皆さんは一時停止場所で何秒止まりますか？ この問いに対し、多くの方が「３秒程度」と思い浮かべたのではないでしょうか。全国各地で事故防止のセミナーをしていますが、参加者に問いかけると大半の方は３秒と答えます。では、３秒止まれば事故は防げるのでしょうか。残念ながら、「３秒止まる」という意識だけでは、事故防止にはなりません。 一時停止は確認のため？ これまでに多くのドライブレコーダーの映像を分析してきましたが、一時停止線で３秒止まっても衝突事故を起こしてしまう映像や、３秒どころか１２秒も止まっていたのに左から来た自転車にぶつけてしまう映像など、本当に沢山の事故映像を見てきました。一時停止場所での事故原因は、停止時間の問題ではないのです。 一時停止場所で事故を起こすパターンは、２つあります。一つは、「止まらない人」が事故を起こすパターン。これは当然のことですね。事故防止の目的で定められている一時停止を無視するわけですから、事故を起こしてしまうのは当たり前とも言えます。もう一つは、「止まっても」事故を起こすパターン。この場合は、運転行動パターンに原因があります。その多くは、一時停止線で止まるのは何のためか、それを正しく理解していないがために取ってしまっている行動パターンです。 セミナーなどで質問しても、多くの人が「一時停止は確認のため」と答えます。これが大きな間違いです。自分が直進あるいは右左折する際の安全確認をするために一時停止するのではありません。確認のためであれば、停止線はもっと先に引いてあるはずなのです。ここで「確認をするために止まる」という意識を持っている人は何をしてしまうかというと、停止線オーバーを絶対にしてしまいます。停止線で止まっても、車両の位置的に「確認」は十分にできないからです。だから事故が起こる。 一時停止線は「出会い頭の事故を防ぐ」ためのものです 自分が進む“車道”の安全確認ではなく、その手前にある“歩道”での事故を防ぐためです。だから歩道の手前に線が引いてあるのです。本来は停止線でしっかりと、無条件に止まるべきです。歩道にいる人や歩道付近を走行している自転車との出会い頭の事故を防止して、もう一度車道の手前で止まって安全確認をする。この二段停止が事故を防ぎます。 認知・判断・動作を区切る 事故を起こす行動パターンは、停止線オーバー以外にもあります。安全確認時に、認知・判断・動作を同時にしてしまう行動パターンを持っている人も、事故を起こしてしまいます。一時停止線で停止して出会い頭の事故を防止した後、車道の手前で今度は車の確認をします。例えば対面通行の道路で左折する場合、右から来る車両をまず確認しますから、目線は右を向きますね。人間は両目で物を見てその距離感を図る生き物なので、この時には目線だけでなく顔が右を向きます。顔が右を向くのは当然なのですが、問題はこの後です。事故を起こす人というのは、右を向いている顔を左に向けながら、同時にアクセルを踏み込んでしまうのです。つまり、左側の安全確認時に認知・判断・動作を同時にしてしまう。認知して判断する時にはすでに動作に入ってしまっているから、人や自転車を認知した時にはぶつけてしまっているわけです。認知・判断をしっかりした上で動作に入る行動パターンを持っていれば、右を見ていた顔を左に向けた際に、「あ、人がいるな。自転車がいるな。」と思って「止まろう」もしくは「バックしよう」と判断できるのです。 事故防止のためにも、何のためにその交通ルールが定められているのか正しい理由を理解しておくここと、認知・判断・動作といった運転の行動パターンをしっかり分けて行うことが重要なのです。 次回は「ながら運転」についてお話します。 =====執筆：上西 一美株式会社ディクリエイト代表一般社団法人日本事故防止推進機構（JAPPA）理事長Yahooニュース公式コメンテーター 1969年生まれ。関西学院大学法学部卒業。大手企業を経て神戸のタクシー会社に25歳で入社。27歳からその子会社の社長に就任。その経験を元に、2004年ディ・クリエイトを設立し、交通事故防止コンサルティングを開始。ドライブレコーダーの映像を使った事故防止メソッドを日本で初めて確立し、現在、年間400回以上のセミナー活動をこなす。2万件以上の交通事故映像を駆使し、その独特の防止策で、依頼企業の交通事故削減を実現している。2019年よりYouTube番組『上西一美のドラレコ交通事故防止』を毎日更新中。 ‍

車両運行管理者や安全管理責任者は、ドライバーこそ会社の最も大事な資産であり、最大の目標はドライバーの安全、成功、そして自分が尊重されているという感覚を守ることであると理解しています。しかし同時に、車両とドライバーの効率維持、衝突事故の減少、損害賠償額や修理費の削減も重要だと認識しています。このバランスに多くの人が苦慮する中、ドライバーの安全向上とリスク低減を簡単に実現する方法が模索されています。 ドライバーインセンティブプログラム 車両の安全運行管理と業績の両方を底上げする最善策の一つとして、ドライバーに対する安全運転インセンティブプログラムが挙げられます。プログラムを通して、ドライバーが切磋琢磨してランキングを競い合い、日々の運転習慣を振り返ることで、意識を高めることができます。人工知能（AI）を搭載した新技術を活用し、ドライバーのプライバシーを守りつつ、運転状況をリアルタイムで把握し指導できます。この革新的なAI搭載型安全運行管理プラットフォームが、データに基づいたアプローチを可能とし、より安全でスマートな運行管理を実現します。 信頼性の高いリアルタイムのデータにより、車両運行管理者や安全管理責任者は、車両運行管理を改善すべく、大小さまざまなインセンティブを利用することができます。上手くいくやり方は企業によって違うため、何が最もドライバーをやる気にさせ惹きつけるか色々試してみても良いでしょう。経営陣からの賞状、社内イベントでの表彰、臨時ボーナス、ギフト券、会社オリジナルグッズ、あるいは休暇でも構いませんし、小さなインセンティブでも大変効果的です。ウェアラブルデバイスが歩数や心拍を計測してより健康的な生活へのやる気を引き立たせるのと同様に、安全スコアを知ることもドライバーの運転技術の底上げへモチベーションとなります。 ドライバーインセンティブプログラム導入の3つのメリット ドライバーの行動改善AI搭載型安全運行管理プラットフォームは、ドライバーの実際の運転行動を基に、安全スコアを割り出します。運転状況のデータを収集し分析することで、車両運行管理者はドライバーと車両の豊富なデータを簡単に入手することができます。さらに、ランキングにより、ドライバーは自身の運転パフォーマンスを他者と比較することができます。ランキングを常に把握できるようにすることで、安全運転への関心と他者との競争心を保てます。安全運転目標と業務目標に照らし合わせて、自身の運転行動がそういった指標へどのように影響を与えるか、ドライバーがしっかり理解することで、ドライバーインセンティブプログラムは最も効果的に機能します。 顧客満足度の改善優れた安全運転の記録を残し、ドライバーの安全を会社のコアバリューとすることで、ドライバーの採用・人材維持、お客様からのリピート増につながるブランド力を得られます。「安全第一」を掲げる企業としてその記録を公表し、長期にわたる信頼とロイヤルティにもとづく関係性を構築することが、競合他社との差別化につながります。顧客にとっても、安全面で信頼のおける企業を選ぶことはメリットをもたらします。 安全運転プログラムの改善「安全第一」を掲げる企業は、安全な労働環境の大切さを理解し企業と目標を共にするドライバーにとっても魅力的です。安全意識が高いドライバーと優れた安全性を追求する経営理念が合わされば、企業は運用面において徐々に変化を遂げることができます。例えば、安全実績が改善されると、賠償件数が減少します。そうすれば、不当な賠償請求に割く時間とリソースを削減できます。実際に事故や衝突が起きた際には、経緯を収めた証拠映像を提供し、不当に訴えられたドライバーをサポートします。運転行動の改善をすぐに数値化できれば、企業は事実と数字に基づいて、どうやったら安全をコアバリューにできるかを会社全体に示せるようになります。 AIを活用したドライバーインセンティブプログラムの実例 ナウトがサポートしてAIを活用したドライバーインセンティブプログラムを最近導入した企業に、カンザスシティに拠点を置く非緊急医療搬送会社のセキュアメディカルトランスポートがあります。ナウトのAI搭載型安全運行管理プラットフォームを活用し、顧客と従業員の安全を皆が最優先する文化を会社に確立し、定着させることができました。結果、ドライバーに安心感が生まれ、高品質なサービスを提供できるようになり、高い顧客満足度に繋がっています。 「危険挙動を減らすことに成功しました。あるドライバーは月に100件を超える危険挙動に及んでいましたが、今やほぼゼロになっています。」　（安全運転講習管理者　ジョー・マクドナルド） 企業はナウトのサポートを受け、運転行動の改善、車両修理や損害の予防、そして賠償やリスクの減少に必要なデータと技術が得られます。安全管理責任者や業務責任者、車両運行管理者、車両所有者は、ナウトのランキング表を用い、ドライバーをリスク度順に並べることができます。ランク付けはナウト独自のベラスコアに基づいて行われます。これは業界で唯一の、わき見運転や無謀運転の挙動の原因を明らかにする安全スコアです。ドライバーの居眠り、速度違反、わき見運転などの危険挙動がセキュアメディカルトランスポートで問題となる中、ベラスコアと詳細な危険運転事例は、ドライバーに変革を促す力となりました。また、運転指導講習後にドライバーが高いスコアや改善を見せた場合に、褒章を与えることも可能になりました。全社を挙げて優良ドライバーを賞賛し、ギフト券を贈るというポジティブな方法で、安全運転の方針に従うことの重要性を強調することができています。同社はまた、ドライバーがインセンティブプログラムへ積極的に関わりフィードバックするのを歓迎・推奨することで、従業員の幸せのために何をすれば良いかをドライバーが把握できるよう努めています。 ドライバーインセンティブプログラムを可能とするナウトのAI搭載型安全運行管理プラットフォームに関する詳しい情報は弊社までお問い合わせください。 ‍

昨今、多くの安全運転テクノロジー企業がそのソリューションに人工知能（AI）、ディープラーニング、コンピュータービジョン、機械学習の活用を謳っています。とはいえ実際のところ、世の中にあふれるこれらの言葉を、多くの人は混同している状況です。そこで、今あるAIモデルの相違点を、無駄な情報を省き、重要な点に絞ってご紹介します。ビジネスに最適なAI搭載型ドライブレコーダー選びにお役立てください。 AI搭載ドライブレコーダーはどれも同じではない AIを実装する方法は、ネットワークエッジ（この場合は車載機への搭載）、クラウド、エッジツークラウドによるエンドツーエンドなど、多岐にわたります。ここでは各AIモデルについて、その能力と、結局のところ車両安全にどう役立つのかについてご説明します。 ネットワークエッジ（車載機）上でのAI処理： AIはドライバーの運転行動、交通状況、車両の挙動、運転エコシステムにおけるその他の重要コンテキストデータを正しく理解できるとされています。ただしAIが機能するためには、最も重要なときにドライバーを支援できるよう、車両そのものに導入されていないといけません。デバイス上でAIアルゴリズムを実行することで、車両はドライバーの運転行動を判別し、わき見運転やその他のリスクの高い行動をリアルタイムで自動的に検知することができます。革新的なアラートでドライバーを直ちに指導し、道路に集中するように促せるのは、こうしたリアルタイムで実行されるAIアルゴリズムの利点です。 クラウド上でのAI処理： 現在の映像テレマティクスやドライブレコーダーのソリューションのほとんどは、わき見運転を特定する前に、ドライバーの映像をクラウドにアップロードし、分析（すなわちクラウド側で確認）する必要があります。この方法では、車両からクラウドへ、クラウドから再び車両へというデータ転送によるタイムラグ（レイテンシー）が生じるため、リアルタイムのアラートが遅れるという大きな欠点があります。これではドライバーがすぐさま対応して事象を未然に防ぐということは到底できません。もっとひどいと、何かが起きたことを知るのはドライバーよりも管理者が先になります（市場の多くのシステムでは、データが捕捉されたことがドライバーに知らされないため）。 エッジツークラウドで実装： エッジでのAI処理がリアルタイムの衝突防止システムとして設計されているのに対し、クラウドのソフトウェアは迅速な反復によってモデルを改善し、優れた可用性、拡張性、信頼性などのメリットをもたらします。ナウトでは、AIが分析した16億km相当の映像から数百万のデータポイントを安全に保存し、きめ細かく処理して、これらのデータをドライバーの運転行動改善のために最適化します。ナウトはクラウド内から、新規および既存の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）モデルすべてのインプットとアウトプットをテスト、精査し、精度を高めた後に、エッジ側へモデル搭載をおこないます。この方法よりエッジ側でリアルタイムにドライバーの運転行動に影響を与えることが可能になります。 まとめ 目下の市場のハードウェアリソースを最大限に活用するには、AI搭載型安全運行管理プラットフォームをエッジとクラウド双方で実装し、それぞれが実現する長所が最大限に活かされるようにする必要があります。つまり、AI搭載型ドライブレコーダー には、マルチセンサーデータフュージョンかマルチタスク型畳み込みニューラルネットワーク基盤、それもエッジツークラウドでの実装に最適化されているものでなければ、極めて複雑な運転環境において、高リスクイベントを発生前に予測・予防・削減していくのは不可能だということです。 さらに詳しく それぞれのAIモデルやAI搭載型ドライブレコーダーの違いの詳細は、ナウトまでお問い合わせください。 ‍