AIドラレコと安全運転手当でリスク運転を99.7%削減した九州の運送会社

リスク運転を8項目に分解し、100点満点のスコアとして提示する設計が、指導で使える言葉そのものを変えています。誰がどの癖を持っているかが指導の前に分かるため、Aさんには車間距離、Bさんには速度超過と、対象を一点に絞って伝えられる。ドライバー側からも「どの位置でマイナスになったか分かれば、そこで気を付けられる」という問いが出てきており、話題の焦点が人格や性格ではなく具体的な運転操作へ移ったことがうかがえます。

報酬制度の水準の置き方にも、行動を続けさせるための判断が表れています。月次の基準となる98点は、当時すでに約8割のドライバーが達成していた水準で、まず成功体験をつくることを優先した設定。そこへ8項目すべて満点の日に支給する日次の手当を重ね、毎日振り返るという運用を無理なく習慣に変えています。管理者にも担当チームの平均点に応じた評価を用意し、事故や違反が起きれば評価をリセットする厳格さも併せ持たせた点は、個人の頑張り任せにしない仕組み化として読めます。

制度の外側にある、経営層の関与の仕方も見逃せません。社長が全社会議で方針を語るだけでなく、全社員向けのグループLINEでの注意喚起や個別のヒアリングまで踏み込み、頭ごなしに否定するのではなく事故が起きたときのリスクを説明する形をとっています。車内を映すインカメラへの抵抗も、AIが拾うのはリスク運転の場面に限られるという仕組みの説明と、社員を事故から守るという目的の共有によって受け入れられました。他社の事故動画によるケーススタディと、自分の検知映像の振り返りを組み合わせた二枚看板の教育は、他人事を自分ごとに変える回路を二重に用意した工夫といえます。