EV暴走リスクと運輸・物流の教訓——「初速」を見誤らない設計・運用へ

データが示す課題と兆し

フリート運用では、「小さな違和感」こそが最良の指標になります。たとえば、発進直後の横Gスパイク、ペダル開度とトルク指令の微小な乖離、回生ブレーキから摩擦ブレーキへの移行点におけるジャークの上昇、アイドリング時間の増加、ブレーキオーバーライド介入の頻度などが挙げられます。これらは単独で見るとノイズのように思えますが、偏りや同期が見えてくると「初速暴発」の前兆となります。データの文脈化が鍵です。個車ログ、環境データ（気温・路面）、荷重、ドライバーID、ソフトウェアバージョン、車両状態（SoC、タイヤ空気圧）を統合することで、現場で語られる「違和感」を数字として可視化できるようになります。

• 先行指標（Leading）：初速横Gスパイクの頻度、ジャーク95パーセンタイル値、ブレーキオーバーライド率
• 遅行指標（Lagging）：軽微接触の件数、停止線越え、荷崩れ、設備損傷
• 管理指標（Control）：ソフト更新適用比率、ドライバー再訓練受講率、試運転チェックリストの遵守率

リスクの経済的影響は線形ではなく、しばしば非線形に立ち上がります。1台の暴走で人身事故や物損事故が起きた場合、一次被害だけでなく、行政による立ち入り、顧客からの稼働停止要請、社内の全面的な安全点検、保険料率の上昇、メディア対応による経営リソースの枯渇といった二次・三次の影響が重なっていきます。物流はネットワーク産業であり、ボトルネックが全体の生産性を決めます。1台の停止が拠点全体のスループットを落とし、サービスレベル契約（SLA）にも影響する可能性があります。補足情報で示したとおり、「EV暴走は1台でも事業停止に直結し得る」という認識は、決して大げさな表現ではありません。これはネットワークの脆弱性に関する基本的な法則に近いものです。

「最悪を想像し、その手前で確実に止めることが大切です。」

安全文化の実務原則

一方で、前向きな兆しも見え始めています。走行データの匿名集約と異常検知、シミュレーションやHILの普及、AIによる異常クラスタリング、OTAの段階的適用、ドライバー向けマイクロラーニングなど、技術と運用を橋渡しする仕組みが広がりつつあります。重要なのは、データを「現場で使える言葉」に翻訳することです。AIは現代の羅針盤であっても、舵を切るのは人間です。ダッシュボードは過剰に美しく整っている必要はありません。朝礼の10分で共有できること、現場でその日に試せること、終業時に振り返れることに落とし込むことが、事故の確率を下げ、事業継続の確実性を高めていきます。