フォーミュラEレーシングトラックにおけるアスリートの成功に関するデータの重要性の分析

ジャカルタ - Spotify、Apple Music、YouTube Musicなどのストリーミングプラットフォームで音楽を再生するとき、あなたは無意識のうちにストリーミング会社、アーティスト、レーベルにあなたの音楽の好みを伝えています。これは、次のヒット曲または「Daily Mix」プレイリストを作成するプロセスが、お気に入りのパターンに関するすべての方法で作成される方法です。 

毎日、データセットは音楽ストリーミングプラットフォーム、ビデオゲーム、さらにはレーストラックから引き出されているため、同社はユーザーに新しいパーソナライズされた体験を提供することができます。

データは多くの環境を中断させる可能性があります。アジア太平洋地域のInkwood Researchのデータ によると、2019年から2027年にかけて、ビッグデータ市場は20% 以上の複合年間成長率(CAGR)で増加すると予想されています。しかし、近年、データに関する議論は企業を中心に展開されています。世界最大のリソースの1つが、企業の世界の外のアリーナをどのように変えることができるかを検討する時が来ました。

レースは2番目のエンジンとしてデータを使用します

ITのジレンマの解決に注力する世界最大のソフトウェアプロバイダーの1つである  Micro Focus は、データと成功の間には関係 があると言います。Micro Focusの アジア太平洋地域と日本の社長であるStephen McNulty氏は、自動車開発からレース戦略まで、 データを活用する自動車スポーツチームがレーストラックで優位に立つだろうと述べた。

その一例が、シングルシートの電気自動車オートモーティブスポーツ選手権であるABB FIAフォーミュラE世界選手権に参戦するジャガーTCSレーシングチームです。チームは、各レースカーで50のアプリと250,000行以上のコードを使用して、以前のレースや テストドライブのデータを分析しました。データから得られた情報は、トラックの状態、電力レベル、競合他社の位置に応じてリアルタイムで  取らなければならない戦略的意思決定を生成することができます。

モータースポーツの文脈では、データは第2のエンジンとして並置することができます。データは、レース中にライダーのペースを強化することができるため、ここでは重要な要素です。

自動車性能の向上

McNulty氏によると、データがどのように影響するかの1つの例は、モータースポーツにおける車両のペースを加速できることです。フォーミュラEでは、すべてのチームが同じ車のシャーシ とバッテリーを使用する必要があります 。しかし、それがすでに車両に関連している場合、焦点は、車をできるだけしっかりと刺激することを目的として、各コンポーネントから組み立てられた駆動エンジンを開発することです。

このプロセスでは、モーター、トランスミッション、インバーター、リアサスペンションなどのコンポーネントの決定と製造以上のものが必要です。このプロセスには、レース中の電力を最適化するためにアルゴリズムを処理するシステムとソフトウェアを管理することが含まれます。このソリューションは、分析するために非常に多くのデータを収集し、自動車の性能を向上させるために利用することができます。

アナリティクスと 機械学習 機能を活用することで、エンジニアやストラテジストはデータから貴重な情報を確実に入手し、次のレース前にマシンを調整できるようになります。タイヤの摩耗を見ることからライダーの入力まで、このデータとそれを分析できるソリューションにアクセスすることによって。チームは、レース当日により良いパフォーマンスを生み出すために車両の手配をすることができます。

競争力を高めるための騒音カット

テレビ画面で自動車レースを観戦すると、カメラのあらゆる角度から見ることができ、コメンテーターがレースの 最新情報 をリアルタイムで共有 し、 ソーシャルメディア でのファンの話をお 見逃しなく。それはすべて、興味深い光景を作り出すための経験の一部です。

この範囲の情報は、レーシングチームにとっても役立ちます。たとえば、メディア放送ではトラック上の車の位置が上から表示され、ソーシャルメディアでは他のチームの舞台裏の情報が提供されます。パフォーマンスがミリ秒単位で計算されるスポーツでは、すべての情報がレース戦略の決定に役立ちます。

常に流れているデータの流れから貴重な情報を並べ替えることは、困難な作業になる可能性があります。ラジオの会話やソーシャルメディアの投稿を複数の言語で聴きながら、従うべき最も適切なレースパターンを決定することを想像してみてください。ここで人工知能(AI)は、競争に勝つ役割を果たします。テキスト、オーディオ、画像、ビデオのデータ分析を提供するAIプラットフォームは、ノイズをカットし、タイヤの摩耗、電力レベル、レースでのその後のアクションに対して実用的な情報を提供できます。

音楽ストリーミングプラットフォームで曲を再生する例と同様に、ソーシャルメディアや他のチャンネルで話す人が増え、無意識のうちにファンがレーシングチームに有用なデータを提供してきました。これはどこから来たからでも美しいデータであり、有用で大きな効果をもたらします。

適切なデータパートナーとチームを組む

モータースポーツにおいてデータが重要な役割を果たしていることは明らかですが、レースカーのドライバーとそのチームはデータの専門家である必要はありません。モータースポーツ、音楽、ビデオゲームのいずれにおいても、最高のパフォーマンスを達成するためには、ソフトウェアの専門知識、データ処理能力、そして最も重要な相乗効果を持つ適切な技術パートナーと協力する必要があります。

結局のところ、データが役立つのは、それが適切なタイミングで、正確で関連性がある場合にのみです。したがって、業界が何であれ、データから価値を創造する適切なパートナーを持つことは、競馬場、レコーディングルーム、役員室など、あらゆる組織にとって重要な差別化要因となります。