ステータス
2026年7月31日現在、日本において、大学を含む複数のパートナーと共同でPoC（概念実 証）を進めており、追加の運転挙動データ、認知機能評価アンケート、および運転者のパーソナリティデータを用いてモデルの精度向上・検証を行うとともに、本年度中に予測性能の評価を実施する予定である。当該モデルの活用により自動車事故の損害率の低下、保険リスク評価の高度化が見込まれ、認知機能低下をAIモデルで検出した後の認知機能の向上に向けた取組など新たな予防型のサービスの検討を行っていく。
運転データを用いた認知機能低下の兆候検知
概要
日本では65歳以上が人口の約30%を占め、その約3人に1人が（軽度を含め）認知機能にかかわる症状があると推計されている。
本プロジェクトは、日常の運転データをAIで解析し、保険会社の支払データをかけあわせることで、誰にでも起こりうる認知機能低下の兆候を早期に検出し、高齢者の安全な運転を支援するとともに、事故リスクの低減を目指す。
課題
平均寿命の上昇に伴い、高齢になっても運転を続ける人が増え、結果的に高齢ドライバーによる自動車事故が増加している。高齢ドライバーの事故には、認知機能の低下が背景にあると思われるケースもあり、重大な結果につながることも少なくない。認知機能の低下は本人では気づきにくく、正式な診断には医師の検査が必要である。そのため重大な事故をきっかけに、認知機能の低下が判明する場合もある。
認知機能の変化を早期に把握することは事故防止にも繋がるが、継続的に検査を実施することは容易ではない。
アプローチ
私たちは認知機能低下の初期兆候が日常の運転行動に現れるとの仮説に基づき、その検証を進めている。具体的には、保険会社が保有する事故映像を解析し、認知機能低下との関連が考えられる事故を抽出し、類似した運転傾向を示すドライバーを特定するAIモデルを開発した。
本モデルの実用化により、日々の運転挙動から認知機能の変化を早期に把握し、事故リスクの低減に加え、高齢者本人とその家族が安心して生活できる社会の実現を目指す。