マーケティング研究 他社事例 519 「製造現場のデータ分析能力と現場力②」 ～タイヤの最適な利用を支援するブリヂストン～

マーケティング研究　他社事例　519　「製造現場のデータ分析能力と現場力②」　～タイヤの最適な利用を支援するブリヂストン～


ブリヂストンの場合、上級のデータサイエンティストが集計するデジタルソリューション本部を2017年1月に発足させました。

「データサイエンスやAIを使って新しいソリューションビジネスに貢献するのがミッション」とブリヂストンは話します。

主力商品であるタイヤのデータを分析するアルゴリズムを開発し、ユーザーに代わってタイヤを管理するなどの新サービスを支える役割です。

具体的には当面、バスやトラックの運送事業者、鉱山で大型トラックを運用する採掘事業者などがタイヤを最適に利用できるように支援するフリートマネジメントサービスが主な対象になります。

タイヤにセンサーと送信機からなるTPMS（タイヤ空気圧モニタリングシステム）を取り付けて空気圧と温度のデータを得る他、ユーザーの事業者を訪問して得たデータなどからユーザーに有益な情報を提供します。

既に運送事業者でのタイヤ点検結果などを管理するシステム「Toolbox」を稼働させており、今後TPMSによるモニタリングサービスなどと組み合わせて行く予定です。

その際に各種データを分析する仕組みを開発するのがデータサイエンティストです。

ブリヂストンのデータサイエンティストのバックグラウンドは統計やAIではなく、元はシュミレーションや材料開発、生産技術などに携わっていたメンバーが多いんです。

例えばシュミレーションにビッグデータ技術を組み合わせる取り組みや、生産工程の改善活動にデータサイエンスやAIを活用する取り組みを進めるデータサイエンティストが、現場部門で活動しています。

2018年頃からデータサイエンティストの採用難が表面化したこともあり、大手は現在新入社員や若手技術者を対象としてデータサイエンティストの大量育成を推し進めています。

NECの場合、2020年までにデータサイエンティストを含むAI人材を1000人に増やす計画を立てていて、ITベンダーとしてサービスを提供するため、またはものづくりの現場強化のため事業部門にデータサイエンティストを十分に供給できるように、人材の大量育成にかじを切っています。

日立製作所でも2018年6月に、データサイエンティストを2021年度までに3000人にする方針を発表しました。

育成された要員が配属されるのは、本社のデータサイエンス部門よりも、現場の事業部門の方が多く、その事業部門には工場や研究開発の現場も含むと言います。

大学と企業による取り組みも進んで来ました。

滋賀大学データサインエンス学部とダイハツ工業は2019年5月から7月にかけて「滋賀大学TNPグランプリ」を開催しました。

車を走らせてデータを取得・分析し、最も燃費が良い走り方を競う授業で、1年～3年生29人が参加し開催され、何をパラメータとして捉えるか、課題の分析段階から走り方を編み出すまでを実習しました。

座学で車の基本構造や燃費のメカニズム、アクセルやブレーキなどが燃費に与える影響などを学んだ後、低燃費を実現する走行プランの仮説を立て、実車による走行会でデータを計測します。

その結果を分析して走行プランを練り直し、本番走行に挑んだ結果（燃費）を競ったのでした。

最終報告会にはダイハツの社員が多数出席したとの事です。

データサイエンティストの需要はこれからも増えていく事でしょうね。


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