基本検出で見逃しているもの

アレックス・キャメロン | シニア・プロダクト・マーケティング・マネージャー
フルコンテキスト AI が車両安全の成果をどのように変えるか
現在、艦隊の指導者は通常3つの場所のいずれかにいます。
一部の商用艦隊はカメラを配備していますが、実際に何が起こったのかを理解するためだけに、騒音のトリアージやクリップの洗浄に何時間も費やしています。また、ビデオセーフティがドライバーのプッシュバックや操作上の抵抗を引き起こすことなく、実際にリスクを軽減できるかどうかをまだ評価している企業もあります。また、Netradyneを使用して結果を確認しているが、内部で何が起こっているのかを知りたいという人もいます。
すでにプログラムを実施している艦隊については、次のような疑問が浮かび上がってきました。
- なぜレビューにまだ時間がかかるのですか?
- なぜ私たちはそんなにコーチをしているのに、行動の変化が見られないのですか?なぜ未だに予防的というよりは反応的だと感じるのでしょうか?
- なぜ未だに予防的というよりは反応的だと感じるのでしょうか?
まだ評価段階の艦隊については、次のような疑問があります。
- これは実際にインシデントを防止するのでしょうか、それとも単に文書化するのでしょうか?
- ドライバーがそれを信頼するのか、それとも別の懲罰制度になるのか?
- 何かが起こったとき、何が起こったかを問題になるほど迅速に証明できるでしょうか?
AIは、車両安全の分野で流行語からベースラインへと変化しました。ほとんどのベンダーは、注意散漫やテールゲート、スピード違反、ローリングストップなどの一般的なイベントを検出できます。その検出は重要であり、免罪や請求に役立ちます。
しかし、実際の安全性の成果は、もっと基本的なことに帰着します。 システムが現実世界でどれくらいの頻度で正しく動作しているか シーンが乱雑で、エッジケースが絶え間なく発生し、ちょっとした背景の手がかりによって、何かを指導すべきか、無視すべきか、それとも良い運転だと認識すべきかが決まります。
違いは次の 2 つです。 インテリジェンスの実行場所 (情報のスピード) そして 評価対象 (信頼)。
デバイス上でインテリジェンスを実行すると、ドライバーはダウンロードして確認してから数時間後や数日後ではなく、その瞬間にフィードバックを受け取ります。また、システムが単一のトリガーだけでなく、シーン全体を評価することで、実際の違反と、違反のように見える状況を切り分けることができます。
この組み合わせこそが、Netradyneの業績を後押ししています。誤った警告が減り、トリアージに費やす時間が減り、ポジティブなパフォーマンスコーチングのドライバーが高く評価され、リスクを記録するだけでなく防止するプログラムができたのです。
フルコンテキストの方がより多くのアラートに勝る理由
運転シーンは、そうではなくなるまではシンプルに見えることが多いです。一時停止の標識は必ずしも運転席の車線にあるとは限りません。ルールや制限は、すべての車両クラスに当てはまるとは限りません。赤信号は必ずしも重大な違反ではありません。
システムがこれらの詳細を見逃した場合、車両は次の 3 つの方法で代償を支払います。
- アラートが不公平または状況的に間違っていると感じると、ドライバーの信頼が低下します。
- マネージャーは、実際に何が起こったのか、どのような行動を取るべきかを判断するために、より多くの時間をレビューに費やしています。
- システムが重要度と例外を確実に区別できないため、コーチングの一貫性が低下する
実際の目標は検出数を減らすことではありません。目標は検出機能の向上です。一貫性があり、シーンの詳細を把握することで、アラートとコーチングが実際に起こったことを把握できるようにすることです。

Netradyne 作り方の違い
Netradyneは、Driver•iデバイスとインテリジェント・ドライバー・マネジメント・システム(IDMS)に、運転シーンをリアルタイムで解釈できるように設計されたネトラダイン・エッジ・インテリジェンスを搭載しています。
Netradyneのエッジインテリジェンスは、大まかに言うと次の3つのことを行います。
- シーン全体を高い忠実度で表示
このシステムは、標識、信号灯、車線標示、人物、さらには仮設標識や建設標識など、道路状況を検出して解釈できます。これを車両信号やドライバーの状態と組み合わせることで、何が起こっているのかをより完全に把握できます。 - 状況と重要度を瞬時に解釈、つまりエッジで解釈
ログまたはアラートストリームで同じように見えるイベントが、現実の世界ではほとんど同じではありません。NetradyneのエッジベースのAIはコンテキストを評価します たまたま; 誰が運転しているか、ビークルダイナミクス、交通状況、環境要因。そのため、システムは、イベントに即時介入が必要なのか、コーチング可能な瞬間が必要なのか、まったく行動を起こさない必要があるのかをリアルタイムで判断します。意思決定はクラウドで数分後や数時間後ではなく、車両上で行われるため、より迅速で適切な対応が可能になり、リスクが拡大する前に防止できます。 - 危険な瞬間だけでなく、安全運転を強化
Netradyne はリスクを報告するだけではありません。また、信頼に基づいて構築されたコーチングプログラムをサポートするポジティブな運転行動とパターンも特定します。GreenZone Score は、安全行動とリスクを伴う行動の両方を用いて総合的なパフォーマンスを測定します。DriverStars は、ドライバーが現在および長期にわたって正しく行っていることを裏付ける肯定的な評価を行っています。
細部が結果を変える実際の例
これらのシナリオはよくあることですが、実際に正確さと背景が表れるのはまさにその場面です。
- 配置があいまいな一時停止標識
一時停止標識は、単一車線に対して常にきれいに配置されているとは限りません。Netradyneは、標識が運転者の車線と隣接する道路のどちらに当てはまるかを識別し、間違った標識についてドライバーに指導することを回避します。 - 制御された状況における一時停止標識の例外
警官が交通誘導をしていて、ドライバーに手を振って通り抜けさせる、四方通行の停留所を考えてみましょう。基本的なアプローチは、一時停止の標識を検出し、速度を監視し、速度がしきい値を下回らない場合はローリングストップにフラグを立てます。そのシナリオでは、ドライバーは合法的な指示に従っても、フラグが立てられます。Netradyneは規制された交通状況を認識し、誤った警告を抑制することで、実際に起こったことに合わせたコーチングストリームを維持し、ドライバーの信頼を守ります。 - 一部の車両には適用され、他の車両には適用されない制限
一部の制限は条件付きです。たとえば、「トラック禁止」のプラカードが付いた「Uターン禁止」の標識は、乗用車ではなくトラック用です。Netradyneはその適用可能性を解釈して、トラックが規制対象となっている乗用車と乗用車のUターンの合法的措置にはフラグが立てられないようにしている。 - メジャーとマイナーの赤信号イベント
すべての赤信号イベントが同じというわけではありません。Netradyneは、信号タイミングと車両位置をリアルタイムで評価して、チケット制の大規模な違反と、コーチング可能な軽微な違反を区別します。これには、赤信号トリガーの存在だけでなく、何がいつ変更されたかを解釈するための低レイテンシのエッジ処理が必要です。
これがフリートプログラムにとって何を意味するのか
艦隊にとって、これらの詳細は重要な運用成果につながります。
- アラートは実際の状況に合わせて調整され、「技術的にトリガーされ、事実上間違っている」ことがないため、ドライバーの信頼性が高まる
- 重要度や例外がより正確に処理されるため、コーチングの一貫性が高まる
- マネージャーがコンテキストの検証に費やす時間が減り、コーチングに費やす時間が増えるため、レビューの負担が軽減されます
データはこれを裏付けています。 GreenZone Score が 50 ポイント向上した車両では、100 万マイルあたりの事故が 13 ~ 15% 減少します。*
これがビジネス全体で何を意味するのか
ドライバー用: より明確で公平なフィードバックは、自己修正に役立ち、誤ったアラートや価値の低いアラートによるフラストレーションを軽減します。さらに、違反だけでなく肯定的な行動も認識できます。
安全リーダー向け: 正確なコンテキストに基づいて構築された信頼性の高いコーチングと、ドライバーがシステムを信頼し、マネージャーがレビューに埋もれることがないため、プログラムの規模を拡大できます。
オペレーションリーダー向け: サービスとリスクに影響する複雑な現実世界のシナリオで何が起こったのかをより明確にし、疑問が生じた場合の社内の調整を迅速に行えます。
リスクチームと保険チーム向け: より明確なコンテキストによるより強力なインシデント文書化と、安全介入が正確で一貫した検出に基づいているという確信が高まります。
Netradyne 違い
システムがより多くのものを検出しても、車両の安全性は向上しません。何を指導すべきか、どの程度厳しいかを決定するコンテキストに基づいて、システムが現実の世界で正しいことを検出すると、改善されます。
それがNetradyneが提供しているものです。エッジインテリジェンスは、運転シーン全体を理解し、状況に応じた誤警報を抑制し、安全運転を強化することで、車両がドライバーの信頼を獲得し、予防可能な事故を減らします。
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