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

導入前の安全対策は、事故が起きた後にドライブレコーダーのSDカードを抜き、その映像をもとに指導するという流れが中心でした。適性検査の結果を伝えても「こういう傾向だからバック事故が多い、次から気を付けて」という抽象的なやり取りで終わり、朝礼で全体に安全運転を呼びかけても、ドライバーからは繰り返しの決まり文句として受け取られていました。

編集部の見立てでは、困りごとの本質は現場の安全意識の低さではなく、指導する側の手元に「事故が起きた1件の映像」と「検査結果という漠然とした傾向」しか材料がなかったことにあります。事故という結果でしか運転を語れない状態では、指導は必然的に事後に回り、話は誰にでも当てはまる一般論の水準まで薄まってしまう。原因が分からない、行動が変わらない、同じ人が事故を繰り返すという悪循環は、その構造から生まれていたのではないでしょうか。

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。

導入を通知せずに実施した2024年12月の1か月テストでは、約4,000件のリスク運転が検知されていました。そこから導入1か月で88.3%、1年で99.7%が削減され、月間の検知件数はほぼ20件を切る水準まで下がっています。リスク運転項目の延長線上にある大きな事故はほとんどなくなり、残る自損事故も軽微なものにとどまっています。2025年末には月次・日次ともに満点のドライバーが初めて1名現れ、朝礼の発言も「今週は脇見の満点を目指す」といった具体的な目標に変わりました。