機械学習が自動車産業を次のレベルに引き上げる方法

機械学習は、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、ビッグデータの力を活用することで、自動車業界を次のレベルに引き上げています。

自動車業界の製造業務のほとんどは、依然として経験に基づく人間の意思決定に大きく依存しています。自動車会社における機械学習と組み合わせたビッグデータの登場により、業務とビジネスの変革を実現し、意思決定の精度とパフォーマンスを向上させる道が開かれました。

自動車業界は、さまざまな課題に直面し続けています。市場環境の変化、競争の激化、グローバル化、コスト圧力、不安定さにより、市場環境は変化しています。自動運転車と使用パターンの変化により、顧客の期待が高まっています。自動車産業が革命の瀬戸際に立っていることは疑いの余地がない。

大きな競争上の優位性をもたらす機会が実証されている分野の 1 つが分析です。自動車はテクノロジーによって変革しつつあります。人工知能と機械学習アルゴリズムは、この業界でますます応用されるようになっています。ビッグデータ分析と機械学習の連携により、大量のデータを処理する能力が向上し、人工知能システムの開発が加速しました。自動車業界における機械学習は、データセット間の隠れた関係性を明らかにし、予測を行う優れた能力を備えています。

出典: マッキンゼー

1. ビッグデータ分析を組み合わせて車両性能を向上させる

機械学習アルゴリズムは、テキストやツイートの分析など、ソーシャル メディアから顧客のフィードバックを正確に収集できます。 これは、将来の製品設計を導くための車両とサブシステムのパフォーマンスの構築に役立ちます。 また、障害モードを検出して、障害とその原因の関係を確立するのにも役立ちます。 たとえば、ある自動車会社が、自社の自動車の複数の操作における故障の原因が、燃料の品質低下、気候条件、道路インフラなどの地域固有の問題に関連していることを発見したとします。 同社は機械学習システムを使用して地域固有のカスタマイズを開発し、製品の信頼性を向上させることができます。

2. 予防保守と予測保守を活用する

出典: プロメテウスグループ

機械学習アルゴリズムは、予測メンテナンスを効果的に計画し、実行するのに役立ちます。 予測保守では、監視と予測モデリングを使用して機械の状態を判断し、障害が発生する可能性のある場所と時期を予測します。 機械学習システムは、同じメンテナンスを時間や走行距離を前後させて実行することで、メンテナンス間隔の調整に役立ちます。 したがって、機械学習システムは予知保全機能を強化し、既存の障害を診断するのではなく、将来の障害を正確に予測するのに役立ちます。

3. 車内のユーザーエクスペリエンスを全体的に向上させる

機械学習は、パーソナライゼーションとインテリジェントなパーソナルアシスタンスに役立ちます。 分析結果を組み合わせてユーザーの性格特性を学習し、ユーザー固有のプロファイルを作成し、それを活用してパーソナライゼーションと支援を提供します。

機械学習アルゴリズムは自動車分野の問題を解決するのに非常に役立ちますが、ビッグデータ分析と機械学習システムを実装する組織は、特定の問題領域に適したアルゴリズムと入力/特徴ベクトルを選択する方法を知っておく必要があります。 適切な特徴ベクトルを選択するにはドメインの専門知識が必要であり、適切なアルゴリズムを選択するには経験豊富なデータ サイエンティストが必要です。 問題領域とビジネス目標を定義し、選択したアルゴリズムを機能およびパフォーマンスのメトリックに対して検証する方法がわかれば、機械学習システムは具体的なビジネス上のメリットを正確に実証できます。