AIによる居眠り検知とは？仕組みと従来方式との違いを解説

「AIによる居眠り検知」という表現を製品紹介などで目にすることが増えていますが、具体的に何が「AI」なのか、従来の検知方法と何が違うのか、疑問に思う方も多いのではないでしょうか。本記事では、AIによる居眠り検知の考え方と、導入時に押さえておきたいポイントを解説します。

AIによる居眠り検知とは

AIによる居眠り検知とは、カメラで撮影したドライバーの顔の映像を、AI（画像認識技術）で解析し、目の開閉やまぶたの動き、顔の向きなどから居眠りの兆候を判定する仕組みを指します。あらかじめ定義されたパターンと映像を単純に照合するのではなく、様々な顔の映り方や照明条件に対応できるよう学習されたモデルを用いて判定する点が、従来の単純なセンサー式の検知方法と異なる部分です。

従来の検知方法との違い

居眠り検知の方法には、カメラ画像を解析する方式以外にも、いくつかのアプローチが存在します。

ハンドル操作や車線逸脱から推定する方式は、走行操作のデータをもとにするため、渋滞時や低速走行時など操作自体が少ない場面では判定材料が得にくいという特性があります。これに対して、AIによる画像解析方式は、ドライバーの状態そのものを継続的に観察できる点が特徴です。

AIが担っている役割

KMAXが扱う居眠り運転防止装置「AlarMe（アラーミー）」では、カメラで取得した映像をAIが解析し、目閉じ警告・あくび警告・よそ見警告・下向き警告・通話や喫煙の検知・カメラ遮蔽警告・運転席不在警告など、複数の警告カテゴリーについて状態を判定します。それぞれの警告には感度や判定間隔を設定でき、条件に該当した場合に音声で注意喚起を行う仕組みです。

なお、AIがどのようなアルゴリズムで判定しているか、検知精度や誤検知率がどの程度かについては、メーカーが公開している範囲を超えて確認できる情報がなく、現時点では明らかになっていません。「AIだから高精度」と単純に捉えるのではなく、複数の警告カテゴリーを組み合わせて総合的に注意を促す仕組みとして理解しておくことが重要です。

AIによる検知の限界と注意点

AIによる画像解析は万能ではありません。特殊なコーティングが施された眼鏡、髪が目にかかった状態、強い直射日光、暗すぎる車内環境などでは、認識精度が低下する場合があることが取扱説明書上でも示されています。また、AIはあくまで「兆候を検知して知らせる」役割を担うものであり、事故そのものを完全に防止することを保証するものではありません。

活用例

複数の警告カテゴリーを備えたAI検知の特徴を活かし、長距離輸送を行う運送会社では居眠り・よそ見の両方を重視した設定にする一方、市街地配送が中心の車両ではよそ見・下向き警告を重視するなど、走行環境に応じて感度設定を調整するといった活用が考えられます。また、警告が発生した際の映像を蓄積し、どのドライバー・時間帯で兆候が多いかを振り返ることで、AIの検知結果を安全教育に役立てることもできます。

導入時に確認すべきポイント

AIによる居眠り検知の仕組みを踏まえたうえで、導入前には次の点を確認しておくとよいでしょう。

• 自社のドライバーの使用環境（眼鏡の有無、走行時間帯など）で認識状況を確認できるか
• 検知精度に関する具体的な数値の記載がない場合、それを踏まえてどう運用するか
• 複数の警告カテゴリーのうち、どれを重視して設定するか
• デモ機や試用期間を通じて実際の動作を確認できるか

まとめ

AIによる居眠り検知とは、カメラで撮影したドライバーの映像をAIで解析し、複数の兆候から居眠りやよそ見などの状態を判定する仕組みです。ハンドル操作から推定する方式などと比較して、ドライバーの状態を直接観察できる点が特徴ですが、検知精度を過信せず、環境要因による限界があることも理解したうえで活用することが重要です。