ニュースリリース

2025.10.27

事故予防を支える生体データ解析技術で特許取得
~SSCV®-Safetyで事故リスクを検知し事前にアラート~

印刷される方はこちらをご覧ください PDFファイルを開きます


ロジスティード株式会社は、当社グループが開発・サービス提供する安全運行管理ソリューション「SSCV®-Safety」に関する特許を新たに取得しましたのでお知らせいたします。

特許の概要

この表は横にスクロールが可能です
発明名称運行管理補助システムおよび運行管理補助方法
特許番号特許第7741648号
登録日令和7年(2025年)9月9日
特許権者ロジスティード株式会社
発明の内容ドライバーの業務状況(荷積み、荷卸し、待機、休憩等)に基づき、当該状況に応じた事故リスクを推定します。
発明のポイント本発明は、ドライバーの業務状態(運転以外の状態を含む)を取得し、バイタルデータ、特に自律神経のデータを業務状態と関連付けて解析することで、事故リスクの予測精度をさらに向上させる技術です。この技術により、バス、タクシー、鉄道、航空などさまざまな運転業務従事者に対して、その業務特性を加味したうえで事故リスクを予測することができ、高精度な見守りが可能となります。たとえば長距離トラックや夜行バスのような不規則な運行を伴う場合にも、休憩や仮眠などの状況を踏まえて事故リスクを解析できるようになります。本発明は、当社が開発するSSCV-Safetyに活用されています。
概要図

SSCV-Safetyについて

SSCV-Safetyは、ドライバーの運行前後および運行中の生体データとドライブレコーダーや車両の挙動などから取得した運転データをAIで分析し、ドライバー自身が気付くことができない「疲労」や「ストレス」を可視化することで、漫然運転に起因する事故を未然に防ぐソリューションです。当社は2016年よりドライバーの体調や走行データを分析するシステムを産官学連携により構築し、自社の安全体制に取り入れることで事故件数の低減を図るなど、物流の安全性向上に貢献してきました。

知的資本への取り組み

当社は、事故防止および安全・安心への取り組みを物流企業として重要な責務であると捉え、現場部門、DX開発部門、知財部門が緊密に連携し、新たなロジスティクスサービスの創出と、特許出願を同時に推進しています。また、これらの取り組みを通じて知的資本/知財権戦略の強化を図り、企業価値の向上をめざしています。
SSCV-Safetyに関しては、事故リスクを定量化する技術や走行データに基づき運行を振り返り・評価する可視化技術を開発し、これまでに、国内16件、海外14件の特許を取得しています。当社の主な特許は以下の通りです。

特許内容テーブル
カテゴリ 特許の内容
運行前のリスク予測 運行前点呼でのバイタルデータをもとに、その日の運転リスクを予測して出力する
運行中の通知

運行中、ドライバーの重大リスクを予知したり、事故等が生じた際に管理者に通知する

運行中にインシデント(事故、急制動、法令違反、疲労など)が発生した際、その性質別に発報音を変えてドライバーへ通知する

運行後の振り返り インシデント(事故、急制動、法令違反、疲労など)発生時にドライブレコーダー映像からショート動画を切り出して蓄積し、ドライバーごとに動画の一覧リストを作成して時系列に表示する
車両の走行データ 車両の走行データとインシデント発生位置を地図上に表示する
運転評価・指導

ドライバーの動作情報に基づいてポイントを付与し、エコ運転・安全運転を評価する

日々のインシデントデータをもとに、ドライバーごとに適切な指導、アドバイスを生成する

参考(外部評価等)

「SSCV~スマート安全運行管理システム~」に関する特許取得のお知らせ(2020年10月1日付リリース)

「SSCV®-Safety」に関する特許取得のお知らせ(2022年5月16日付リリース)

「Safety Driving Award 2024」でゴールド賞受賞~「SSCV®-Safety」が交通事故削減に寄与~ (2024年11月29日付リリース)

「SSCV®-Safety」を活用した取り組みで国土交通大臣表彰を受賞~ドライバーの安全性向上への貢献を評価~ (2024年12月18日付リリース)

全日本物流改善事例大会で最優秀物流改善賞受賞 ~ドライバーの体調と運行を見える化し、ヒヤリハットを98%削減~(2025年6月26日付リリース)

お問い合わせ先

ロジスティード(株) 広報部
TEL:03-6263-2803
  1. サイトトップ
  2. ニュースルーム
  3. ニュースリリース
  4. 2025年
  5. 事故予防を支える生体データ解析技術で特許取得 ~SSCV®-Safetyで事故リスクを検知し事前にアラート~