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 ディー・エヌ・エー(DeNA)は2022年10月5日、使用環境によって変動する電気自動車(EV)の実際の航続距離を予測する技術を開発したと発表した。EVの実用航続距離を「見える化」することで、データに基づいてEVの導入を支援するソリューションの提供を目指す。

クルマの基本性能と使われ方を考慮して航続距離を算出
クルマの基本性能と使われ方を考慮して航続距離を算出
(出所:ディー・エヌ・エー)
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 近年、地球温暖化対策やSDGsを意識して、クルマの電動化が大きな潮流となっている。日本でも自治体や企業を中心にEVの導入ニーズが現れてきた。しかし、エンジン車と比べて車両コストの高さや航続距離の短さなどの課題があり、国内では普及しているとは言えない。特に航続距離は、クルマの使用環境、季節、使われ方などで大きく変動し、個々の車両ごとに異なる。こうした実用性能は、実際に使用しなければ把握しづらいことが大きな課題となっていた。

利用する地域や気候による影響を予測
利用する地域や気候による影響を予測
(出所:ディー・エヌ・エー)
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 今回開発した技術は、まず、既存車両の車検証情報や定期点検履歴といった管理情報と、主な用途から車両ごとに異なる使用環境を推定する。その上で、その環境下で使った場合の性能悪化要因と影響度を総合的に解析し、電池劣化による車両性能の変化を加味してEVの実用航続距離を予測する。この技術は、コネクテッドカーなど車両から直接データ取得する方法に依存しないため、ほぼすべての車両で予測が可能であり、汎用性の高いEV導入支援ソリューションが提供可能になるという。

 この予測技術により、ユーザーはEVを購入する前に、自分の車両用途や使用環境において、期待する実用性能を発揮できるかどうかを事前に確認できる。これによって様々なEVモデルの中から適切なEVを選択することができる。

 同社は、今回の予測技術を用いたEV導入支援ソリューションを様々な自治体や企業に展開していく。EV導入後は、同社のEVデータ連携基盤を使って、自動車メーカーのコネクテッドサービス、フリート管理サービス、カーシェアリング、エネルギー、保険など、各種サービスと連携することでEVの利用価値を高めるとする。