５． 本システムにおける先進的ソリューション

(1) テレマティクスの可視化【株式会社野村総合研究所（以下、NRI）】

テレマティクス自動車保険において車両等から得られるビッグデータや、道路・天候情報等を地図上にビジュアル化し、事故状況を瞬時に把握できるシステムを開発した。実現にあたっては、NRI がシステム全体をコーディネートし、アジャイル開発手法による PoC（実証実験）を踏まえ、様々な技術を有する企業のサービスを相互連携するシステムアーキテクチャを構築している。

(2) 事故検知の高度化【ＳＣＳＫ株式会社（以下、SCSK）】

あいおいニッセイ同和損保が保有する国内および海外のテレマティクスデータの走行波形・衝撃波形と、SCSK の独自ソリューションである SNN（SCSK Neural Network toolkit）を活用し、事故検知アルゴリズムを開発した。SNN は Deep Learning に必要なニューラルネットワークアルゴリズムを標準実装し、複雑なアルゴリズムを開発することなく、早期に学習モデルの構築が可能となる。
事故検知のための Deep Learning の学習は、自動車の衝突データに対して、特殊なデータ加工（あいおいニッセイ同和損保と SCSK にて共同特許出願中）を施すことで、高精度で事故を検知することが可能となった。株式会社あいおいニッセイ同和自動車研究所と実施した衝突実験時における事故検知率は 94%を超えるなど、各種検証において高精度の事故検知を実現し、迅速かつより適切な事故受付の実現と顧客へ安心を提供する。

(3) 相手車両・周辺環境を含む事故状況の把握【富士通株式会社（以下、富士通）】

富士通は、ドライブレコーダーの映像を分析する AI 画像認識技術とその結果から三次元位置を高精度に推定する Visual-SLAM 技術を開発し、保有している。本技術により、事故相手の車両速度や運転軌跡を業界最高水準の精度で推定するシステムを開発し、運転者でも気付けない事故原因や事故発生時の状況を正確に再現することで、迅速かつより適切な事故解決を実現する。

さらに今後は、大量の車両から集まるデータをリアルタイムに分析し、実世界の交通状況をデジタル世界上でタイムリーに把握（＝モビリティデジタルツイン）することも可能となる。事故を予測し危険を未然に防ぐことで、事故を起こさない社会や新たなモビリティサービスの実現に向けて、あいおいニッセイ同和損保とともに取組んでいく。

(4) 過失割合の判定サポート【大日本印刷株式会社（以下、DNP）、株式会社インテリジェント ウェイブ（IWI）】

ドライブレコーダーや車両から得られるデジタルデータから再現した事故原因や事故発生時の状況をもとに、DNP および IWI の提供する高精度文書検索システム「OpAI」のデータ分析技術を活用し、過去の交通事故判例を自動的に表示し、過失割合を自動判定するシステムを開発した。
本システムにより、判例の検索～表示時間を短縮し、基本過失や修正要素を加味した過失割合の判定をサポートすることで、迅速かつより適切な過失・示談交渉を実現する。

(5) API 連携基盤【日本アイ・ビー・エム株式会社（以下、IBM）、SBI FinTech Incubation株式会社（以下、SBIFI）】

複数のサービスや車両から得られるデジタルデータを取り扱う企業との間で、インターネットを介して、サービスやデータを連携する API 連携基盤を IBM が開発した。その中核となるサービスとして SBIFI が提供する SaaS を採用し、検討を含めて 5 ヶ月という短期間で導入を実現している。

本サービスは、金融情報システムセンター（FISC：The Center for Financial IndustryInformation Systems）の安全対策基準に準拠したセキュリティ、アクセス認証・トランザクション量制御、開発支援・運用管理機能を標準装備した共同利用型 SaaS 形態であり、投資を抑えつつ、初期構築の早期化を実現するとともに、直感的な操作を可能とするグラフィカルユーザーインターフェース（GUI）によりユーザーの運用管理の負担を大幅に軽減する。
あらゆるサービスやデータと連携可能な本基盤を活用することにより、新たなサービス・ビジネスモデルを実現するオープンなエコシステムの構築が容易となり、絶えずイノベーションを起こすことができる環境を整備している。