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日立物流

SSCV-Safetyとは

ドライバーを守り、
すべての事業者に
「安全」を届ける。

ドライバーを守り、すべての事業者に「安全」を届ける。
運転事故につながる危険の芽を、瞬時に把握して摘み取ることを徹底的に追求した、
安全運行管理ソリューションです。

IoTとAIテクノロジーでドライバーの体調と運行を見守り、
危険一歩手前の動画を自動的に切り出して管理者に通知します。

万が一の事故に備えるのではなく、先回りして事故を抑え込む。
「事故そのものを無くしたい」という想いで生み出されたソリューションです。

日々事故と向き合う物流会社だからこそカタチにできた
すべての輸送事業者とドライバーの安全を実現するソリューション。
それがSSCV-Safetyです。

車の走行データと動画
「疲労」まで含めたドライバーの体調情報
独自開発した事故リスク予測アルゴリズム
車の走行データと動画。「疲労」まで含めたドライバーの体調情報。独自開発した事故リスク予測アルゴリズム

SSCV-Safety開発への想い
 ─ 日立物流が「事故ゼロ」をめざす理由 ─
私たちがめざすのは
「事故そのものをなくす」こと

業界全体でみても健康状態に起因する事故は急増しており、
それらは「漫然運転」が要因になっているケースが多く見られます。
ドライバー任せの運行改善には限界があり、事故を未然に防ぐ術はありませんでした。
そこで日立物流では、実業を抱えているからこその事故経験、安全対策ノウハウを駆使して、
事故ゼロを実現するサービスの開発に取り組みました。
ドライバーの体調と
事故との因果関係調査
健康状態に起因する事案発生状況の推移(※1)
健康状態に起因する事案発生状況の推移
事業用貨物自動車の交通事故の発生状況(※2)
事業用貨物自動車の交通事故の発生状況
  • 国土交通省HP「自動車総合安全情報」自動車運送事業用自動車事故統計年報(自動車交通の輸送の安全にかかわる情報)(平成30年)
  • 交通事故総合分析センターITARDA)(令和元年度)
特に死亡事故において、「疲労」「ストレス」に起因する「漫然運転」が大きな要因と判明
  • 従来の事故防止策や、機器、サービスでは「疲労」「ストレス」を把握した運行管理は不可能
  • ドライバー任せの安全対策では気づくことができない、危険の芽が増加している
  • 漫然運転による事故は、トラック・バス・タクシーなど輸送事業者全体の課題である

日立物流が開発した
独自の事故予測アルゴリズム

開発にいたった研究
自家ドライバーの体調データと走行データを解析することで、ドライバーの体調と事故につながる運転は相関性があることが判明。産官学での共同研究の中で発見した運転前後の疲労が事故につながるメカニズムを独自の事故リスク予測アルゴリズムとして開発しました。
研究内容 | トラック運転手の疲労と追突リスクの関係
自家ドライバー
数百人分の体調データ
自家ドライバー数百人分の体調データ
同数のトラックの
走行データ
同数のトラックの走行データ
ドライバーの体調
ドライバーの体調
事故につながる運転
事故につながる運転
  • 運行前後および走行中の疲労、ストレスデータ、トラックの走行データを解析
  • 体調と事故につながる運転には相関性があることが判明
現場のデータと学術研究が
シームレスに連携した開発サイクル
実業を持つ強みと産官学との連携を活かし、現場の生の声やデータを研究し学術的に実証。独自開発したアルゴリズムは現場でのトライ&エラーで質を高め、今のSSCV-Safetyの形に行き着きました。
SSCV-Safetyの開発サイクル
01
仮説 データ抽出
  • 事故の原因はドライバーの疲労であると仮定
  • 市販のデバイス試験で関連データを取得
02
研究 論文化
  • 「産官学」連携の研究
  • 仮説理論の学術的立証
03
導入 テスト
  • 自家トラック1,300台での1年以上にわたる実証実験
  • 利用者であるドライバー心理の把握
04
課題分析 開発
  • 実業を生かした、現場での実証
  • アジャイルによるトライ&エラーサイクルの高速化

研究開発には以下おふたりの教授にお力添えいただきました。

大阪大学 大阪市立大 日本疲労学会理事 倉恒弘彦教授
大阪大学
大阪市立大
日本疲労学会理事
倉恒弘彦教授
理化学研究所 日本疲労学会 理事長 渡辺恭良教授
理化学研究所
日本疲労学会
理事長
渡辺恭良教授
■共同研究結果

18年度
運行前後の体調と事故リスクの相関性

  • 疲労学会2019発表
  • PLOS ONE論文発表

19年度
運行中の体調と事故リスクの相関性

  • 生体医工学会2020発表
  • 疲労学会2020発表
  • 自動車用走行センサーでは25%しか検知できなかった衝突リスクケースが、
    84%という高精度で判定可能に

SSCV-Safetyで
事故をゼロに。

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