模の商用自動車、ビッグデータ、ちょっとビッグデータという言葉が最近あるかどうかもわかんないですけど、になっている中で、それを使ってどんなことができるんでしょうか。
商用車ビッグデータの活用事例：道路改善、交通量調査、災害対応
そうですね、基本的にはやはり道路の上に走っているものですので、道路のですね、改善ですね、交通事故防止のためにどういうふうに改善した、その前後の比較とかですね、新しい道路ができた時の比較もそうですし、あとは交通量の調査もですね、やはり大型車両ということでありますので、そういった交通量というのも把握できると思いますし、
この頃ですとですね、災害におけることですね、災害、大雨もそうですし大雪もそうなんですけども、そういった災害の時なんですけども、普通の車ですね、一般車両はなかなかわざわざ出ないんですけども、商用車となりますとですね、物を届けるのが仕事になりますので、そういった災害時もですね、運行しているというのが強みかなと思っております。そういった時の分析によく使われていますね。
なるほど。
物流の2024年問題とデータ活用による課題解決
ちょっと商用観点で言うと物流、2024年に2024年問題みたいな文脈で語られることが多いですけれども、物流のニーズは増えているのに、それを運ぶ人たちがいないみたいな、そういった社会課題が今あるかなと思いますけれども、そういったところの観点から本社のデータを活用して、それを解決する糸口になるみたいな、そういった事例とかもしあれば教えてください。
そうですね。やはり今、物流の2024年問題とかですね、新しくできた物流効率確保というものですね、そういうのになってくると、やはり荷待ちとかですね、荷を運ぶんですけど、その手前でですね、ちょっと待ってくださいよ、まだ入るのはって言ったバースで予約はできるかもしれないんですけども、その荷待ち問題っていうのはやはりあります。
そういったのはですね、どこでどのようなところが時間が多いかっていうのを把握することは可能となっておりますし、今度は逆に休憩する場所がない。特に高速道路で言うとサービスエリア、パーキングエリアの大型車の駐車枠ですね、そこが足りないよということで、そういったのもですね、私たちのデータを使うことによって、いつ頃にピークを迎えて、いつ頃入れなくなってくるとかですね、そういうのも見ることができるといったデータになっています。
やっぱり休憩する場所足りないですかね、なんかでっかい高速のパーキングエリアならあれなんですけど、そうじゃない一般道だとさらに場所ないですもんね、どうやって休憩するんですかっていうのも。
そうですね、ですので、周廃先の手前でですね、休憩する場所、ある意味取り合いですかね、そういうのが発生しているみたいですね。
でもそれを解決する手段ってあるのかというと、まあ、御社にそれを求めるのもあれなのかもしれないですけど。
そうですね、そこの辺は今バース予約とか言って予約をしていただくとかね、そういうふたこともありますし、会社員でいう自社出勤じゃないんですけども、ある程度時間をずらしていただいて、お金を運んでいただくっていうのもですね、やっている企業さんもありますね。
部品メーカーによるデータ活用事例
で、御社のそういったデータをこのビッグデータとして活用しているなんか業態、なんか面白そうなこんな事業者さん、こんな業種の方が活用してますみたいな事例があれば是非教えてください。
そうですね、一点私たちは本当に、初めはこういった業者さんに突き去るのかなと思ったんですけども、まあ、多分ないなと思ったのがですね、私たちやはりトラックとかバスについている車載機ですので、やはりそこに使われている部品メーカーさんがですね、
通常だったら私たちがその部品メーカーさんであれば、そのトラックとかバスの運行の情報ですね、状況とか把握できているのかなと思ったんですけども、
ふたを開けてみるとやはりデータがないということで、私たちのデータをうまく使って、まあ、註明することで、その自社で開発した部品とかっていうのを効率よく交換するとか、効率よく提供するっていうことができましたっていうのが一つ事例で上がってきましたね。
なるほど、でもそうですね、自社で部品だけ提供して完成品を提供していないんであれば、その実際それがどういった形で活用されているかっていうのを、自分でデータを取るの難しいですもんね。
そうですね、確かにそう思いますね。
新型車載機によるリアルタイム性の向上
なるほど、ちなみに2年前からのインタビューさせていただいた頃からのアップデートでいうと、何か最近あったトピックスあったりしますか?
そこまで大きいトピックスというのはないんですけども、Cというのであればですね、先ほど新しい社債機があって言ったんですけども、新しい社債機になることによって、以前はリアルタイムのデータが10分に1回って言ってたんですけど、その半分、5分に1回飛ばすことができますので、
今後は出てくる社債機は5分に1回になりますので、将来的には対数が変わってくればですね、5分に1回のデータをですね、半リアルタイム的なデータになりますけども、提供できるのではないかというのは一番のアップデートになりますかね。
リアルタイム性っていうのは昨今データ活用がこれだけ進んでいく中で、その頻度を上げてほしい、よりリアルタイムに近い状態でデータ活用したいっていうニーズが高まってるんじゃないかなと思いますけれども、実際にそれを開発導入していかれるっていうことはやっぱりそういうニーズが顕在化したっていう感じなんですかね。
基本的には私たちのプログデータを売るから社債機を買えるのではなくて、社債機をお使いになっている事業者様、どちらかというとやはり昨今の2024年問題ではないんですけども、何時何分に到着するよっていうのはより大まかではなくて詳細に欲しい。今どこにいるっていうのはより詳細に欲しいっていうニーズが高まってきたものですから、10分というのが5分に短縮したっていうことになりますね。
先ほどその2万台ぐらい増えますという話を伺ったんですけど、それがその新しい社債機が導入される台数になるんですかね。
そうですね、はい。
なるほど。これは段階的にこれから先も増えていくんですかね、そのリアルタイム性を持った社債機っていうのは。どういうタイミングで、それって商品サイクルみたいな考え方かもしれないですけど。
そうですね、基本的には大手産ですと大体5年サイクルで社債機っていうのはですね、主に交換していきますので、今現行使っているって言われている1個前の世代がですね、かれこれも10年ぐらい前になってますので、新しいものがですね、どんどん順次変わっていくっていうようなものになっています。
それとこの秋に出るもう1台、もう1つ昨日落としたものなんですけども、これもですね、先に出たものに対しては同等のレベルのものを用意してやってますので、そのリプレイスに入ると、だんだん交換のレベルというと、もう5年先にはですね、もうフルに交換できるのではないかという見込みを感じております。
結構短いんですね、5年って。なんか車のサイクルよりも短い。要は新車だけじゃなくて社債機の入れ替えってのが行われるんですね。
そうですね、それはそんな感じですね。設備みたいな感じで取っていただいて、どんどん変えていくというのがありますし、私たちの社債機メーカーさんも各社それぞれありますので、やはりレベルを競い合ってですね、なるべく良いものを世に出すというようなことだとしては取れませんので、そういった感じで大体そうなってきますね。
タクシーデータの活用と今後の展望
もし良かったらタクシーデータの話とかっていうのも聞かせていただけますか?
そうですね、タクシーのデータもですね、この約1年半ぐらい前から新しい社債機においてはですね、そのLT通信でデータを取るという手段の社債機が出ました。
ただまだ今タクシーの方もですね、なかなかこの逆に私たちのメーターがですね、壊れないものですから変えなくていいというふうになってまして、なかなかそこは交換作業が進んではないのは事実なんですけども、徐々にデータは集まってきているところです。
なんかタクシーデータって様々なデータ活用にもう少しニーズがあるのかなと思ったんですけれども、結構顕在化しているニーズとかあったりするんでしょうか?
そうですね、やはりタクシー乗られる方はタクシーの予約システムがあると思うんですけども、そういったことでですね、どこにどんなニーズがあるかっていうお客様ですね、タクシー乗車様が欲しがるデータはありますし、
逆に言うと観光で言うと、どこどこの駅で降りたらタクシー使ってどこどこに行くっていう観光のルートの方の分析っていうのはやはり観光地においてはタクシーの分析をすることで結構な商業施設などの分析に活用できるのではないかと思いますね。
ありがとうございます。
今後の展望：属性情報の拡充とグローバル展開
そしたら最後に今後の展望というか、2年経ちましたけれども、この先データがリアルタイム化していく、そして個数がどんどん増えていくっていう中でどんな展望を見せていらっしゃるのかぜひお話しください。
たぶん2年前にも言ってまだできてないんだろうって言われるものなんですけれども、やはり私たちのところはですね、まだ属性情報が少ないものですから、ようやく車検証の情報を得てアップするようなシステムですね、システム的なものは初歩的なものを作り上げましたので、今度は逆にどのようにしてですね、それを集めていくかで運用していくかっていうのをですね、ぜひ私たちの方で考えまして、来年にはですね、そういった属性情報を集めるというふうなことに注視してですね、
よりこのデータの価値、負荷価値を上げたいなと思っていると思うんです。
なるほど、ありがとうございます。矢崎さんやっぱり世界で広く展開していらっしゃいますけど、こういったソリューションも世界展開していくようなことを見せていらっしゃるんですか?
そうですね、やはりまずはこの日本でうまくいけばですね、世界が見えるのかなと思いますので、まだまだなかなか難しいところかなと思います。
じゃあそのうち展開していくよという前提で、次回またお話2年後とか3年後に聞けるのを楽しみにしておりますので、ありがとうございます。
今日は矢崎エナジーシステムの田中さんにお話伺いました。田中さんどうもありがとうございました。
はい、ありがとうございます。