AI ビデオセーフティソリューションについて尋ねるべき9つの質問
June 3, 2025
June 3, 2025
車両向けのAIベースのビデオ安全ソリューションを評価する場合、適切な質問をすることで、ベーシックシステムとインテリジェントシステムを区別しやすくなります。ここでは、質問すべき点と、その答えが安全プログラムとビジネス成果にとって重要である理由をご紹介します。
人間によるレビューは間違いが起こりやすく、主観的であり、時間がかかります（通常は24時間のターンアラウンド）。AIベースのマシンレビューは、エッジコンピューティングと組み合わせると、より正確で（AIモデルが優れていると仮定して）、客観的で、即時性が高くなります。さらに、AI が分析する映像が多いほど、結果はより正確になります。
記録されたマイルと分析されたマイルの違いに注意してください。AIは分析された走行距離に基づいてのみトレーニングされます。トリガーベースのシステムでは通常 15% 未満です。つまり、このようなシステムがよりスマートになるには、はるかに長い時間がかかるということです。
AIとエッジコンピューティングによるリアルタイム分析により、即座にアラートが生成され、事故を回避し、その瞬間の行動を修正するのに役立ちます。これは、後で結果を確認するよりもはるかに効果的な行動改善方法です。
Netradyne がこれにどう答えるか:
NetradyneのDriver•iプラットフォームは、運転時間を 100% キャプチャして分析し、すべての運転イベントを完全かつ即座に可視化します。AIは、数百億マイルにわたるさまざまなシナリオを分析するにつれて、指数関数的に賢くなります。エッジコンピューティングと同様に、結果はすぐに得られます。人間はQA目的でのみビデオをレビューします。
慣性事象とは、急ブレーキ、急加速、急旋回、衝撃などの車両の突然の動きを指します。これらのイベントは、安全システムにおけるビデオ録画の主なトリガーとなります。
注意散漫な運転、眠気、一時停止の標識をすり抜ける、赤信号を出す、シートベルトの着用を怠ったなど、重要な運転行動の多くは、慣性イベントとして記録するのに必要な物理的な力を生み出しません。これらの挙動は、慣性センサーをトリガーしないにもかかわらず、重大な安全上のリスクとなります。
車両のリスクプロファイルを完全に把握するには、継続的なビデオ分析が不可欠です。システムがすべての運転時間を分析すると、事故が発生する前の早期警告サインとして役立つ危険な行動の微妙なパターンを検出できます。このアプローチにより、安全技術は衝突を文書化することから、前兆となる挙動を特定することによる積極的な衝突防止へと転換します。
Netradyne がこれにどう答えるか:
NetradyneのAIベースの物体検出と 100% の運転時間分析を組み合わせることで、注意散漫や眠気、交通違反、シートベルト違反などのリスクの高い行動を慣性的なトリガーなしで特定できます。また、安全運転習慣を独自に認識しているため、管理者は全体像を把握できます。
エッジコンピューティングとは、車両に搭載されたデバイスでデータを直接処理することを意味しますが、クラウド処理ではリモートサーバーにデータを送信する必要があります。
エッジコンピューティングにより、伝送遅延や接続に依存することなく、即時のデータ処理が可能になります。車両内でビデオが処理されると、システムは運転行動を瞬時に分析し、リアルタイムのアラートとフィードバックを提供します。この即時性は、インシデントを単に文書化するのではなく、インシデントを防止するうえで重要です。
クラウドベースの処理では、データをセルラーネットワーク経由で送信する必要があるため、遅延が発生します。セルラーネットワークは、遠隔地やネットワークの混雑時には信頼性が低くなります。このような遅延は、男性が危険な状況に介入する機会を逃してしまいます。
Netradyne がこれにどう答えるか:
Netradyne は映像を車両のエッジで処理し、リアルタイムのアラートとドライバーへの即時フィードバックを可能にします。これにより、クラッシュを防止することと、手遅れであることを認識して単に文書化することとの違いにつながる重大な遅延がなくなります。アラートデータとビデオは、クラウドのマネージャーポータルにも提供されます。
処理の遅延は、インシデントを記録するだけでなく、システムのインシデント防止能力に直接影響します。イベントが発生してから分析されるまでの時間によって、フィードバックがその瞬間のドライバーの行動に影響するかどうかが決まります。
リアルタイム処理により、注意散漫になったり、近づきすぎたりするなどの重大な安全イベントについて、キャブ内で即座に警告することができます。これらの瞬時の通知により、ドライバーは事故につながる前に行動を修正することができます。
人間によるレビューがワークフローの一部である場合、さらに遅延が発生する可能性があり、その結果、イベントごとに2〜3日後にデータを受け取ることになります。イベントが分析され、アラートが生成される頃には、指導の瞬間はすでに過ぎています。
Netradyne がこれにどう答えるか:
Netradyneは、重大な安全イベントが発生した場合にキャブ内で即座にアラートを送信すると同時に、数分以内に管理者に通知します。この二段階のアプローチにより、即時の是正とタイムリーな管理監督の両方が可能になり、行動と結果との間に強いつながりが生まれます。さらに、ドライバーのGreenZone Score は動的に調整されるため、ドライバーはシフト終了時にアプリからスコアとイベントの概要にアクセスでき、改善の提案も表示されます。
コンプライアンス統計は、分子 (コンプライアンス違反の事例) と分母 (コンプライアンスの機会総数) の両方を参照する場合に、より意味のあるものになります。
コンプライアンス計算にトリガーされたイベントのみが含まれる場合、分子のみがキャプチャされるため、ドライバーの行動の全体像が歪んでしまいます。正確さを保つには、コンプライアンスが必要なすべての状況、たとえばストップサインに遭遇したすべての状況を可視化する必要があります。
この完全な特徴がなければ、コンプライアンス率は誤解を招く可能性があり、マネージャーはドライバーが実際に安全なのか、それとも運が良いのか疑問に思うことになります。レーラーのコンプライアンス率が 96% であるにもかかわらず、2つの一時停止標識を走るドライバーは、遭遇した50の停止標識のうち2つを走るドライバーと同じリスクプロファイルを持っているように見えることがあります。
Netradyne がこれにどう答えるか:
Netradyne は、AI オブジェクトの検出と 100% の走行時間の分析により、真の分子/分母アプローチでリスクを評価しています。2人のドライバーがともに5つのストップサインを掲げている場合、基本システムではそれらを等しく評価します。Netradyneは、1社が10件の兆候（違反率50％）に遭遇し、もう1社は100件（違反率5％）に遭遇したことを把握し、実際のコンプライアンス率に基づいて公正な評価を行っています。
最も効果的な車両安全プログラムは、違反のみに焦点を当てるのではなく、リスクの特定と積極的な認識のバランスを取ることです。男性に対する懲罰的プログラムは抵抗と離脱につながります。
ポジティブ行動認識は、プロのスキルを認め、望ましい行動を強化し、ドライバーの賛同を得て、「落とし穴」システムではなく公正な観察者としての安全技術を確立します。ビジョンベースのAIを使用するシステムは、優れた運転を最も効果的に特定し、報奨を与えることができます。このバランスのとれたアプローチにより、ドライバーのエンゲージメントと定着率が向上します。
Netradyne がこれにどう答えるか:
NetradyneのGreenZone® スコアリングシステムは、危険な行動に対処するだけでなく、安全な運転習慣にも自動的に報酬を与えます。ドライバーは、路肩や合流車のためのスペースを作るなどの安全な行動をとることでポイントを獲得し、安全なスピード、一時停止の標識の順守、注意力などを表す「ストリーク」（一貫性）によってポイントを獲得します。このバランスの取れたアプローチは、ドライバーのスキルへの感謝を示すことでドライバーの賛同を高め、士気を高めます。
AIの有効性は、繰り返しと適応にかかっています。道路状況、車両、運転環境が進化するにつれて、AI モデルはそれに追いついて精度を維持し、継続的に改善する必要があります。更新プロセスは、検出精度、誤警報率、および新しいリスク要因を認識するシステムの能力に直接影響します。
固定ルールに基づく静的AIシステムは、新しいシナリオに適応できなくなるため、時間が経つにつれて効果が低下します。通常、新たなリスクが発生すると手動による更新が必要になり、運用上の課題が生じ、補償範囲に一貫性がなくなります。
継続的な機械学習により、さまざまな運転シナリオに継続的にさらされることでシステムを改善できます。分析されたマイルごとに追加のトレーニングデータが得られ、AIが通常の変動と真のリスク要因を区別するのに役立ちます。
Netradyne がこれにどう答えるか:
NetradyneのAIは何十億マイルもの運転データを分析するため、機械学習の速度は記録のみのシステムよりも指数関数的に速くなります。これにより、検出精度が向上し、新しいシナリオへの適応性が向上します。
その情報源は、基本的な慣性センサーやGPS から、人間の運転者のように視覚環境を解釈する高度なコンピュータービジョンシステムまで多岐にわたります。
慣性センサーは加速やブレーキなどの物理的な動きを検出しますが、これらの動きが発生した理由に関する重要なコンテキストを見逃します。GPS と地図データは位置情報を追加できますが、建設区域などの一時的な状況ではリアルタイムの精度が不足することがあります。コンピュータビジョンは、視覚環境を積極的に解釈し、物体を識別し、標識を読み、道路標示を理解することにより、大きな進歩を遂げました。これにより、慣性センサーには記録されないローリングストップや交通信号違反などの微妙なコンプライアンス問題を検出できます。
Netradyne がこれにどう答えるか:
Netradyneは、交通信号、歩行者、一時的な速度標識、建設区域などの物体を識別して解釈するAIベースの物体検出など、上記のデータソースを組み合わせて使用しています。地図データに頼るのではなく、運転環境を人間と同じように解釈し、何が起こったのかだけでなく、発生した状況もシステムが理解できるようにします。
衝突の多くは、複数の要因が組み合わさって発生し、これらが組み合わさって、単一の要因のみの場合よりも指数関数的に高いリスクを生み出します。
注意散漫と密接なフォローが組み合わさるなど、このような出来事が複数同時に発生すると、結果として生じるリスクは単なる相加的ではなく相乗的になります。
このような複合リスクシナリオを検出できるようになったことで、予測の安全性が大幅に向上しました。個々の行動を個別に識別する従来のシステムでは、この重大なリスク増幅を見逃す可能性があります。
複合アラート検出には、同時に発生する行動間の関係を認識できる高度なAIが必要です。このような状況認識により、最も高いリスクを生み出す特定の組み合わせを特定することで、より正確なリスク評価とより的を絞ったコーチングが可能になります。
Netradyne がこれにどう答えるか:
NetradyneのAIは、一時停止の標識を通り抜ける際の電話の使用や、あまりに接近して追従しすぎた場合の眠気など、複合的なリスク要因を検出し、人による確認を必要とせずに適切な重症度レベルを自動的に割り当てます。これにより、頻繁にクラッシュにつながる最も危険な行動の組み合わせに焦点を当てた的を絞ったコーチングが可能になります。
