リスクの予測精度向上可能、高精度な見守り実現と強調
ロジスティードは10月27日、グループで開発、サービスを提供している安全運行管理ソリューション「SSCV-Safety」に関し、9月9日付で「行管理補助システムおよび運行管理補助方法」が新たに特許を取得したと発表した。
SSCV-Safetyはドライバーの運行前後および運行中の生体データとドライブレコーダーや車両の挙動などから取得した運転データをAIで分析し、ドライバー自身が気付くことができない「疲労」や「ストレス」を可視化。漫然運転に起因する事故を未然に防ぐことを目指している。
同社は2016年からドライバーの体調や走行データを分析するシステムを産官学の連携で構築し、自社の安全体制に取り入れることで事故件数の低減を図るなど、物流の安全性向上に貢献してきたと強調している。
特許の対象は、ドライバーの業務状態（運転以外の状態を含む）を取得し、バイタルデータ、特に自律神経のデータを業務状態と関連付けて解析することで、事故リスクの予測精度をさらに向上させることが特徴。
バス、タクシー、鉄道、航空などさまざまな運転業務従事者に対し、業務特性を加味した上で事故リスクを予測できるため、高精度な見守りが可能になるとみている。既にSSCV-Safetyに取り入れている。
特許の概要
| 発明名称 | 運行管理補助システムおよび運行管理補助方法 |
| 特許番号 | 特許第7741648号 |
| 登録日 | 令和7年（2025年）9月9日 |
| 特許権者 | ロジスティード株式会社 |
| 発明の内容 | ドライバーの業務状況（荷積み、荷卸し、待機、休憩等）に基づき、当該状況に応じた事故リスクを推定する。 |
| 発明のポイント | ドライバーの業務状態（運転以外の状態を含む）を取得し、バイタルデータ、特に自律神経のデータを業務状態と関連付けて解析することで、事故リスクの予測精度をさらに向上させる技術。バス、タクシー、鉄道、航空などさまざまな運転業務従事者に対して、その業務特性を加味した上で事故リスクを予測することができ、高精度な見守りが可能になる。例えば長距離トラックや夜行バスのような不規則な運行を伴う場合にも、休憩や仮眠などの状況を踏まえて事故リスクを解析できるようになると想定している。ロジスティードが開発するSSCV-Safetyに活用している。 |
概要図（ロジスティード提供）
（藤原秀行）
