「乗ってみなければわからない」から「乗る前にわかる」に
DeNAとしては、EVを運用するうえでの具体的な運用データ活用方法として「実用性能予測」「バッテリー残存性能予測」をポイントとして挙げている。
DeNAが注目したのは、EV普及のボトルネックになっていた「実用航続距離」が、車両データを取得せずとも簡単にシミュレーションできることだ。EVの実用航続距離や導入効果はバッテリー性能情報がないと計算できないと考えられていたが、手元にある情報のみでシミュレーションできるようになったという。
さらに、自動車技術とDeNAがこれまでプラットフォームやインターネットサービスの運用で培った、データサイエンスやAIの技術などのノウハウを組み合わせることで予測が可能になった。
従来はEVを導入しなければわからなかった実用航続距離や導入効果（経済性や環境性）をあらかじめ把握できれば、用途に適したEVを安心して導入できるようになるとしている。
このようにDeNAは、これまでプラットフォームやインターネットサービスの運用で培ったデータサイエンスやAIの技術と、自動車技術を組み合わせることで、現行車両の情報からEV導入後の実用航続距離や導入効果を予測するEV転換シミュレータ「FACTEV」を開発した。
EV転換シミュレータ「FACTEV」を開発
DeNAが開発したEV転換シミュレータ「FACTEV（ファクティブ）」は、車検証や定期点検情報、運行管理台帳情報などの基本情報で、車両の使われ方を特定する。さらに、走行地域の道路特性や気象情報の分析を加え、用途に合った候補となるを選定し、実用性能（実用航続距離やバッテリー状況）や導入効果をデータで提供するとしている。
シミュレーションには、新たに情報（車載器から取得するCANデータなど）を取得する必要がないため、すぐに候補EVの提示や、実用性能や導入効果予測を顧客に提示できるという。
まずDeNAは法人のEV普及のカギを握るオートリース会社を対象に、「FACTEV」の試験提供を開始する。これにより、オートリース会社が顧客に適したEVをデータに基づいてお勧めできる環境づくりが可能になるとしている。今後は実際のEVの走行データがどのように活かされるのか、注目したい。
