日本では昨年28万件以上の衝突事故が発生し、2,800人以上が死亡しているという事実を踏まえ、次のことを検討してみてください。運転中のリスクを測定する方法、衝突事故の原因となるドライバーのわき見やその他の運転行動の影響、適切なドライバーおよび車両の安全運行管理がどのように運転中のリスクと衝突事故の損失を削減するのに役立つかということです。

警察庁の調査によると、衝突事故の74％は、安全不確認、わき見、不適切な運転操作などの安全運転を怠った運転行動によって引き起こされています。商用車両でドライバーのミスの原因となる人間の行動を検出し、リスクを測定することは、非常に複雑で多様な問題となります。従来のテレマティクスに基づく手法では、急ブレーキや急加速などの特定のイベントを追跡することはできますが、最大のリスク要因であるドライバーの行動を捉えることはできません。車両の運転リスクを効果的に低減するためには、重要なリスクの高い運転行動をリアルタイムで捉える、道路の状況に応じてそれらの行動を理解する、運転行動を自動的に教えて改善する、そして最もリスクの高いドライバーを特定して追加のコーチングを行う必要があります。そこで、中心となる運転中のリスク要因を、ドライバーリスク、車両管理・車両リスク、外部リスクの3つに分類してみましょう。

1. ドライバーリスク

以下のデータをもとに、ドライバーが衝突をおこす可能性や衝突の重大性を予測することができます。

● 注意力（わき見運転、携帯電話使用、喫煙など）
● ハイリスクイベント（衝突、ヒヤリハット、など）
● 交通違反（速度超過、シートベルト未着用など）
● 急制動（急ブレーキ、急ハンドル、急加速など）

2. 車両管理・車両リスク

以下のデータにより、車両サイズ、ドライバーの割り当て、車両運行管理者が管理するその他の運用上の要因がどのようにドライバーに影響を与えるかを確認することができます。

● 車両のリスク情報：車両サイズ、搭載されている機能・技術、ドライバーとの相性
● 運行計画：ドライバーの割り当て、ルート計画/最適化
● 運行管理とドライバーの業務負荷

3. 外部リスク

以下のデータにより、ドライバーが対処している外部リスクについての理解が深まります。これらは、ほとんどの場合、ドライバーがコントロールできないものです。

● 環境・気象要素
● 道路の種類と場所
● 道路状況

 ナウトは、16億Km以上の視覚的な走行データをAIとコンピュータビジョンを駆使して分析し、その結果、上記のカテゴリーからまとまったリスク変数を特定し、これらの変数と衝突との相関関係をタイプ別に測定し、車両の運転リスク、衝突、損失を低減する技術を開発しました。

ナウトは4つの方法で運転中のリスクの低減を実現しています：

1.  直接介入－リアルタイムでの車内警報により、ドライバーの衝突回避を促します。
2.  間接介入－車両管理者や安全運転責任者に対し、指導やトレーニング、インセンティブ制度の設定または是正措置を通じて、ドライバーの運転行動改善を行えるよう支援します。
3.  目に見えない改善－車内での警告や管理者による指導により、直接・間接的な介入とは異なる運転の改善が促されます。例えば、わき見運転の減少による歩行者へのゆずり忘れの減少などが挙げられます。
4.  経営陣の関与と効果の向上－ ナウトの技術を活かし、ナウトで計測されたデータを安全運行計画に統合することで達成されます。

 ナウトのAI搭載型安全運行管理プラットフォームは、運転中のリスクと衝突事故の頻度、重症度、および衝突事故に関連する金銭的損失の削減との相関関係を証明しています。強力なAI技術、洗練されたデータサイエンス、および重要なリスク要因の大部分を厳密にカバーすることにより、ナウトのお客様は、衝突事故数および実際の衝突損失金額を80％も削減しています。ナウトはドライバーの衝突回避を支援し、人命を救っています。

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