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【DX事例①】AIで事故発生リスクの高い道路が分かる

今日の気づきは「AIで事故発生リスクの高い道路が分かる」です。

今日は以下の記事からの気づきです。
MS&AD、事故リスク予測 7億件データで危険度マップ:日本経済新聞

本記事を要約すると、MS&ADがドライブレコーダーで得た7億件の走行データからAIによって事故未発生場所の事故発生リスクを算出し、警告する業界初のサービスの実証実験を開始した、と報じています。

サービスの概要

MS&AD傘下の三井住友海上は、19年から保険契約者にドライブレコーダーを月単位で貸し出すビジネスを手掛けており、運転者が乗車してから降車するまでを1件の走行データとして、7億件の走行データを集めました。

その7億件の走行データから保険契約者がどの道を時速何kmで走ったか、加速や急ブレーキなどの動作といった情報をAIに学習させ、さらに19~21年の事故情報約100万件と、全国の道路約128万kmのうち120万kmの道路情報を加えることで、「事故は発生していないが危険な場所」を0~1点で数値化することができました。

従来も事故が発生した場所について注意喚起するサービスはありましたが、未発生場所のリスクを算出して警告するサービスは業界初だそうです。

顧客は全国の自治体で23年4月からのサービス開始を予定しており、21年10月から22年3月まで新居浜市で実証実験を実施したそうです。

今後の応用例3つ

今後の応用例は以下の3つ挙げられていました。

①自治体の安全施策への活用
自治体の担当者はリスクに応じて、安全強化の工事や看板設置、運送会社への注意喚起などの対策を取ることができます。

②自動運転バスの走行ルート最適化
自治体が自動運転バスを導入する際に、安全性が高い最適な走行ルートを見つけ出すという活用方法です。

③電動キックボードの内部ソフトウェア
都市部で普及が進む電動キックボードに組み込むソフトウエアを制御して自動的に減速させて事故を回避するなどの活用も見込んでいるそうです。

最後に

自動車事故が再発防止型から未然防止型に変わるというDX事例でした。

他の分野への応用例も期待されており、素晴らしい成果だなと思います。

自動車保険業界は自動運転車普及による事故発生率の低下とカーシェア普及によって、2042年には2017年の40%の市場規模まで縮小するとも言われています(KPMGのレポートより)。

(図はKPMGのレポートより)

よってMS&ADは事業別利益の6割を占める国内損害保険の比率を下げると発表しており、今回のDX事例はMS&ADの生き残りという意味でも非常に重要な成果であると気づきました(MS&ADの中期経営計画より)

(図はMS&ADの中期経営計画より)

以上、今日の気づきは「AIで事故発生リスクの高い道路が分かる」でした。
最後まで読んでいただき、ありがとうございます!

ABOUT ME
まさひろ
20代会社員のまさひろです。 相手から必要とされるビジネスマン目指し、 毎日気づいたことを書き綴っていきます

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