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

【Q&A】技術実装の論点

Q. 高齢ドライバーへの適用は年齢差別になりませんか？

A. 年齢基準ではなく、実データに基づく個別リスク指標を用いることで、差別ではなく合理的配慮として運用しやすくなります。実務では、（1）年齢を直接特徴量に使わない、（2）説明可能性を担保する、（3）不利益取扱いを避けるルールを事前合意する、の3点が要です。

Q. コストは回収できますか？

A. 事故回避と保険条件改善で回収するのが定石です。事故は希少事象ですが、Near-missの低減が先行指標になります。小規模車隊でも段階導入により初期負担を抑えつつ、掛け金や稼働停止の逓減で年次のネット効果をプラスへ転じやすくなります。

Q. プライバシーと労務リスクはどう抑えますか？

A. 原則は最小限・目的限定・同意管理です。映像の生データは保持せず、数値化した特徴量のみ保存する構成が望ましいです。本人が自分のデータを閲覧し、異議申し立てできる仕組みも用意します。運用逸脱を防ぐため、年1回以上の監査（労使委員会や外部顧問）も有効です。