ドライバーのスコアリングと視覚化

コロラド大学ボルダー校の最終プロジェクトは、テレマティクスデータを分析してドライバープロファイルを分類し、ドライバーのスコアリングシステムを開発し、データを視覚化するためのインタラクティブなダッシュボードを作成することに重点を置いていました。この取り組みは、ドライバーの行動、車両性能、環境相互作用から洞察を引き出し、運転基準の強化や車両管理や都市計画における政策立案に役立つ貴重な情報を提供することを目的としていました。

このプロジェクトは、包括的なテレマティクスデータセットの収集と前処理から始まりました。このデータには、速度、加速、ブレーキパターン、環境条件などの指標が含まれていました。チームはこのデータを使用してドライバーの行動のパターンと傾向を特定し、それがドライバー・スコアリング・システム開発の基礎となりました。このシステムは、行動指標に基づいて運転リスクを評価し、個々の運転スタイルをより微妙に理解できるようにしました。

チームは高度な機械学習技術を使用して、ドライバーを個別のプロファイルに分類しました。これらのプロファイルは、燃費、速度遵守、安全コンプライアンスなど、さまざまな運転行動に基づいて作成されました。XGBoostやIsolation Forestなどのアルゴリズムを使用することで、チームはドライバーを正確にグループ化し、リスクの高い行動を特定することができました。この分類は、運転習慣を改善し、事故率を減らすための具体的な対策を絞り込むうえで非常に重要でした。

このプロジェクトの大きな成果は、Tableau を使ったインタラクティブなダッシュボードの開発でした。このダッシュボードでは、車両とドライバーの動態に関するリアルタイムの洞察が得られ、燃料使用量、速度、安全コンプライアンスの傾向が示されました。ビジュアライゼーションには、平均ステアリング角度、シートベルトの使用状況、車両の特徴が運転行動に与える影響などが含まれます。このダッシュボードにより、ユーザーは複雑なデータを簡単に解釈できるようになり、車両管理や都市計画におけるより適切な意思決定が容易になりました。

プロジェクトは、いくつかの重要な洞察と提言をもって終了しました。ドライバー・スコアリング・システムは危険な行動を特定するのに効果的であることが証明され、インタラクティブなダッシュボードはデータのアクセシビリティと解釈を強化しました。チームは、運転パターンの変化に適応できるよう、継続的なモニタリングとスコアリングシステムの更新を提案しました。全体として、このプロジェクトは、テレマティクスデータと高度な分析が車両管理と都市計画を改善し、より安全で効率的な交通システムを促進する可能性を示しました。