• 株式会社オープンハウス 様

    • 「データ蓄積」を視野に入れた効率的な車両管理方法を模索し、Cariotを導入。
      台数削減と別店舗への再配置を素早く実行し、常に有益な情報を得るためのデータ分析を行っている。

    • 見える化

    • コンプラ

    • 安全性

    • コスト削減

    • 効率化

    • カスタマイズ

    • 利用部門
    • 営業部
    • 車両情報
    • 一般乗用車
    • 導入規模
    • 491台(2018年05月時点)

「データ蓄積」を視野に入れた効率的な管理方法が課題に

  • 低稼働・未稼働な車両と適正配備台数の把握がミッション

    弊社ではさまざまなデータを会社の資産として蓄積する方針があり、保有している数百台の車両のデータを「見える化」し、有益な情報を得られるであろうと見当を付けておりました。
    目的は、車両稼働率の見える化、及びモニタリングです。具体的な活用方法は、データから算出された稼働率や利用状況をもとに店舗ごとの適正配備台数を把握し、適宜追加リース、車両再配置することを想定しておりました。

    従来は、基本的にスプレッドシートで台数や車両に紐づくドライバーを管理しており、細かい稼働状況や各拠点の必要台数など、「適正な管理」ができていませんでした。 また、事業成長による店舗拡大とそれに伴う従業員の増加が進む中、低稼働な既存車両の把握ができないまま、1人1台で車両を手配しておりました。

    結果として、低稼働・未稼働な車両の問題が解決できないまま、保有車両台数が比例的に増えていくという状況が発生してしまったのです。

高いリアルタイム性と開発力が導入の決め手

  • 未来の資産を見据え技術力を評価

    数社のサービスと比較検討をしましたが、まず、Cariotは3秒に1回のデータ取得というリアルタイム性の高さが魅力的でした。
    例えば、現業務は10秒に1回位のデータ取得間隔でも成り立ちます。しかし未来を見据えたとき、データ分析の手軽さは増すばかりであり、データは細かいほど高価値な情報となるでしょう。今、データの細やかさを追求することが未来の資産となると私たちも想定しております。

    データに対する価値観はもとより、フレクト様は開発能力やインフラ知識が豊富で、開発の内製化によるスピード感や柔軟性をもった弊社の方針と似ており、同じレベル感で仕事ができると感じたのが決め手のひとつです。 実際、ダッシュボードの変更にもすぐ対応していただいてますし、フォロー体制がしっかりしています。

  • 情報システム部 クラウド推進グループ
    鈴木 貴臣 様

「見える化」で車両台数の削減と安全意識の向上を実現!

  1. 各店舗が保有する車両ごとの稼働率モニタリングを実現
  2. 未稼働、低稼働、高稼働の車両の切り分けが可能に
  3. 営業担当の安全意識・コスト削減意識が高まり
    現場からの要望をデータに反映
  • Cariotの導入によって、各店舗が保有する車両ごとの稼働率をモニタリングできるようになりました。その結果、1拠点につき2割ほどの台数削減に成功し、別店舗への再配置といった次のアクションを素早く実行できています。
    また、未稼働、低稼働、高稼働の車両の切り分けが可能になったため、新規車両手配の有無など、より最適な車両台数の維持が可能になりました。 直近でいうと、新入社員に対しての車両手配を約50%カットすることに成功しています。
    危険運転に関しては、急加速・急減速が発生した際、対象ドライバーへメール通知し安全運転の意識を向上させることができました。 通知制度は導入してまだ数か月ですが、一定のスパンで見た時に結果として事故削減を実現できることを期待しております。
    各ドライバーには、自身の運転を見直すきっかけとして急加速・急減速のメール通知だけではなく、Cariotのダッシュボードで集計された燃費量の通知や、週次で優良ドライバーランキングを報告しました。 営業担当も安全意識やコスト削減の意識が高まったのか、「こういったデータがほしい」と次第に情報提供を求めてくれるようになり、社内全体が良い方向へ変化していると感じています。

  • 経営陣には、車にCariotを取り付けるだけで「走るIoTデバイス」となることを説明しつつ、所有車両全台の稼働率が一定でないという仮説を検証するためのミニマム検証を開始しました。
    検証の結果、一部会社で想定していない車両の使い方がされていると判明したのです。その結果を保有している全車両台数にかけあわせて、マイナスとなってしまう金額を算出し、Cariotの有効性を確認できる流れを作りました。
    また、さまざまな情報を基にダッシュボードやレポートを作成できる点と、その情報の活用によってお客様を守れる部分も訴求しました。

今後は、複数データとAI活用で高度な分析を

  • 今後はCariotのさまざまな蓄積データを突き合わせ、別の視点からデータを分析し有益な情報に変換することで、売上向上に直結する分析ができないかと模索しております。 Cariotから得られる情報の中から、営業の皆様が必要としている情報を見つけ出し、業務に利用できるようブラッシュアップして提案できれば、弊社のスピード感に合った結果が出せると考えております。 それを実現するためにAIや機械学習のさらなる最新技術を組み合わせることも視野に入れております。また、週単位や月単位で走行データを重ね合わせたヒートマップを実現し、成績上位社員の行動ルートや分析など新たな試みに挑戦していきたいです。