事故1回で利益が吹き飛ぶ前に——「運転寿命」をAIで可視化し、運輸会社の信用を守る方法

技術と背景：スコアリングが作る新しい安全文化

「運転寿命スコア」とは？ 技術定義と仕組み

運転寿命スコアは、個々のドライバーが安全に運転を継続できる期間や条件を、データから推定する指標です。従来の年齢や経験年数ではなく、現在の能力と環境に基づく確率的安全性を数値化します。技術的には以下のモジュールで構成されます。

• テレマティクス層：急加速・急減速・急ハンドル、速度逸脱、走行時間帯、走行距離、近接車両との相対挙動を扱います。
• DMS層：瞬目・瞼閉時間、視線逸脱、姿勢、携帯操作兆候、疲労・居眠り指標を扱います。
• コンディション層：勤務・休息、睡眠の質、直近の連続乗務、気温・天候・路況を扱います。
• 運行コンテキスト：道路種別、荷姿・積載重量、ルートの複雑度を扱います。
• 結果データ：ヒヤリ・ハット、ADAS作動、違反・事故（匿名化・希少事象補正）を扱います。

これらを特徴量として、事象発生確率（例：次の1,000kmでのヒヤリ・ハット率）と、条件付き安全余寿命（例：休息条件を満たした場合の推定安全期間）を推定します。重要なのは「説明可能性」と「運用可能性」で、リスクは「なぜ上がったか」と「何をすれば下がるか」を同時に示す必要があります。

外部の公的情報も押さえておくと説得力が上がります（外部リンク）：国土交通省｜自動車・交通安全関連（高齢運転者等の施策）

データが示す「産業の地殻変動」

安全の重心は、事故の事後対応から兆候の先取りへ移ります。これはコスト構造も変えます。保険は走行データ連動の使用ベース型へ、労務は負荷平準化へ、配車は「安全余寿命に基づくマッチング」へと再設計されます。以下は代表的ソリューションの比較表です（費用は目安、筆者試算）。

ここで重要なのは、単独導入ではなく、Near-miss（ヒヤリ・ハット）の母集団を大量観測して、稀な事故確率を補間する運用にすることです。Near-missは統計的に豊富なデータであり、事故の代替指標として有効です。

データの扱いは「社内ルール」が肝です：中小企業のデータガバナンス入門