AIドラレコで事故4割削減、熊本のタクシー会社が進めた現場定着の運用設計

現場に説明する前に、運行管理者や整備責任者といった実務側の幹部を巻き込んだプロジェクトを立ち上げた順序に、この取り組みの設計思想が表れています。新しい仕組みへの反発は、機能そのものよりも「誰がどんな意図で持ち込んだのか」が分からないことから生まれます。各営業所への説明に社長が必ず同席し、重大事故という事実を起点に背景を語る形をとったことで、ツールの説明が会社の意思表明として届く構造がつくられました。監視ではないかという懸念にも、映像がアップロードされるのはリスク運転の検知時だけであること、遠隔で映像を取得できる機能は管理者側の手間も減らすことを、個別に説明しています。

5つの営業所それぞれに判断を委ねず、1社で基準を一本化した運用ルールの整備も、成果を早めた要因と考えられます。ログイン頻度、重点的に減らす項目、声かけの基準までを先に決めたことで、営業所ごとの温度差がそのまま指導内容の差に変わることを防いでいます。重点項目を一時不停止に絞った判断も効いていて、追いかける指標が一つに定まれば、管理者も乗務員も何を直せばよいかで迷いません。乗務員自身にも週1回のログインを課し、会社スマホのQRコードから自分の運転データを見られるようにしたことで、指導される側が自分の数字を持つ構図になりました。

検知データを評価や資格につないだ設計は、この事例で最も応用の余地が大きい部分です。週次・月次レポートを営業所の目立つ場所に掲示して営業所間の競争を促し、良い結果を出した乗務員には褒める声かけを徹底する。貸切や大型車両を運転できる「プレミアムドライバー制度」では、受験の条件にリスク運転数の水準を組み込み、従来の推薦制から数値で開かれた仕組みへ切り替えました。AIの出力が評価の材料になった時点で、それは管理側だけが見る数字から、乗務員自身が意味を持って追う数字へ変わったと考えられます。