ドライバー・スコアリング・ガイド
ドライバーのスコアが壊れている：次世代の事故削減戦略に備えよう
車両が道路を走っている場合、リスクは高くなります。安全管理者と運転者の両方が、事故を防ぎ、リスクを軽減するよう圧力をかけられています。そして、どちらも同じツールを使って運転中のドライバーのパフォーマンス、ひいては事故の可能性を測定します。それがドライバー・スコアリング・テクノロジーです。
ドライバー・スコアリングは、ドライバーの安全性を客観的に評価し向上させることを目的としています。今では業界の定番となっています。しかし、問題があります。今日ほとんどの人が知っているように、ドライバーのスコアリングは、定められた目標を効果的に達成できないということです。
事故を減らすために本当に必要な情報を安全責任者に提供することになると、既存のシステムでは不十分です。一方、ドライバーは自分のスキルを向上させる方法を明確に把握しておらず、自分が実際に安全なドライバーであるかどうかを理解することもできません。
突き詰めると、ドライバースコアリング1.0は、ビジネスを強化し、人々を安全に帰宅させる本当に便利なツールというよりは、チェックすべきボックスのように機能します。安全管理者とドライバー、そして道路を走るすべての人に、現状よりも良いものが与えられるべきです。
幸いなことに、より良い解決策がここにあります。ドライバースコアリング2.0は、AI、エッジコンピューティング、フルサービステレマティクス、および数百万のデータポイントの分析を組み合わせて構築された標準化されたスコアリングにより、今日のレガシーシステムが残したギャップを埋めます。
財政的圧力、法的な複雑さ、安全管理者に対する無数の要求は、車両内の安全性を向上させるための信頼できるデータの重要性を浮き彫りにしています。ここでは、ドライバーのスコア向上が求められている主な分野を詳しく見ていきましょう。
事故コストの上昇
事故は生命を危険にさらすだけでなく、車両に重大な経済的影響をもたらします。国家道路交通安全局によると、 2021年には50万台を超える大型トラックが事故に巻き込まれました。そして 平均事故費用は16,000ドルから75,000ドルの間、オートモーティブ・フリートによると。怪我や死亡事故が発生した場合、そのコストは膨れ上がります。
費用には、車両の修理、保険控除額、労働者災害補償および罰金などの直接費用が含まれます。間接的なコストには、管理時間、生産性の低下、企業の評判の低下などがあります。
保険料率の上昇
事故や法的和解の結果、企業は別の経費に直面しています。それは増加した費用です。 保険料。ATRIの調査によると、過去10年間で保険料は劇的に上昇しました 1マイルあたりの商用トラック保険料が 47% 増加、5.9セントから8.7セントまで。事故や保険料が増えるにつれて、企業の経済的負担も増えます。
複雑な責任を乗り越える
安全責任者は、事故防止、リスク軽減、コンプライアンス、高額な運用コストの削減など、重大な責任を負っています。また、新規および既存のドライバーのトレーニングも任されています。これらの責任のバランスを取ることは、特に個々のドライバーに適切で有意義なコーチングを提供する場合に課題となります。特に、ドライバーのスコアやデータが部分的である場合はなおさらです。その結果、トレーニングや内向きカメラの使用は、ドライバーとの関わりを深めるというよりは、罰を伴うことがよくあります。
ドライバーの離職率が高い
運輸業界の離職率は高く、ドライバーの離職率も高く、安全管理者にとってさらに複雑になっています。 長距離トラック運転手は 94%。この離職は、雇用と研修のノンストップで費用のかかるサイクルにつながり、時間と予算に負担をかけます。そして、辞任のペースが鈍化する可能性は低い 2024年には8万2000人のトラック運転手が不足すると予測されています
安全管理者が今日の運転スコアを測定する方法は、安全管理者が管理しなければならないリスクや複雑さを防止したり最小限に抑えたりすることにはあまり役立ちません。今日のレガシーテクノロジーの主な欠点をいくつか見てみましょう。
限定データ
安全管理者が現在使用している従来のシステムは、停止標識の誤り、スピード違反、急ブレーキなどのトリガーベースのネガティブイベントのみを記録できないという制約があります。このように焦点が絞られていると、他のドライバーによる突然の車線変更など、ドライバーの行動に影響を与える要因の全体像が不完全になります。その結果、安全管理者はドライバーのパフォーマンスを評価したり、ネガティブな出来事の背後にある根本的な原因を理解したりするための十分な情報が不足しています。他の運転者の過失による衝突を避けるために急ブレーキをかけるドライバーの場合、記録されたネガティブな出来事は実際にはポジティブな行動です。
主観的な情報
多くの場合、車両はドライビングスコアリングシステムを設定またはカスタマイズしているため、リスクを正確に反映していない主観的な指標が生成されます。これらのシステムでは、同様の違反を犯したドライバーは、頻度や重大度に関係なく、同様のスコアを受け取ります。たとえば、3つのストップサインのうち1つを走るドライバーと、10のうち1つを走るドライバーは、同じドライバーのスコアを持つことができます。これにより、状況を考慮すると、一方のドライバーが他方のドライバーよりも明らかに安全なドライバーであるため、安全管理者とドライバーはパフォーマンスについて歪んだ見方をすることになります。
このような主観的なデータを扱う企業は窮地に立たされています。ドライバーのトレーニングなどを通じて、正しい方法でスコアを分析して対応したとしても、初期データには客観性が欠けているため、希望する結果が得られません。
そして、これは時代遅れのレガシー採点システムだけの問題ではありません。今日、多くの企業が、気づかなくても主観的な指標を使い続けています。ドライバースコアリングシステムで、違反のスコアリング方法を設定またはカスタマイズできる場合は、偏った情報に基づいて作業している可能性があります。
実用的ではない
ドライバー・スコアリングの現状では、スコアとデータにはコンテキストがなく、ドライバーの安全性を向上させるための有用な情報を提供できません。
例として、ある貸し手が個人の信用履歴の一部を受け取り、過去 6 か月間に 3 回の支払い漏れと、一定額の負債があったことを想像してみてください。その貸し手がその未加工の情報を分析し、融資を延長する際のリスクレベルを評価するには、かなりの時間と労力がかかります。
同様に、今日の従来のドライバー・スコアリング・システムでは、車両管理者に一貫性のない、まとまりのない情報が提供されるため、個々のドライバーや車両全体への影響を解読する必要があります。これは圧倒につながり、 分析麻痺、効果的な安全対策を実施し、全体的なパフォーマンスを向上させる能力が制限されています。
さらに、安全管理者は手元にデータがあることで安心感を得ることができますが、そのデータが不完全だったり、重要なコンテキストがなかったりすると、データがまったくないのと同じくらい有害な結果になる可能性があります。多くの企業は、自社のドライバー・スコアリング・システムのこの弱点に気づいておらず、その結果、目が見えないまま飛行しています。
AI、HD ビデオテレマティクス、エッジコンピューティング、複雑なデータ分析、独自のアルゴリズムの強力な組み合わせにより、次世代のドライバースコアリングが構築されます。これらを組み合わせることで、ドライバーのパフォーマンスの複雑さを完全に把握し、客観的で正確なドライバー・スコアを算出できます。
車両安全用 AI および HD カメラ
次世代ドライバーのスコアは、トリガーだけに基づくものではありません。Driver-i® のようなAI搭載のビデオテレマティクスは、運転日のすべてを分析し（市場で唯一の分析ツール）、見逃したものだけでなく、遭遇した一時停止標識の総数、高速道路と高速道路などの環境要因、車両のサイズと重量などの詳細をキャプチャします。これにより、さまざまな危険で前向きな運転行動を包括的に検出でき、そのすべてがコンプライアンススコアにまとめられます。現状はフィルムカメラのようなもので、キャプチャする画像が遅く、制限がありますが、次世代テクノロジーは、高速で網羅的なバーストモードのiPhoneのようなものです。
エッジコンピューティング
オンボードエッジ コンピューティング ローカライズされたサーバーに頼るのではなく、Driver-i® デバイス上で大量のデータを迅速に収集、処理、および保存できます。これにより、データの損失を防ぎ、車両管理者に情報を送信する際の遅延時間を短縮し、ドライバーにリアルタイムのアラートを提供します。ローカルでの迅速な処理により、マネージャーはリアルタイムの分析に基づいて意思決定を行うことができます。
複雑なデータ分析
Netradyneの専任データサイエンスチームは、10億マイルを超える運転データを分析し、個々の行動を独自の数学モデルと相関させ、事故の確率を正確に予測しました。それぞれの行動が衝突リスクに与える影響は慎重に評価され、微妙なスコアリングが行われています。ドライバーは1,000点満点で評価され、最適な安全性能を得るには850点以上を目標としています。
貸し手がFICOスコアを使用して信用リスクを評価する方法と同様に、NetradyneのGreenZone® Scoreは、安全管理者に客観的でデータ主導型の方法でリスクを評価する方法を提供します。このアプローチは、実用的な洞察を提供することで意思決定を強化し、安全管理者がデータに圧倒されることなく情報に基づいた選択を行えるようにします。また、ドライバーは自分のスキルと改善すべき点を正確に理解しています。
ドライバー・スコアリングの新時代は、効率性と安全性の基準が強化された時代です。より包括的で正確で実用的なドライバー・スコアリング・テクノロジーを採用することで、車両がどのように変化するかをご紹介します。
プロアクティブなコーチング
ドライバースコアリング2.0は、罰から優れた運転行動の認識と強化に焦点を移すことで、ドライバーのコーチングを変えます。コーチングは、悪いことを減らすのではなく、もっと良いことをすることになるのです。
アプリ内の認識とゲーミフィケーションの要素、および対面での承認の機会により、ドライバーはセルフコーチングを行い、継続的にスキルを向上させることができます。この積極的な補強は、ドライバーの定着率を高めるだけでなく、車両内の継続的な改善の文化を育むことにもなります。
最終的に、ドライバースコア2.0はドライバースコアを取り巻く物語を変え、路上で卓越した走りを目指すドライバーに誇りと達成感を与えます。
衝突回数の減少
ドライバースコア2.0の主な目標は衝突を減らすことです。Netradyneのデータ分析により、GreenZone Scoresとドライバーが関与する重大事故の減少との間に直接的な関係があることが確認されました。
具体的には、車両のGreenZone Score が50ポイント上がるごとに、100万マイルあたりの事故が13〜15％減少します。12か月にわたって2つの車両グループ（1つは100機材、もう1つは50機種）を比較した調査で、ビデオテレマティクスを初めて使用するNetradyneの顧客は、最初の1年でGreenZone スコアが平均150ポイント急上昇したことが明らかになりました。
これは、Netradyneの次世代技術を採用した車両が、使用初年度に100万マイルあたりの事故が30％以上大幅に減少する可能性があることを示唆しています。
財務上のメリット
ドライバースコアリング2.0は、安全性を高めるだけでなく、車両に目に見える経済的メリットをもたらします。事故の頻度と重大度を減らすことで、企業は、本来なら請求の支払いに割り当てられるはずだったリソースを効果的に解放できます。
信頼できるテレマティクスデータを自由に利用できれば、車両は根拠のない請求から積極的に防御し、ドライバーが法令を遵守した運転歴の証拠を示すことができるため、金融負債が軽減されます。
会話の強化
運転手と上司の間で起こる議論の多くは、証明できないことに基づいています。監督者は一連の出来事をすべて理解していないのです。ドライバースコア2.0では、包括的なデータセットにより、より多くの情報に基づいた議論が容易になります。これにより、信頼と透明性が高まり、紛争が最小限に抑えられ、インシデント解決プロセスが合理化されます。
次世代スコアリングは一定ではありません。新しい行動、新しいデータ、テクノロジー、方法論を取り入れるにつれて、動的で適応し、進化していきます。改善のたびに、車両管理者とドライバーに、運転とパフォーマンスの向上、そして最も重要な事故の削減に必要なツールと情報を提供する当社の能力が高まります。
Netradyne独自の方法論と積極的な事故削減のROIについて詳しく学んでください。
