事故リスクの削減効果Fact

事故リスク※1
大幅に下がりました

当社の実証実験による
事故リスク※1の削減効果
00.0%

そもそも運転の仕方と、
事故リスク※1の間には
どんな関係が
あるのでしょうか?

私たちは、自動車保険のご契約者から募った
多くのドライバーの運転挙動データを収集し、
実際に事故を起こしてしまった方と
そうでない方、
それぞれの運転挙動の特徴を、
クラウドコンピューティングと保険数理の力を使って明らかにできました

事故※2
起こされなかった方々の
運転挙動
事故※2
起こしてしまった方々の
運転挙動

そして、明らかになった
運転挙動の特徴を元に、
私たちは、
運転挙動から事故リスク※1を推定できる
“ものさし”を得ることができました

実際の事故リスク※1を推定できる
この“ものさし”があるからこそ
私たちはお預かりした保険料から、
最大30%のキャッシュバックが
可能になるのです

しかし、事故リスク※1を推定できる
“ものさし”を得たことと、
事故削減の効果を実現できるかは
別の話です……

そこで、
次のような実験を行いました

Aグループ

300

グループA

Bグループ

300

グループB

1カ月目

両方のグループにGOOD DRIVEデバイスが一斉配布され、運転計測の実証実験をスタート。

※ただし、参加者はアプリで運転計測データを見ることはできない。

2カ月目

Aグループは
引き続き計測。

Bグループには、運転計測結果のフィードバック※3を開始。
また、運転スコア※4に応じた謝礼がもらえることを伝える。

3カ月目

Bグループのドライバーの
事故リスク※1は、
2カ月目からAグループと比べて
どのように変化したのか?
実際の事故リスクを推定できる
”ものさし”で
両グループを評価しました

※測定手順はページ下部に記載

Aグループ
グループA
実証実験による
事故リスク※1の削減効果
15.3
%
Bグループ
グループB

GOOD DRIVE を利用すれば、
事故リスク※1を15.3%削減できる!?

この効果が誰にでも当てはまり、
かつ、日本中のドライバーが
GOOD DRIVE を利用したと
仮定すると……

年間約6.6万件の
事故が防げる計算に!

  • 平成30年度の事故発生件数430,601件(内閣府 令和元年版交通安全白書)に実証実験による推定事故発生リスク削減効果15.3%を拡大推計した数値

運転挙動データから得られた
運転計測結果のフィードバック※3と、
運転計測結果で変わるキャッシュバックという インセンティブ設計によって、
自動車の事故リスク※1
少なくなる社会の実現に貢献します

GOOD DRIVE, FAIR PRICE

  1. 事故リスクとは、正確には、推定事故発生リスクをいいます。運転挙動の計測結果から事故発生件数を予測する機械学習モデルを作成しており、この実験においては、この予測モデルを使用して推定される事故発生率を指しています。
  2. 事故は、運転に起因するものに限ります。ただし、事故の規模は考慮していません(軽微な車両破損なども含みます)。
    また、実際の保険金請求があったかどうかは問いません。
  3. 運転計測結果のフィードバックとは、運転計測に基づく運転スコアと、どんな運転挙動に気を付ければ運転スコアが上がるかを提示することをいいます。
  4. 運転スコアとは、事故リスクを100点満点で評価したものです。得点が高いほど事故リスクが低いと評価します。

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