車両データの価値を最大限に引き出す

従来のアプローチでは、車両のあらゆる領域から無差別に大量のデータを収集していたため、大きな無駄が生じていました。
- リソースの浪費：ほとんど無関係なデータをアップロードするために、限られたECUの処理能力を占有し、過剰なネットワーク帯域幅を消費していました。
- 高コスト：OEMは、無線データ伝送やクラウドストレージに多額のコストを負担していました。例えば、制動効率といった特定の課題を特定するには、関連する数件の事象を絞り込むためだけに、1,000台の車両から28TBの生データを収集する必要がありました。
- 分析の遅延：この膨大な「データの山」から情報を精査し、整理・分類するには、しばしば数週間から数ヶ月を要し、重要な改善が遅れていました。

すべてを継続的に記録する静的ロギングとは異なり、「Sonatus Collector」はイベント駆動型のポリシーを採用しています。これにより、OEMは特定の速度、ジオフェンス、故障コードなどの正確な「トリガー条件」を定義でき、それらの特定のイベントが発生した際にのみ、車両が高品質なデータを収集・アップロードするようになります。
- 柔軟性：これらのポリシーは軽量（KB単位）であり、複雑なECUの再フラッシュや大規模なOTAソフトウェア更新を必要とせず、クラウドから即座に展開または更新できます。
- 精度：このアプローチにより、エッジ（車内）で「ノイズから信号」をフィルタリングできるため、テラバイト規模の無関係なデータをアップロードして処理する必要がなくなります。

このOEMは、データ収集効率において全体で80倍の改善を実現しました。具体的な指標は以下の通りです：
- ユースケースの拡大：データ活用を20倍に拡大し、アクティブなユースケースを5件から100件以上に増やしました。
- データ量の削減：ユースケースが増加したにもかかわらず、1台あたりの1日あたりのデータ量を4分の1に削減し、100MBから約24MBへと低減させました。
- インサイトの迅速化：歩行者検知アルゴリズムのチューニングといった複雑な課題において、根本原因の特定と修正にかかる時間を数ヶ月から数日に短縮しました。