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Alteryx + マクラーレン・レーシング:自動分析でインサイトを獲得

新着情報   |   Alteryx   |   2021 年 5 月 20 日 読了時間の目安:3
読了時間の目安:3

フォーミュラ 1(F1)レーシングで最速を勝ち取るために。

あらゆるF1チームが、最速を勝ち取るために、レーシングカーの最適化に向けたテストや車両開発に取り組んでいます。

分析の自動化においてスピードが重要であるように、コックピットに乗り込むドライバーやピットクルー達は、日々スピードの向上という課題に向き合っています。

 

このような状況において、勝利を手中に収めるには、チームワークが何よりも重要となります。

Alteryxは、2021年シーズンからマクラーレンF1チームのオフィシャルパートナーとして、チームのさらなるチームワークの強化やパフォーマンスの向上を支援しています。

AlteryxとマクラーレンF1の技術提携は、最先端の技術革新を通じて最高のパフォーマンスを実現するという共通のミッションのもと推進されています。

 

F1 で革命的勝利を。

Alteryx と マクラーレン F1 は勝利につながるイノベーションを加速させていきます。

 

F1 レース界の立役者

マクラーレン・レーシングは、 1963年にニュージーランドのレーシングドライバー、ブルース・マクラーレン (Bruce McLaren) によって設立されました。チームが1966年にF1レースに初参戦して以来、 F1世界選手権で20回、 F1グランプリで180回を超える優勝経験を誇っています。また、初挑戦したル・マン24時間レースでの優勝のほか、インディアナポリス500でも3回の勝利を収めています。

現在は、世界的な大会であるF1と米国のインディーカーに参戦しています。2021年のFIA F1世界選手権にはランド・ノリス (Lando Norris) とダニエル・リカルド (Daniel Ricciardo)、インディカーシリーズにはアローマクラーレンSPドライバーのパト・オワード (Pato O’Ward) とフェリックス・ローゼンクヴィスト (Felix Rosenqvist) が参戦しています。また、第105回のインディ500には、ファン・パブロ・モントーヤ (Juan Pablo Montoya) が、アロー・マクラーレンSPのシボレー3号車で参戦予定となっています。

 

インサイトとインテリジェンスを加速

今回の提携により、マクラーレン・レーシングのレーシングカー「MCL35M」、所属ドライバーのランド・ノリス (Lando Norris) 選手とダニエル・リカルド (Daniel Ricciardo) 選手が着用するレーシングスーツ、マクラーレンF1チームのピットクルースーツ、およびチームのSNSやデジタルプラットフォームの各所に、 Alteryxのブランドが表示されることになります。

イノベーションの積極活用によってパフォーマンスのさらなる向上を目指すマクラーレンF1では、Alteryxの自動分析ソフトウェアの導入により、コックピットからファン体験にいたるまでのビジネスを加速させる新たなブレークスルーを実現しています。

Alteryxは、データ分析のプロセスを刷新し、重要な意思決定を迅速かつ適切に行うことのできる環境を実現してくれます。レースの世界で勝利を手にするためには、効率化と最適化を常に追求する必要があります。技術革新をリードするソリューションであるAlteryxとの提携に大いに期待しています。
Mark Waller氏
マクラーレン・レーシング
最高経営責任者

最高の勝利を収めるために

世界最速のドライバーたちが競い合う世界では、あらゆるアドバンテージが重要となってきます。そして、今日の多くのスポーツチームで実証されているように、迅速なデータ分析は比類のない競争力をもたらします。

Alteryxの自動分析ソフトウェアを使えば、チームの分析スキルを強化し、複雑なデータから有用なインサイトを導き出し、短時間で成果を上げることが可能になります。イノベーションを絶え間なく追求するマクラーレンがAlteryxを活用することで、さらなる勝利を手中に収めることができると確信しています。2021年以来のマクラーレンとの提携を光栄に思っています。
Sharmila Mulligan
Alteryx最高戦略・マーケティング責任者

マクラーレン・レーシングの CEO である、ザック・ブラウン(Zak Brown)氏のメッセージを視聴する 

共に勝利を掴みましょう!

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アルテリックスとマクラーレン・レーシングによる提携の詳細についてはこちらをご覧ください。

Alteryxが自動分析を通じて、どのように画期的な成果の達成を支援しているかについては「分析の自動化を推進」をご覧ください。

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