アマゾン ウェブ サービスを活用した新しい F1 Insights により、ファンはトラック上での一瞬の決断を理解することができます。

アマゾン ウェブ サービスとフォーミュラ 1 は、2021 年シーズン中にアマゾン ウェブ サービスを利用した 6 つの新しい F1 Insights (統計分析) を共同で開始します。つまり、シーズンの終わりまでに、ファンはアマゾン ウェブ サービスを利用した合計 18 の統計分析にアクセスできるようになります。 Amazon Web Services を利用した統計分析は、リアルタイムのレース統計で、ファンにデータと分析を提供し、大画面で表示して、ドライバーとチームのレース戦略とパフォーマンスを解釈し、各レース前、レース中、レース後のファンの体験を向上させます。最初の新しい統計は、4月16〜18日のイタリアグランプリでデビューする「ブレーキ性能」分析です。 2021 年に予定されている 6 つの統計では、機械学習を含むさまざまな Amazon Cloud テクノロジーが使用され、レースファンがレースの結果を詳しく理解して強調し、お気に入りのドライバーや車を比較できるようになります。 Amazon Web Services と F1 への関与に関する詳細情報 (これまでに公開された 12 の F1 統計を含む) については、https://aws.amazon.com/f1/ をご覧ください。

F1 はデータ主導のスポーツであり、ファンの興奮の多くはレース前とレース後のデータから生まれます。これらのデータにより、ドライバーとチームの決定、およびトラック上の車のパフォーマンスについてより深い理解が得られます。 Amazon Web Services を活用した F1 統計は、新たなリアルタイムの次元を追加し、レース データにコンテキストを提供し、ファンがトラック上の重要な瞬間をよりよく理解できるようにします。各車両には 300 個を超えるセンサーが搭載されており、1 秒あたり 110 万個を超えるデータ ポイントが生成されます。 F1 はこれらのデータ ポイントを車からピットに送信し、その後 Amazon Web Services に送信して処理します。 F1 は、Amazon Web Services の幅広さと深さを活用して、生成される膨大な量のデータを循環させ、分析し、F1 統計を通じて世界中のテレビやオンライン視聴者にわかりやすい形で提示します。

今シーズン導入された最初のF1統計は「ブレーキ性能」です。コーナーでブレーキをかけることでドライバーが得られる利点を示します。ブレーキが適切に作動すると、コーナリング中の車の速度が最適化され、ドライバーはコーナーを抜けるときにより良い位置を確保できるようになります。このデータは、ドライバーがブレーキをかける前にコーナーの頂点にどれだけ近づいたかを測定するもので、ドライバーは自分のブレーキング スタイルとパフォーマンスを表示して比較することができます。また、コーナリング時の車とドライバーの複合パフォーマンスに寄与する主要なパフォーマンス指標も表示します。たとえば、アプローチ時の最高速度 (アペックス)、ブレーキ時の減速度、ブレーキ力の使用 (KWH)、コーナリング時にドライバーが受ける大きな重力加速度などです。 「ブレーキ性能」は、コーナーでの車の挙動を示す既存のコーナリング分析を基盤としています。

ブレーキング パフォーマンスと、Amazon Web Services (後述) を活用したその他の 5 つの新しい F1 インサイトが、シーズンの 4 月から 12 月にかけて画面上のグラフィックとして公開されました。新しいデータが追加されるたびに、レースファンはトラック上の一瞬の動きやピットの舞台裏で下された決定をより明確に理解できるようになります。

• Car Exploitation では、レースの重要なポイントで F1 ドライバーがタイヤのトラクション、ブレーキ、加速、ハンドリングの面で車を限界まで追い込む様子をファンに紹介します。この統計は、レース中の車の現在のパフォーマンスを理論上のパフォーマンス限界と比較して表示し、データをリアルタイムで表示して、結果としてラップあたりの時間の増減を計算します。この統計は、6月11日から13日まで開催される2021年カナダグランプリで初公開される。

• エネルギー使用量分析（エネルギー使用量）。これにより、F1 レースでハイテク エンジンが車に動力を与え、チームが追い越しのためにエネルギーを放出する仕組みを理解できるようになります。この統計は、高度な F1 エンジン (パワー ユニットと呼ばれる) の各コンポーネントをエネルギーがどのように流れるかを示し、レース中の任意の瞬間にバッテリーにどれだけのエネルギーが残っているかを示します。 F1 エンジンは、内燃エンジンとハイブリッド パワートレインの組み合わせを使用して車両を推進し、ブレーキとターボ チャージャーからエネルギーを回収できます。しかし、パワーユニットのエネルギー貯蔵容量と、各ラップ中にパワーユニットを介して転送できるエネルギーの量には限界があります。チームはこのデータを追跡して、レースの重要な瞬間に車のパフォーマンスを最大限に高め、ベストラップタイムのためにいつエネルギーを安定的に配分するか、あるいは他のドライバーと戦う際に有利なポジションを獲得または維持するためにいつエネルギーを集中的に放出するかを決定します。 Energy Usage により、レースファンはこれらの決定をリアルタイムで確認できます。このデータは7月16〜18日に開催される2021年イギリスグランプリで初公開される予定。

• スタート分析では、どのドライバーが最も速くアクセルを踏んで完璧なラインを選んだか、またどのドライバーがスタートで遅かったか、その理由は何かを表示します。完璧なスタートを切ることはドライバーにとって中核的なスキルであり、スタート分析は、ドライバーの判断によってレース序盤のアドバンテージを勝ち取ったり犠牲にしたりできるかどうかをファンが理解するのに役立ちます。この統計は、9月10〜12日に開催される2021年ポルトガルグランプリで初公開される。

• ピットレーン パフォーマンス ピット パフォーマンスを分析し、ピットレーンの舞台裏で競争を盛り上げます。ピットストップは、F1 レースにおいて不可欠で、正確に調整されながらも時間のかかる要素です。 「ピットストップパフォーマンス」は、車の停止時間を超えた分析を提供し、ピットストップの各ステップでドライバーとチームがどのようにパフォーマンスしたかを説明し、チームの効率性によって失われた、または得られたピット時間の合計を強調します。この統計は、10月8〜10日に開催される2021年日本グランプリで初公開されます。

• アンダーカット スレットは、早いピット ストップ戦略によりどの車が追い抜かれる可能性が高いかをファンが予測するのに役立ちます。早期ピットストップは、F1レース戦略の1つであり、追走ドライバーがピットインして新しいタイヤに交換し、新しいタイヤによってラップタイムが向上し、前の車がピットインしたときに追い抜くことができることを期待します。 F1は2020年6月にピット戦略バトルという同様の統計を導入し、早いピットストップ時の戦いを強調し、ファンが各ドライバーの戦略の成功をリアルタイムで評価できるようにしました。 Early Pit Stop Threat は、車がピット ストップする前にレースのパフォーマンスを分析し、予測的な洞察の新たなレイヤーを追加して、ファンの興奮と今後の潜在的な脅威に対する認識を高めます。車間のギャップ、ピットストップ中の平均ロス時間、タイヤのパフォーマンスに関するデータを視覚化し、どの車が危険にさらされているかを特定するのに役立ちます。このデータは、11月19日から21日まで開催される2021年オーストリアグランプリで初公開される予定。

F1 は、新たな洞察を生み出すために、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) に保存されている過去のレースデータを使用し、それを F1 車両やトラックサイドセンサーからのリアルタイムデータストリームと組み合わせて、リアルタイムのデータ収集、処理、分析サービスである Amazon Kinesis 経由で Amazon Web Services に送信します。 F1 のエンジニアと科学者は、このデータを活用して、Amazon Web Services の機械学習サービスである Amazon SageMaker を通じて機械学習モデルを適用します。 Amazon SageMaker は、開発者やデータサイエンティストがクラウドやエッジで機械学習モデルを迅速に構築、トレーニング、デプロイするのに役立ちます。 F1 は、これらの機械学習モデルを Amazon Lambda にデプロイして、レースのパフォーマンス指標をリアルタイムで分析できます。 Amazon Lambda は、サーバーのプロビジョニングや管理を必要とせずにコードを実行するサーバーレス コンピューティング サービスです。すべてのデータ分析は、F1のデジタルプラットフォームF1TVを含む世界規模の放送に統合されており、レースの構造に大きな影響を与えるドライバーやチームの一瞬の決断やレース戦略をファンが理解するのに役立ちます。

「アマゾン ウェブ サービスによる F1 データ分析により、ファンは車、ドライバー、チームがどのように連携してトラック上のアクションをより深く理解できるかを内部から知ることができます」と F1 チーフ エンジニアの Rob Smedley 氏は述べています。 「2021年のレース統計のこの新しいセットにより、これまで以上に深い洞察が得られます。ブレーキ性能や高度なピット脅威などの統計は、レース戦略やパフォーマンスを超えた層を剥ぎ取り、高度な視覚化テクノロジーを使用してレースをより理解しやすくエキサイティングにします。レーステクノロジーは常に進化しており、Amazon Web Servicesにより、ファンはテクノロジーがレースの結果に与える影響を理解できます。」

「データは現代のスポーツに不可欠な要素となっています。F1 では、トラック上の 1 秒ごとに 100 万を超えるデータ ポイントが生成されるため、その生のデータをリアルタイムで理解できるパートナーが必要です。Amazon Web Services により、F1 は膨大な量のデータを大規模に分析して、より優れた情報に基づいた意思決定を行うことができ、スタートからコーナー、ピット ストップまで、トラック上のレースのあらゆる段階をファンにもっと詳しく伝えることができます」と、AWS ヨーロッパのビジネス開発ディレクター、ダレン モウリー氏は述べています。 「世界有数のスポーツ組織である F1 は、スポーツの観戦、プレー、管理の方法を改革するデータ駆動型ソリューションの構築に AWS を使用しています。F1 との協力により、高度な統計によってレースの最も単純な要素の背後にある戦術や戦略が明らかになり、ファンの体験を向上できることが実証されました。」