社用車を複数台管理する総務・車両管理担当の皆さま、こんにちは。Cariot（キャリオット）ブログ編集部です。

「Excelで燃費を集計しているが、月末にならないと全体像が見えない」
「車両ごとの稼働率を把握したいが、データが散らばっていて集計が大変」
「走行距離や給油記録はあるのに、コスト削減の糸口が見つからない」

こうした悩みを抱えている方も多いのではないでしょうか。

近年、テレマティクス技術の普及により、車両の位置情報・走行データ・運転挙動といった「車両データ」が自動で取得できるようになりました。さらに、AI（人工知能）を活用すれば、膨大なデータから燃費最適化・稼働率向上・安全運転促進・コスト削減・CO2削減といった経営課題に直結する分析が可能になります。

※テレマティクス：Telecommunication（通信）とInformatics（情報科学）を組み合わせた造語で、カーナビのようにリアルタイムな情報サービスを提供する技術のこと

しかし、「データを取得しただけで満足」「ダッシュボードを導入したが、現場で使われない」「指標が多すぎて何を見ればいいかわからない」といった失敗も多く見られます。
AIやBIツールの導入は、あくまで手段にすぎません。重要なのは「データを取得→整備→可視化→分析→施策→効果測定」という運用フロー全体を設計することです。

※BIツール：ビジネス・インテリジェンスツールとは、企業活動によって日々蓄積されていくデータを収集・分析し、戦略的な意思決定を支援するツール（ソフトウェア）のこと

本記事では、社用車10〜300台規模を想定し、総務・車両管理担当が「AI車両データ分析」を実務で使いこなすための運用設計・KPI（Key Performance Indicator）設計・BI連携の具体策を解説します。

1.総務のExcel集計あるあるとデータ活用の壁

手作業の限界：燃費も稼働率も「見える化」できていない

多くの企業では、車両管理を紙の運転日報やExcel台帳で行っており、各ドライバーが手書きで記入した日報を総務が回収しています。走行距離・給油量・訪問先などを転記・集計するなど、この作業だけで月初の数日間が消えていくケースも珍しくありません。

手作業による管理には以下のような限界があります。

こうした状況では、せっかく取得したデータが眠ったままになり、燃費改善や稼働率向上といった経営改善の機会を逃してしまいます。

データはあるのに活かせない3つの理由

テレマティクスやデジタルタコグラフ（デジタコ）を導入済みの企業でも、「データは取れているが活用できていない」という声をよくお聞きします。
主な理由は以下の3つです。

2. AI×車両データ分析で何が変わるのか？

テレマティクスで取得できる車両データの種類

テレマティクスは、「Telecommunication（通信）」と「Informatics（情報科学）」を組み合わせた造語で、使用される車載デバイス（GPS、加速度センサー、OBD-II通信など）を通じて車両情報をリアルタイムで収集・送信する技術です。
取得できる主なデータは以下の通りです。

これらのデータは、従来の手書きの日報では取得できなかった「秒単位の詳細情報」を含みます。そのため、燃費悪化の原因を「アイドリングが長い」「急加速が多い」といった具体的な運転挙動レベルまで掘り下げられるのが大きな特徴です。

参考：トラック事業者の適切な運行管理と安心経営のためのICTガイドブック【関東トラック協会】

AIが実現する5つの分析領域（燃費・稼働・安全・コスト・CO2）

AIを活用した車両データ分析は、大きく以下の5つの領域で効果を発揮します。

「見える化」だけでは不十分な理由

ダッシュボードで燃費や稼働率をグラフ化すれば「見える化」は達成できますが、それだけでは改善につながりません。
重要なのは以下の3点です。

「見える化→検知→分析→施策実行」の一連の運用フローを設計することが、AI車両データ分析の成功の鍵です。

3.車両管理を最適化するKPI設計の具体例

目的別KPI一覧表（燃費・稼働率・安全・整備コスト・CO2削減）

KPI（Key Performance Indicator：重要業績評価指標）は、目標達成に向けた進捗を定量的に測る指標です。車両管理において、「何を改善したいか」に応じて適切なKPIを設定することが、データ活用の第一歩となります。

以下は、目的別のKPI設計例を表にまとめたものです。

KPI設定で失敗しないための3つの原則

KPI設定の際によくある失敗は、「指標が多すぎて何を見ればいいかわからない」「目標が現場の実態と乖離している」「測定できない指標を設定してしまう」といったものです。
以下の3原則を守ることで、実効性の高いKPIを設計できます。

4.AI車両データ分析の運用フロー【6ステップ】

AIによって車両データ分析を成功させるには、「データを取得して終わり」ではなく、データを改善アクションにつなげる運用フロー全体を設計することが重要です。
以下の6ステップで構成される運用サイクルを回すことで、継続的な改善が可能になります。

ステップ1：データ取得（テレマティクス・デジタコ・日報）

まず、分析に必要なデータを収集する仕組みを整えます。

取得するデータの種類・粒度・頻度は、後述のKPIに応じて決定します。例えば、「燃費改善」が目的なら走行距離・給油量・アイドリング時間が必須、「稼働率向上」なら稼働日数・走行時間が必要です。

ステップ2：データ整備（品質チェック・クレンジング）

生データには欠損・重複・誤入力・表記ゆれなどの品質問題がつきものです。
分析精度を高めるため、以下の作業でデータを整備します。

データ整備は手作業では工数がかかるため、ETLツールやデータクレンジングツールを活用すると効率的です。また、AI側で異常値を自動検出する仕組みを組み込むことも有効です。

※ETLツール：さまざまなシステムに分散されているデータを集めて抽出（Extract）し、分析しやすいフォーマットに加工・整理（Transform）し、書き出す（Load）ソフトウェア

ステップ3：可視化（ダッシュボード・レポート設計）

整備したデータをダッシュボードやレポートで可視化します。ここでのポイントは、「誰が」「何を判断するために」「どのタイミングで」見るかを明確にすることです。

ダッシュボードは「見やすさ」だけでなく「気づきやすさ」も重要です。しきい値を超えたら色を変える、異常発生時にメール通知する、といった仕組みがあれば、問題の早期発見につながります。
例えば、車両管理システム側でリアルタイムデータを取得し、必要に応じてBIツールと連携する構成にすることで、Excel集計から段階的に脱却することが可能です。

ステップ4：AI分析（異常検知・予測・最適化）

可視化されたデータをもとに、AIが以下のような高度な分析を実行します。

例えば、Databricksの地理空間アナリティクスとAIを活用した事例では、フリート効率を最大30%改善、インフラコストを最大25%削減、事故率を最大20%削減するとされています。

出典：自動車業界の未来を切り拓く：スケーラブルな地理空間アナリティクス&AIを理解する（2025年11月）【Databricks】

ステップ5：施策実行（改善アクション・現場フィードバック）

AI分析の結果を、具体的な改善アクションに落とし込みます。

施策実行では、現場への丁寧な説明と巻き込みが重要です。「AIが決めたから」と一方的に押し付けるのではなく、「こういうデータが出たので、こう改善したい。現場ではどう思うか？」と対話することで、協力を得やすくなります。

ステップ6：効果測定（PDCA・KPI見直し）

施策実行後、設定したKPIに対する効果を測定し、PDCAサイクルを回します。

効果測定の結果は経営層や現場に共有し、「データ活用で実際に◯◯万円削減できた」「事故が△件減った」といった成功体験を積み重ねることで、組織全体のデータ活用文化が醸成されます。

5.BI連携とダッシュボード設計の考え方

BIツール連携のメリットと導入パターン

BIツールは、複数のデータソースを統合し、柔軟な可視化・分析を可能にするツールです。車両管理システム単体のダッシュボードでは対応しきれない「他システムとのデータ統合」や「高度な分析」が必要な場合、BI連携が有効です。

中小企業では、まず車両管理システムの標準機能でスタートし、必要に応じてBIツールを段階的に導入するのが現実的です。

ダッシュボードに表示すべき指標とデータ粒度（KPI設計）

ダッシュボード設計で重要なのは、「見る人の役割」と「判断のタイミング」に応じて、表示する指標とデータ粒度を変えることです。すべての指標を一律に表示すると、経営層には情報が細かすぎる、現場では意思決定が遅くなるといった問題が起こります。

役割別の指標設計例

データ粒度の注意点

経営層向けには「集約データ」を見せ、トレンドやベンチマークとの比較を重視し、総務・現場向けには「詳細データ」を見せ、個別車両・ドライバー単位での異常や改善ポイントを明示しておくと効果的です。

リアルタイム更新が必要な指標（位置情報、緊急アラート）と、日次・週次で十分な指標（燃費集計）を区別するようにしてください。

更新頻度・権限設計・アラート設定

ダッシュボードの運用で見落とされがちなのが、「更新頻度」「権限設計」「アラート設定」です。ここではそれぞれの設定について解説します。

頻繁すぎる更新はシステム負荷とコスト増につながるため、「どのタイミングで判断が必要か」に応じて最適化します。

権限設計（アクセスコントロール）

車両データには個人情報（ドライバーの位置情報、運転挙動）が含まれるため、適切な権限設計が必須です。

権限設計は、個人情報保護法や社内規程に基づき、人事・法務部門と協議のうえ決定するのが望ましいでしょう。

アラート設定（異常通知）

異常を早期発見するため、しきい値を超えた際にメール・チャット（Slack、Teamsなど）で自動通知する仕組みを組み込むと良いでしょう。

アラート設定では「通知疲れ」を防ぐため、重要度に応じて通知レベル（緊急/警告/情報）を分け、本当に対応が必要なものだけを通知するよう調整します。

6.失敗パターンと回避策【4つの落とし穴】

AI車両データ分析を導入しても、運用設計の不備により期待した効果が出ないケースがあります。
ここでは代表的な4つの失敗パターンとその回避策を紹介します。

データ品質問題（欠損・誤入力・粒度不揃い）

失敗パターン1

テレマティクスデバイスの取り付け不良でGPS信号が途切れる、ドライバーが給油記録をつけ忘れる、訪問先名称の表記ゆれが多く集計できないなど、データ品質問題が放置されると、分析結果の信頼性が低下し、経営層や現場から「データが間違っている」と不信感を持たれてしまいます。

現場に定着しない（操作が複雑・メリットが不明確）

失敗パターン2

ダッシュボードを導入したが、操作が複雑でドライバーや現場マネージャーが使わない。総務担当だけが見ているが、現場にフィードバックされず改善につながらない。「データを見ても何をすればいいかわからない」という声が上がる。

指標過多で見るべき数字がわからない

失敗パターン3

「あれもこれも見たい」と欲張った結果、ダッシュボードに20個も30個も指標を並べてしまい、「結局どこを見ればいいのかわからない」状態に陥る。経営層も現場も混乱し、データ活用が停滞する。

プライバシー・セキュリティ対策の不足

失敗パターン4

ドライバーの位置情報や運転挙動は、適切な管理を怠ると、プライバシー侵害や情報漏洩のリスクがあります。「常に監視されている」と感じたドライバーがモチベーション低下・退職につながるケースもあります。

7.まとめ

AI車両データ分析は、燃費改善・稼働率向上・コスト削減といった経営課題に直結する強力な手段です。ただし、導入すれば自動的に成果が出るわけではありません。重要なのは、「データ取得→整備→可視化→分析→施策→効果測定」という運用フロー全体を設計し、KPIを軸にPDCAを回し続けることです。

まずは現状のデータ棚卸しから、Excelや紙に散らばっているデータを一覧化し、「どのデータが取得できていて、どのデータが不足しているか」を把握することが第一歩です。
また、全社一斉導入ではなく、まず1〜2部署、10〜20台程度でPOC（概念実証）を実施し、効果を確認してから拡大するのが現実的です。

社内環境だけで導入が難しい場合は、車両管理システムベンダーやBIツールベンダーの無料相談、業界セミナー、他社事例の視察などを活用し、自社に合った設計のヒントを得ることも有効です。

AI車両データ分析は、一度仕組みができれば継続的な改善が可能になり、燃料費削減・事故減少・CO2削減といった成果が積み上がっていきます。本記事が、貴社の車両管理DXを推進する一助となれば幸いです。

最後までお読みいただき、ありがとうございました。
これからもCariotは、より便利に使っていただくための機能の開発を進めてまいります。
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