機械学習による自動事故判定技術

ドライブレコーダーの衝撃通知に事故以外が混じる課題に対し、自動事故判定の性能向上を目指す。

当サイトの編集メモです。企業が実際に採用した条件とは区別しています。

概要の詳しい記録

損保ジャパンとSOMPOリスクマネジメントは、ドライブレコーダーが検知した衝撃から事故を判定する機械学習技術を開発した。モデルの性能評価実験を公表し、安全運転支援サービスDriving!の自動通報への適用を目指す計画を説明している。

導入段階の詳しい記録

2020年5月からの研究を経て、2021年1月に技術開発とモデル性能評価実験を公表。Driving!の自動通報への適用は2021年度中を目指す計画として説明。

成果の詳しい記録

約6,000件の衝撃検知データを使うモデル性能評価実験で、事故かどうかを95%以上の正解率で判定したと発表。実運用での事故検知率、見逃し率や誤通報率を示す数値とは扱わない。

留意点の詳しい記録

原典時点は開発・評価実験で、既存の自動通報にこの機械学習技術を実装済みとは確認していない。評価データの構成、学習データとの独立性、実運用の性能と現在の稼働は未確認。

企業・組織

損害保険ジャパン株式会社

掲載名

損保ジャパン｜衝撃データで事故を判定する機械学習技術

対象業務

業務運用・供給網

取組・サービス

機械学習による自動事故判定技術

AIの使い方

ドライブレコーダーの衝撃データに機械学習を用いて事故かどうかを判定する技術を開発し、モデル性能を評価

主に使う人

未確認

資料で確認できた導入規模

このサイトでは具体的な導入規模を確認できていません。

分類は取り組みの一部を示します。人の確認・引継ぎの範囲は、使い方と原典で確かめてください。

未確認は「非公表」「効果なし」とは異なります。試験・デモ・計画は本番運用と区別し、公表値を独立検証済みの効果として扱っていません。

このサイトへの初回掲載日時

2026/11/06 23:06:36 JST

AI活用開始時期

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出典ページ最終更新日

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事例集掲載確認日

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この事例の最終編集日時

2026/11/06 23:06:36 JST

出典閲覧日時

2026/11/06 22:56:34 JST

出典再確認日時

2026/11/06 23:05:26 JST

AI活用開始時期、出典の公開・更新日、このサイトへの掲載日、確認日は別の日時です。資料の日付から開始時期を推測していません。