全国の道路網を走る貨物車や営業車は、現代物流の生命線とも言えます。しかしその裏側には、常に無視できない安全リスクが潜んでいます。韓国警察庁によると、交通事故による死亡者数全体は減少傾向にある一方で、商用車が関与する事故は依然として重大な人的被害につながる可能性が高く、深刻な社会課題として残っています。

その原因の多くは、車両の欠陥ではなく、長時間運転による疲労の蓄積や、過密な配送スケジュールによって生まれる危険な運転習慣など、構造的な問題に起因します。こうした課題に対処するため、世界各国の交通当局は安全対策を強化しつつあります。休憩時間の厳格化、取り締まりの強化、大型貨物車への死角検知システム装着義務化などがその一例です。

今日、運転者の安全はもはや「選択」ではなく、「企業の持続可能性」に直結する必須条件となっています。しかし、数百台から数千台規模の車両を運用する物流企業にとって、すべての運転者を手動で監視することは現実的に不可能です。こうした課題に直面した韓国の大手物流企業 L社 は、より能動的でデータドリブンな安全監視体制を確立するため、Superb AIのVideo Analyticsソリューション を導入しました。

課題：時間と人手の制約による安全管理の限界

L社は100以上の拠点と1,000台を超えるサービス・配送車両を運用する大規模物流企業です。安全管理強化のため、同社では四半期ごとにドライブレコーダー映像を手動で確認していましたが、やがて以下のような課題が明らかになりました。

• 膨大な時間と人員コスト：1台あたり平均1〜2時間の映像確認が必要であり、1,000台を超える車両を四半期ごとに検査するには、膨大な時間と人員が必要でした。これは持続不可能な業務負担でした。
• 危険行動への対応遅延：確認作業が四半期単位で行われていたため、危険運転の早期発見や改善指導が遅れ、潜在的な事故リスクを長期間放置する結果となっていました。
• 主観的評価による不一致：担当者によって危険の判断基準が異なり、評価の一貫性が保てませんでした。これにより運転者の信頼を得にくく、公平な評価制度の構築を阻んでいました。
• 高まる財務・信用リスク：事故が発生するたびに、保険料や修理費といった直接的なコストだけでなく、企業の評判や顧客信頼の低下といった間接的な損失も発生し、潜在的なリスクが拡大していました。

解決：AIによる自動化・データ駆動型の安全管理システムを構築

これらの課題を解決するため、L社は Superb AIのVideo Analyticsソリューション を導入しました。従来の手作業中心のプロセスを、知的で客観的なデータ駆動型システムへと転換し、安全管理のパラダイムを根本から変革しました。

第1段階：主要シーンの自動抽出

従来、担当者は1台あたり6〜12時間に及ぶ映像をすべて手動で確認する必要がありました。しかし、Superb AIのVideo Analyticsソリューション は、交差点通過、横断歩道接近、スクールゾーン（児童保護区域）進入など、安全に直結する主要イベントが発生する区間のみを99％以上の精度で自動的に抽出します。これにより、安全管理者は映像全体の5％未満にあたる重要シーンのみに集中できるようになり、分析に必要なデータを効率的に選別して確認時間を劇的に短縮しました。

第2段階：AIによる精密な違反分析

抽出されたシーンをもとに、高度なAIモデルが交通法規違反の有無を一貫した基準で分析。たとえば、赤信号での進入や停止線超過などを、信号状態と車速データを照合して客観的に判定。横断歩道前の一時停止やスクールゾーンでの減速義務違反も精度高く検出します。

第3段階：データインサイトダッシュボードの提供

分析結果のすべては、可視化されたダッシュボードを通じて一目で把握できる形で提供されました。運転者別・拠点別の違反傾向や、特定の時間帯・場所で頻発する違反パターンなどを、データに基づいて直感的に確認できるようになったのです。

• 運転者別分析：特定の違反を繰り返す運転者を即座に特定し、個別指導を実施。
• 拠点別パターン分析：ある拠点で信号違反が多発している場合、その地域の配車計画や運行ルートを見直すなど、根本的対策を検討可能。
• 危険エリアの特定：違反が集中する交差点や道路区間を「高リスク地域」として設定し、運転者に事前警告を発信。

これにより、L社の安全管理者は「経験や勘」ではなく、データに基づく安全方針と教育を策定できるようになりました。

成果：安全・効率・信頼をすべて実現

Superb AIのVideo Analyticsソリューション導入後、L社は組織全体で定量・定性両面の大きな成果を上げました。

• 定量的成果:

  • 管理時間の劇的短縮：数百時間を要した四半期ごとの映像確認が、数時間で完了可能に。
  • フィードバックサイクルの高速化：確認頻度を四半期から週次・月次に短縮し、ほぼリアルタイムに近い指導・改善が実現。
  • コスト削減：潜在的な事故率低下により、保険料・修理費・事務コストなどを削減。

• 定性的成果:

  • 公平な評価文化の定着：AIが提供する客観データにより、すべての運転者を同一基準で評価可能となり、公平性と信頼性が向上しました。
  • 安全意識の向上：頻繁かつデータドリブンなフィードバックにより、運転者が自発的に安全運転を意識する文化が形成されました。
  • 管理者の業務効率化：繰り返しの映像確認から解放された安全管理者は、データ分析をもとに個別教育や安全システム改善といった付加価値の高い業務に集中できるようになりました。

拡張性：予測型・知能型ロジスティクス管理への進化

L社の次なる目標は、違反検知にとどまらず、事故の根本原因をリアルタイムで排除する「予防型安全管理」への進化です。韓国道路公社の調査によれば、高速道路における大型トラック事故死者の79.2％は居眠り運転や前方不注意に起因しています。違反という「結果」以前に、運転者の状態という「原因」を把握することこそが、持続的な安全確保の鍵です。

Superb AIの実績あるプラットフォームは、将来的に次のような拡張を可能にします。

• ドライバー状態モニタリング：まばたき頻度、あくび、頭の傾きなどから眠気兆候を検知し、車内にリアルタイム警告を発信。
• 注意散漫行動の検出：スマートフォン操作や前方不注意など危険行為を検知し、即時警告で事故を未然に防止。
• 安全規則遵守の確認：シートベルト未着用など基本的な安全違反を自動検出し、全社的な遵守率をほぼ100％に維持。

これにより、過去の事後分析型管理から、未来のリスクを予測し防止する真の予防型安全管理へと進化します。

AIが拓く次世代の車両安全基準

L社の成功事例は、明確なメッセージを伝えています。 数十年にわたり続いてきた手作業中心・主観的な安全管理の手法は、複雑でダイナミックな現代の物流環境ではすでに限界に達しており、強化される社会的・法的要請にも対応しきれなくなっています。

もはや、安全管理を「コスト」や「人手」の問題として片づける時代ではありません。 データに基づく先進的で体系的な安全管理は、選択肢ではなく、競争の激しい物流業界で生き残りと成長を実現するための中核的な競争力です。L社は、Superb AIとの協業を通じて、「事故リスク」という潜在的負債を「安全」という戦略的資産へと転換することに成功しました。

Superb AIのVideo Analyticsソリューション は、AI導入の複雑な障壁を取り除き、あらゆる物流企業が従来の手作業的な管理から脱却し、データが主導する未来型の安全管理システムを構築できる、最も現実的なソリューションを提供します。

Superb AIのVideo Analyticsについて詳しく知りたい方、または導入をご検討中の方は、ぜひ以下よりお問い合わせください。Superb AIの専門チームが速やかにご連絡いたします。