コネクテッドデータの分析結果を活用した車両管理コストの削減方法

コネクテッド・フリートは、データの同期化を活用することで、メンテナンスや保険から事務作業、車両ライフサイクル管理に至るまで、多岐にわたる分野でコスト削減を実現します。

フリート管理者は、組織の財務的・運営上の基盤を脅かす多くのコスト圧力に直面しています。車両の修理費、燃料費、不正、料金改定による価格高騰、保険料の上昇などにより、コスト削減は重要な競争上の差別化要因となっています。

コネクテッド・フリートのデータフレームワークを構築することは、運用コストを削減するための最良の戦略の一つです。フリート管理者にはすでにデータが広く利用可能ですが、その大部分は断片化されており（したがって、価値が低い）、

トップクラスのフリートでは、データを統合プラットフォームに統合する動きが加速しています。データをリアルタイムで同期させることで、フリートは予防保全、保険料の削減、自動化、そしてより優れたフリートライフサイクル管理を通じて、運用コストを削減しています。

断片化したフリートデータが事業者にとってコスト高な問題となる理由

断片化したフリートデータは、車両メンテナンスへの対応を遅らせ、運用全体に死角を生じさせるため、事業者にとってコスト高となります。現代のフリートは、多様なソースから生成される膨大な運用データを保有しています：

• メンテナンスプラットフォーム
• 安全ツール
• 走行履歴
• 走行距離計の読み取り値
• 診断トラブルコード（DTC）
• ドライバーの運転行動データ
• 全地球測位システム（GPS）
• アイドリング監視

これらのテレマティクスデータは通常、サイロ化されており、確かな洞察に基づいた行動をとることが困難です。その結果、車両が運行不能になり、チームは手作業でデータを移動させることに時間を浪費し、コストは急速に膨れ上がります。

例えば、多くのフリート運営者は、依然として1日1～2回、CSVファイルやフラットファイルを一括で手動アップロードしています。その結果、故障コード、燃料の浪費、安全でない運転傾向といったコスト要因を特定するのに時間がかかってしまいます。

以下では、コネクテッド・フリート・データがもたらす6つのコスト削減メリットを紹介します。

コネクテッド・フリート・データのインサイトがコストを削減する方法

1. コネクテッド・フリート・データによるメンテナンスコストの削減

コネクテッド・フリート・データは、従来は事後対応だったプロセスを予測型に変えることで、メンテナンスコストを削減できます。リアルタイムのデータ同期により、以前は断片化していた情報が単一のビューに統合され、フリート運営者は車両のダウンタイムを回避できるようになります。約100台規模の比較的小さなフリートであっても、年間15万米ドル以上のメンテナンスコスト削減を実現しています。

ダンプトラックが1年以上点検を受けずにエンジン稼働時間を積み重ねていませんか？コネクテッド・フリート管理プラットフォームは自動的に作業指示をスケジュールします。あるいは、車両が常に通常より長くアイドリングしている場合、フリート運営者は迅速に対処し、資産の寿命を延ばすことができます。データが即座に同期されることで得られるメンテナンス上のメリットは数え切れないほどあります。

かつては、こうしたデータが孤立していたため、フリート運営者にとって予防保全は困難な課題でした。少なくとも、人間による綿密なデータ監視が必要でした。現在では、データが同一のプラットフォームに継続的に取り込まれ、異常を自動的に運営者に通知することが可能です。

最近のMotiveとHolmanのTelematics Preferred Integration Network（TPIN）との統合は、シームレスで接続されたフリートデータへの移行を強調するものです。この提携により、メンテナンスデータをHolmanのフリート管理プラットフォームへ自動的にアップロードできるようになります。この業界初の統合により、以下の方法でメンテナンスコストを削減します：

早期の問題特定： テレマティクスデータが即座にフリート管理プラットフォームに反映されることで、オペレーターは、高額な車両故障に発展する前に、摩耗や損傷の問題を早期に発見し、対処することができます。

自動メンテナンス作業指示： リアルタイムの車両状態データが自動的にメンテナンスワークフローを開始し、不具合の検出から修理までのタイムラグを解消します。

総所有コスト（TCO）の透明性向上： 統合ダッシュボードにより、メンテナンス費と運営費を一元的にリアルタイムで把握でき、コスト管理を強化します。

事故の減少： ドライバーの安全データの統合により、事故と修理費用の削減に貢献します。

2. 最適化されたフリートライフサイクル管理

コネクテッドフリートデータは、取得から廃棄に至るまで、各資産の現在の価値に関するより包括的なビューをオペレーターに提供することで、効果的なフリートライフサイクル管理プログラムを支援します。最終的には、車両は財務上の負債となりますが、そのタイミングを特定するにはデータの同期が鍵となります。

コネクテッドフリート管理システムは、車両の使用状況、メンテナンス履歴、燃費、ダウンタイム、故障傾向、アイドリング時間を網羅するデータを収集します。Kelly Blue Book（KBB）のような一般的な評価ツールでは、これほどの詳細な情報を提供することは不可能です。

統合ダッシュボードは、フリートのライフサイクル全体を通じて、自信を持ってデータに基づいた意思決定を行うために必要な可視性を提供します。車両の減価償却に関連するデータや、より正確なTCO（総所有コスト）の洞察にアクセスできることで、フリート管理者は、メンテナンス、再配置、買い替え、および再販に関する意思決定のタイミングを最適化できます。こうした正確な車両ライフサイクルデータは、フリートが車両を過剰または不足して購入したり、不必要に新車をリースしたりすることを防ぐのにも役立ちます。

3. 管理コストの最小化

企業顧客から寄せられる、コネクテッド・フリート・データによるインサイトの最大のメリットの一つは、管理コストの削減です。ファイルのアップロード、メンテナンスのワークフロー、レポート作成といった手動での臨時のタスクは、時間がかかり、反復的な作業です。これにより管理費が増加し、オペレーターが他の業務に集中できなくなります。

コネクテッド・フリート管理システムは、運用データ、車両の状態データ、および運転行動データをリアルタイムで自動的に収集します。誰かがデータを探し出し、さらなる分析のために手動で他の企業システムに転送する必要はありません。さらに、コネクテッド・フリートデータにより、予防保全、経費管理、安全運転指導の自動化が可能になります。

データの同期とワークフローの自動化は、業務効率向上のための重要な手段と見なすべきです。フリート管理者は限られた時間を解放し、コスト管理、ベンダーとの関係構築、その他の重要な業務に集中できるようになります。

4. 保険料の削減

北米における保険料は前年比（YoY）で上昇し続けています。組織は、AIを活用したコネクテッド・フリートデータのインサイトを活用することで、これらのコストを削減できます。AI搭載のダッシュカムを使用することで、スピード違反、車間距離の不足、前方不注意、急ブレーキといった危険な運転行動が、リアルタイムで一元化されたダッシュボードに自動的に記録されます。これらのテレマティクスデータは、正確なドライバープロファイルの構築に役立ち、管理者が個別化された指導戦略を策定することを可能にします。その結果、将来の交通事故発生リスクを大幅に低減できます。

組織は、こうした客観的なドライバーデータを保険会社に提示し、優れた安全実績を証明できます。さらに、保険会社は、積極的かつ透明性の高い安全対策を講じているフリートに対して、より低い保険料率を提示します。これらの機能は、分散したフリートデータを一元的に集約して可視化しなければ実現できません。

5. 燃料消費量の削減

燃料費は年間総運営コストの最大40%を占め、フリート管理における最大の経費の一つとなっています。組織は、コネクテッドな燃料費のインサイトを活用して、これらの変動費を削減できます。フリート全体のデータが継続的に同期されるため、コスト削減策の導入が容易になります。

Motiveのような先進的なフリート技術ベンダーは、AIを活用したドライバー向けアプリを提供しており、燃料割引の検索や取引履歴の確認が可能です。長距離トラックのドライバーは、ディーゼル燃料費の節約機会を逃していませんか？コネクテッド・フリート管理プラットフォームはそれを検知し、AIによる分析を通じて高速道路沿いの代替給油所を提案することができます。

一見小さなコスト削減も、積み重なれば大きな金額になります。

例えば、トラックの平均的な年間燃料費が6万米ドルだとします。5％の割引が適用されるだけで、1台あたり年間3,000米ドルの節約となり、さらに競争力のある契約を結べば節約額はさらに増えます。200台のフリート全体では、合計60万米ドルの節約に相当します。この節約分は、給与、研修、技術コンサルタント、あるいはその他の価値向上につながる取り組みに再投資することができます。

6. 決済不正の防止

コネクテッド・フリートは、インテリジェントな不正検知機能を通じてコスト削減も実現します。決済データとテレマティクスデータを連携させることで、AIが不正な取引を検知し、ブロックします。

例えば、車両のタンク容量を超える燃料取引は、フリート管理システムによって自動的にフラグが立てられ、拒否されます。同様に、車両のGPSが示す位置とは異なる場所で取引が行われた場合も同様です。

報告によると、フリート管理者は総運営費の19%から22%を盗難や不正に費やしており、AIを活用した不正検知対策はサプライチェーンのレジリエンスを左右する重要な要素となっています。しかし、繰り返しになりますが、このようなツールが機能するのは、フリートがデータを効果的に一元管理できる場合に限られます。

結論

長年にわたるインフレ圧力やマクロ経済的な課題を経て、フリート管理者は運営コストを削減する機会をますます得つつあります。しかし、コスト削減は単にデータをより多く生成するだけでは達成できません。より高品質なデータを統合されたエコシステムに結びつけることによって初めて実現するのです。

メンテナンス、ドライバーの安全、支払い、その他のフリートデータがリアルタイムで同期されれば、事業者は故障を未然に防ぎ、コストを削減する体制を整えることができます。AIを活用した自動化は、連携されたフリートデータを有効活用するための鍵となります。リアルタイムで集約されたインサイトは、車両の自動メンテナンススケジュール、TCO（総所有コスト）分析、およびフリートのライフサイクル管理を支えます。さらに、管理業務の軽減、保険料の削減、燃料費の節約によって、さらなる収益性が生み出されます。

MotiveとHolmanのパートナーシップのような戦略的な統合を通じてのみ、大規模および中規模のフリート（200台以上）は、ばらばらなデータを実用的な知見へと変えることができるのです。

情報源：ABI Research社