社会から交通事故をいかに減らすか。それは、日本のみならずグローバルで大きな課題だ。特に日本ではドライバーの高齢化による事故がニュースに取り上げられ、大きな社会課題となっている。こうした課題に対して、テクノロジーとデータの力によって挑んでいるのが、カーナビゲーションシステムやドライブレコーダーを開発するパイオニアだ。

同社の取り組みについて、パイオニア モビリティサービスカンパニー データソリューション事業統括グループ デジタル戦略企画部の部長である岩堀耕史氏と同デジタル戦略企画部 戦略企画課の小林好祥氏に話を伺った。

ドライブレコーダーなどから得られる走行データを分析し、事故リスクを診断

まずは、同社が現在力を入れている運転支援システム「Intelligent Pilot(インテリジェントパイロット)」の中で稼働しているテクノロジー「事故リスク予測プラットフォーム」について、小林氏が説明した。

現在、自社が展開している一部のドライブレコーダーに搭載している「Intelligent Pilot」の「事故リスク予測プラットフォーム」は、「インクリメントP株式会社」(地図データを開発するパイオニアのグループ企業)が作成するデジタル地図データに事故多発地点データ、急減速多発地点データなどを関連付けることで、事故が発生するリスクの高い場所をAI技術により学習。この学習結果を用いて、通信型ドライブレコーダーから得られる走行履歴データをもとにドライバ―に安全運転をリアルタイムに支援したり、ドライバーの潜在的な事故リスクを診断することができるというものだ。

  • 「AIスコアリング」のイメージ

「Intelligent Pilotは、一人でも多くの人を交通事故のリスクから救うことを目的に、ドライバーの運転支援や危険回避をするソリューションとして開発された。交通事故は近年減少傾向にあるが、昨年は年間約43万件の交通事故が発生しており3532人の方が亡くなっている。安全対策として自動ブレーキなどの運転技術も登場しているが、まだまだ既販車には未搭載。自動車側の運転支援だけでなく、ドライバー自身が身の回りの運転環境を理解し、危険な状況を回避できるかという点が重要ではないかと考えた。交通事故の要因の7割以上はドライバーの認知ミス。そのリスクをあらかじめドライバーに伝えることで、運転中の身構えをもってもらえるのではないかと考えている」(小林氏)

小林氏によると、パイオニアでは市販のカーナビゲーションシステムを提供しているユーザーの許諾を得たうえで走行データを収集し、クラウドのデータ基盤に蓄積しているのだという。具体的には、GPSのログデータをもとに生み出される走行経路、走行距離、目的地、加速度データから割り出される走行速度などの運転履歴データなどがある。これまでに蓄積された走行データは、走行距離に換算すると国内で累計約100億キロメートル分にもなるのだという。

パイオニアは、この膨大なデータを活用し、交通安全のために活用できないかと考えたのだそうだ。

「ドライバーに注意を促すためには、様々なデータを活用してドライバーの運転能力や走行中のリスクを予測しなければならない。私たちの強みは、インクリメントPが保有する地図データとパイオニアのカーナビゲーションシステムが取得する走行データを紐づけて緻密な分析ができる点。地図には道路や地形だけでなく標識などによる交通規制の情報、周辺施設の情報、道路の属性情報などの情報が含まれており、これらを走行データと紐づけることでドライバーの運転インサイトをより深く分析して危険を予測することができる」(岩堀氏)

ドライバーの走行データを、事故リスクの高いドライバーの運転傾向や走行経路に潜む事故発生リスクと照らし合わせることで、そのドライバーが事故に遭遇してしまうリスクがどの程度孕んでいるかを、予測することができるわけだ。

刻々と変わる交通事故のリスクを的確に捉えて、危険予測につなげる

小林氏によると、ドライバーの走行データや道路情報は単純なものではなく、パイオニア独自のアプローチによって緻密な分析が行われているのだという。

例えば、同じ場所でも天候、時間帯、交通量の変化によって道路状況は刻々と変化する。同じ場所でも、晴れた休日の昼間であれば事故のリスクは高くないが、晴れの日でも平日の夕方になり、交通量が増加すると事故のリスクは大きくなる。また雨天のとき、夜間など事故のリスクを高める要素は様々だ。そこで、過去の事故の情報と地図データ、ドライバーの走行データなどをもとに天候や時間の変化によってリスクがどのように変動するのかを分析しながら、危険な場所と注意すべき事故の種類を割り出してデータベースにしているという。

「実際に事故が起こった場所はもちろんリスクが高いが、同じような地形や道路条件など同等のリスクがある他の場所もデータ分析によって予測している」(小林氏)

また、ドライバーの走行データの分析では、従来の走行中の急ブレーキ、急ハンドルなどのデータをもとにドライバーの運転を分析することに加えて走行経路の履歴をもとにその道路の事故リスクに照らして適切に走行できているかを分析し、ドライバーに対して注意すべき運転シーンや運転方法のアドバイスや、運転中にリスクの高い地点でリスクの高い走行をした場合の注意喚起を行っているのだという。

「リスクの高い場所でリスクの高い運転をしている人にだけ適切に安全のアドバイスができるように設計している」(小林氏)

  • Intelligent Pilotにおけるデータ分析のアプローチを解説するパイオニア モビリティサービスカンパニー データソリューション事業統括グループ デジタル戦略企画部 戦略企画課 小林好祥氏

クラウドCDPを導入した背景には、試行錯誤に対応できる柔軟性

このIntelligent Pilotでパイオニアがデータ基盤として採用しているのが、クラウドデータプラットフォームである「Arm Treasure Data CDP」だ。

なぜオンプレミスのデータ基盤ではなくクラウドのデータ基盤を選んだのか。岩堀氏によると、多種多様なデータとその利活用の可能性があるなかで、データを組み合わせて柔軟に価値創造ができる環境を考えたときに、クラウドのデータ基盤が最適な選択肢だったのだという。Intelligent Pilotが目指す交通事故の削減だけでなく、コネクテッドカーの領域などにも注目が高まる中でデータの利活用には様々な選択肢がある。例えば、自社のデータを自動車産業に開放して業界全体で活用してもらう仕組みを作ろうとしても、プレイヤーによってデータに対するニーズは大きく異なるのだ。

「これからどのようなデータにニーズが生まれるのかは、なかなか予測がしづらい。最初にゴールを決めるのではなく、後からでも柔軟にデータを組み合わせて様々な基軸で利活用できる環境が必要だった。こうしたニーズに対して、Arm Treasure Data CDPの非常にフレキシブルなアーキテクチャは最適だった。あとから新たにデータをインポートしても、データベースを再設計することなく過去のデータとの整合性を合わせていくことが可能だ」(岩堀氏)

また、多岐に渡る選択肢の中から交通事故の削減にフォーカスを当てて、「AIスコアリング」をリリースした後も、様々なデータを新たに投入してデータ分析・ドライバーの評価軸を拡充する必要がある。「いまルール化できていないデータを分析しながら試行錯誤しなければならない。その中で柔軟性の高いデータ基盤が必要だった」と岩堀氏は語る。

「今後は、地図データに格納されている様々な情報をドライバーの運転履歴と掛け合わせて分析したり、他の車の運転状況とも紐づけていく必要がある。ドライバーを理解するためには、これからも紐づけるデータを増やしてデータ基盤を増強しなければならない。サードパーティーデータの活用なども含めて、あらゆる可能性を模索していく」(岩堀氏)

変化するモビリティ社会から生まれる、データ活用の新たな可能性

ところで、パイオニアはカーナビゲーションシステムやドライブレコーダーなど自社の製品を、カー用品店などを通じて直接消費者に販売しているが、なぜこのIntelligent Pilotは異業種と展開を行っているのであろうか。今後も様々な異業種との協業の可能性はあるのだろうか。この点について岩堀氏は「今後取り組んでいきたいテーマだ」と語る。

例えばモビリティの世界では、自動運転技術の研究開発が進み、一方で新たな自動車社会の在り方としてカーシェアリングなどのMaaS(マース:モビリティ・アズ・ア・サービス)に対する期待も高まっている。

「例えばカーシェアリングが拡大すると、ひとつの自動車を多くの人が運転することになる。現在の一般的な安全運転支援システムは自動車そのものの走行状態を分析しているが、今後はドライバー個人に対して分析・アドバイスができるような研究開発と進化が必要になってくるのではないか。Intelligent Pilotではユーザー毎に分析し、警告を出し分ける仕組みを既に取り入れている」(岩堀氏)

加えて岩堀氏は、「移動手段のバリエーションが増えることで、人々にとっては気軽に様々な移動手段を選び、移動時間の過ごし方を選べる時代が来るのではないか」とも語る。そこで注目しているのは、移動中だけでなく移動先における行動データをシームレスに分析し、新たなデータ活用の可能性を生み出すという視点だ。

「私たちはまだ移動のスタートとゴール(目的地)のデータしか知らない。そのゴールの先のデータを知らない。移動中のデータをその先のデータとつなげることが、今後重要なテーマになるのではないか。また、他の産業が我々のデータを活用して自社のサービス拡充や商品の価値向上に活用するというマーケティング的なアプローチも考えられる。現在我々は交通事故の削減という視点でデータを活用しているが、別の視点で活用の可能性があれば、外部の企業とも協業していきたい」(岩堀氏)

  • データ活用の今後について語るパイオニア モビリティサービスカンパニー データソリューション事業統括グループ デジタル戦略企画部 部長 岩堀耕史氏

日々ドライバーから生み出される膨大な運転行動データ、日々刻々と変化する道路状況に対応する地図データ、そのふたつを中軸に据えてパイオニアのデータ基盤はこれからさらに拡充していくことになる。パイオニアのデータ活用はまだ始まったばかりであり、その可能性は無限に広がっているのではないだろうか。今後の展開に期待したいところだ。