JP7743459B2 - 運行管理方法及び運行管理システム - Google Patents

Description

本開示は、運行管理方法及び運行管理システムに関する。

トラック等の車両を数多く所有する運送業者は、それらを安全に運行するようにドライバーを管理することが要求されている。

運送業者等が使用する運行管理システムとして、勤務中（運転中）のドライバーに着脱可能な生体センサーを装着させ、ドライバーの心拍数や体温などの生体情報を取得し、勤務中の健康状態を管理するものがある（例えば特許文献１参照）。このようなシステムでは、ドライバーが運行中に眠気を感じた場合などに、警告や休息を促すことにより、安全性を高めることが可能となる。

特開２００２－７４５９９号公報

ところで、特許文献１のように、運転中のドライバーの生体状態に基づいて健康管理を行う方法においては、運転中のドライバーの健康状態が悪化してからでないと警告などを行うことができないという課題があった。

一方で、運行開始前に取得した、ドライバーの生体情報やドライバーの自己申告に基づいて運行計画を作成する方法もある。しかし、この方法では、運行開始時に健康状態が良好であったとしても、運行中に疲労が蓄積して体調不良が発生する場合などには十分に対応できない。

本開示は、以上の点を考慮してなされたものであり、運行中のドライバーの健康状態悪化リスクに対して早期に対処することができる、運行管理方法及び運行管理システムを提供する。

本開示の運行管理方法の一つの態様は、
ドライバーに対して予定されている運行開始時刻及び運行終了時刻を含む運行計画情報を取得する運行計画取得ステップと、
前記運行開始時刻前の前記ドライバーの生体情報を取得する生体情報取得ステップと、
取得した前記運行開始時刻前の前記生体情報に基づいて、前記運行開始時刻から前記運行終了時刻までの予定運行期間における、前記ドライバーのアラートレベルを判定する判定ステップと、
前記判定の結果を提示する判定結果提示ステップと、
を含む。

本開示の運行管理システムの一つの態様は、
ドライバーに対して予定されている運行開始時刻及び運行終了時刻を含む運行計画情報を取得する運行計画取得部と、
前記運行開始時刻前の前記ドライバーの生体情報を取得する生体情報取得部と、
取得した前記運行開始時刻前の前記生体情報に基づいて、前記運行開始時刻から前記運行終了時刻までの予定運行期間における、前記ドライバーのアラートレベルを判定する判定部と、
前記判定の結果を提示する判定結果提示部と、
を有する。

本開示によれば、運行開始時刻前の生体情報に基づいて、運行開始時刻から運行終了時刻までの予定運行期間における、ドライバーのアラートレベルを判定し、当該判定結果を提示するので、運行中のドライバーの健康状態悪化リスクに対して早期に対処することができるようになる。

実施の形態における運行管理システムの全体構成を示す図 実施の形態の運行管理システムの要部構成を示すブロック図 実施の形態の運行管理システムの動作の説明に供するフローチャート

以下、本開示の一実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。

＜１＞運行管理システムの全体構成
図１は、実施の形態における運行管理システムの全体構成を示す図である。

本実施の形態の運行管理システム１は、管理者側システム１０と、ドライバー側システム２０と、クラウド３０と、を有する。

管理側システム１０は、端末１１を有する。端末１１は、運送業者の運行管理部門のオフィスに設置されている。端末１１は、いわゆるパソコンであり、管理者Ｍ１の操作に応じて安全運行管理に必要な動作を実行する。

端末１１には、ドライバーＤ１に関する、睡眠不足の情報、体調不良の情報、自己申告情報、運行情報などが表示される。管理者Ｍ１は、ドライバーＤ１に対して、点呼時の声掛けやアフターフォローを行う。また管理者Ｍ１は、運行計画を立てて、それを端末１１に入力する。

ドライバー側システム２０は、端末２１と生体情報センサー２２とを有する。本実施の形態の場合、端末２１はドライバーＤ１が携帯しているいわゆるスマートフォンであり、生体情報センサー２２はリング型のセンサーである。

生体情報センサー２２により取得された生体情報は、端末２１に無線にて送られる。生体情報センサー２２は、生体情報として、睡眠に関する情報と体調に関する情報とを取得する。生体情報センサー２２は、例えば睡眠時の心拍数、体温、呼吸数、ＳｐＯ２などを計測する。

なお、生体情報センサー２２としては、腕時計型のものを用いてもよく、ドライバーＤ１の生体情報を睡眠時も含めて取得できるものであればどのようなものを用いてもよい。

端末２１には、生体情報センサー２２と連携してドライバーＤ１の生体情報を計測するためのアプリケーションプログラムと、ドライバーＤ１からの自己申告情報を受け付けるためのアプリケーションプログラムとが予めインストールされている。端末２１が計測する生体情報としては、例えば、睡眠時における、平均心拍数、最低心拍数、平均呼吸数、体温などが含まれる。端末２１には、ドライバーＤ１の生体情報が時系列に蓄積される。

また、端末２１には、健康管理アプリケーションプログラムとして、ドライバーＤ１の生体情報に基づいて、ドライバーＤ１の睡眠レベルを判定可能なものがインストールされていてもよい。生体情報に基づいて睡眠レベルを判定する方法は既知のものなので、ここでの詳細な説明は省略する。例えば、端末２１は、生体情報センサー２２からの加速度情報に基づいてドライバーＤ１の寝入り及び目覚めを検出する。また、端末２１は、ドライバーＤ１の心拍数や体温に基づいて睡眠レベルを判定する。端末２１又はクラウド３０によって、睡眠スコアを算出してもよい。

クラウド３０は、管理者側システム１０及びドライバー側システム２０と無線にてデータのやりとりが可能な構成とされている。

クラウド３０は、管理者側システム１０から管理者見立て情報を入力する。管理者見立て情報とは、管理者Ｍ１が点呼時に観察したドライバーＤ１に関する情報であり、例えばドライバーＤ１が眠そうであるとか、体調が悪そうであるなどといった情報である。

また、クラウド３０は、ドライバー側システム２０から、生体情報及び自己申告情報を入力する。

また、クラウド３０は、運送業者の所有するトラックなどの車両Ｂ１から運行情報を入力する。運行情報は、車載器によって得られた情報であり、例えば実際の車両Ｂ１が走行していた時間の情報や走行距離の情報である。また、運行情報には、ドライバーの視線などに基づく、ドライバーの眠気の情報などが含まれていてもよい。

クラウド３０は、少なくとも記憶装置及び情報処理装置を含んで構成されており、ドライバー側システム２０から入力した生体情報及び自己申告情報、管理者側システム１０から入力した管理者見立て情報、車両Ｂ１から入力した運行情報などを用いて、所定のプラグラムを実行することにより、各種の情報を生成する。

クラウド３０は、生成した各種の情報のうち、健康アドバイス情報をドライバー側システム２０の端末２１に、点呼時健康コメント情報を管理者側システム１０の端末１１に送る。点呼時健康コメント情報には、ドライバーＤ１についての、睡眠に関する情報、体調に関する情報、などが含まれる。

＜２＞運行管理システムの要部構成
図２は、本実施の形態の運行管理システムの機能ブロック図である。

図２に示した機能ブロックの各要素は、図１の管理者側システム１０、ドライバー側システム２０及びクラウド３０のいずれかに設けられている。具体的には、運行計画取得部１０１は、管理者側システム１０に設けられ、生体情報取得部１０２はドライバー側システム２０に設けられ、判定部１０２は管理者側システム１０に設けられ、提示部１０４は管理者側システム１０に設けられ、睡眠検出部１０５及び体調判定部１０６は管理者側システム１０に設けられ、自己申告情報取得部１０７はドライバー側システム２０に設けられる。

なお、判定部１０３、睡眠検出部１０５及び体調判定部１０６は、必ずしも管理者側システム１０に設けられる必要はなく、クラウド３０に設けられてもよく、あるいはドライバー側システム２０に設けられてもよい。

実際上、管理者側システム１０、ドライバー側システム２０及びクラウド３０の各々は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）などを備えている。ＣＰＵは、ＲＯＭから処理内容に応じたプログラムを読み出してＲＡＭに展開し、展開したプログラムと協働して図２に示した各部の機能を実現する。なお、図２に示した各部の機能の全部又は一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などのハードワイヤード回路により実現してもよい。運行管理システム１０の各機能ブロックは、１以上のプロセッサ、１以上の電子回路、又はそれらの組合せによって実現可能である。

運行計画取得部１０１は、ドライバーＤ１に対して予定されている運行開始時刻及び運行終了時刻を含む運行計画情報を取得する。運行計画は、例えば管理者Ｍ１により端末１１から入力され、クラウド３０又は端末１１などに記憶されている。運行計画取得部１０１は、記憶された運行計画を読み出すことで運行計画を取得する。

生体情報取得部１０２は、運行開始時刻前のドライバーＤ１の生体情報を取得する。この生体情報は、端末２１と生体情報センサー２２との連携により計測されたものであり、端末２１、クラウド３０又は端末１１に記憶されている。

判定部１０３は、運行開始時刻前のドライバー生体情報に基づいて、運行開始時刻から運行終了時刻までの予定運行期間における、ドライバーＤ１のアラートレベルを判定する。本実施の形態の場合、判定部１０３は、睡眠検出部１０５による検出結果と、体調判定部１０６による判定結果と、ドライバーＤ１の自己申告情報とを入力し、これらに基づいて、運行開始時刻から運行終了時刻までの予定運行期間における、ドライバーＤ１のアラートレベルを判定する。ここで「アラートレベル」とは、運行中のドライバーＤ１に眠気や体調不良が生じるリスクのレベルを表すものである。

睡眠検出部１０５は、生体情報取得部１０２によって取得された生体情報に基づいてドライバーＤ１の睡眠を検出する。具体的には、睡眠検出部１０５は、ドライバーＤ１の心拍数や体温などに基づいて、ドライバーＤ１の睡眠開始時刻（つまり寝入った時刻）、睡眠終了時刻（つまり目覚めた時刻）及び睡眠時間を検出し、これらを判定部１０３に出力する。

体調判定部１０６は、生体情報取得部１０２によって取得された生体情報と、睡眠時検出部１０５によって検出された睡眠情報を入力し、ドライバーＤ１の睡眠中の生体情報に基づいてドライバーＤ１の体調を判定する。例えば、体調判定部１０６は、睡眠時の心拍数が高いほど、ドライバーＤ１に疲労が蓄積しており、ドライバーＤ１の体調が悪いと判定する。本実施の形態では、睡眠時の生体情報に基づいて体調を判定したことにより、非睡眠時の生体情報に基づいて体調を判定する場合よりも、安定した体調判定を行うことができる。

なお、体調判定部１０６が判定する体調は疲労度に限らない。体調判定部１０６は、例えば体温や呼吸数、心拍変動などに基づいて、ドライバーＤ１の体調を判定してもよい。

自己申告情報取得部１０７は、ドライバーＤ１からの自己申告を受け付ける入力部であり、例えば端末２１のタッチパネルや音声入力部により具現化されている。また、自己申告情報取得部１０７は、例えば端末１１のタッチパネルや音声入力部により具現化されていてもよい。

自己申告情報取得部１０７は、運行前に、ドライバーＤ１からの体調に関する自己申告情報を取得する。運行前とは、例えば運行開始までの所定時間以内（例えば運行前の１時間以内）であったり、点呼時である。

判定部１０３の判定処理について、より具体的に説明する。

判定部１０３は、運行開始時刻から運行終了時刻までの予定運行期間において、ドライバーＤ１に眠気が生じたり、疲労度が大きくなり過ぎないかなどを判定する。判定部１０３は、運行開始時刻より前の少なくとも１回の睡眠時間を含む期間におけるドライバーＤ１の生体情報を取得し、睡眠時間の長さ及びタイミングに基づいて、ドライバーＤ１が運行予定期間内おいて眠気を覚える可能性を判定する。少なくとも１回の睡眠時間を含む期間は、例えば、少なくとも１日（２４時間）であることが望ましいが、直前の睡眠時間を判定できれば半日（１２時間）程度であってもよい。判定部１０３は、ドライバーＤ１が、運行の開始に最も近い睡眠において取った睡眠時間を算出する。あるいは、運行開始以前の例えば２４時間以内に取った睡眠時間を算出する。また、判定部１０３は、ドライバーＤ１が運行開始の直前の睡眠を終了してから（目覚めてから）運行を終了するまでの時間、すなわち予定非睡眠時間を算出する。

そして、判定部１０３は、上記睡眠時間が短いほど、ドライバーＤ１が運行中に眠くなると判定する。加えて、判定部１０３は、上記予定非睡眠時間が長いほど、ドライバーＤ１が運行中に眠くなる可能性が高いと判定する。つまり、本実施の形態では、単なる睡眠時間だけでなく、予定非睡眠時間を加味して、ドライバーＤ１に眠気が生じる可能性が高いか否かを判定する。例えば、判定部１０３は、睡眠時間が閾値Ｘ１より短く、かつ、予定非睡眠時間が閾値Ｘ２より長い場合に、運行中の眠気のアラートレベルを高程度と判定する。また、判定部１０３は、睡眠時間が閾値Ｘ１より短い場合、又は、予定非睡眠時間が閾値Ｘ２より長い場合のいずれか一方である場合、運行中の眠気のアラートレベルを中程度と判定する。判定部１０３は、睡眠時間が閾値Ｘ１以上であり、かつ、予定非睡眠時間が閾値Ｘ２以下である場合に、運行中の眠気のアラートレベルを低程度と判定する。なお、高程度のほうが、運行中に眠気が発生する可能性が高いことを示す。なお、眠気の段階は３段階に限らず、より多段階で判定結果を示してもよい。

さらに、判定部１０３は、以下のような、従来の眠気に関する知見を用いた判定を行うと、より好ましい。
・睡眠リズム（昼は覚醒し易く、夜は眠くなる）により、例えば徹夜明けでも点呼の時間は朝なので眠気は無いが勤務終了前に眠くなってしまうこともある。
・連続して起きている時間が長いほど眠気は高まる。

加えて、本実施の形態の場合、判定部１０３は、体調判定部１０６により得られたドライバーＤ１の体調、及び、自己申告情報取得部１０７により得られた自己申告情報に基づいて、運行中のドライバーＤ１のアラートレベルを判定する。なお、判定部１０３は、必ずしも、体調判定部１０６及び自己申告情報取得部１０７の出力を用いて判定を行う必要なく、運行計画取得部１０１と睡眠検出部１０５の出力のみを用いて上記判定を行ってもよい。さらには、それに加えて、体調判定部１０６及び自己申告情報取得部１０７のいずれか一方の出力を用いて判定を行ってもよい。

例えば、判定部１０３は、体調判定部１０６から睡眠時の心拍数を取得し、睡眠時の心拍数が閾値Ｈより高い場合、ドライバーＤ１に疲労が蓄積していると判断して、眠気のアラートを判定部１０３の判定結果よりも１段階高めてもよい。また、判定部１０３は、眠気のアラートと体調判定部１０６から得られた体調を示す情報に基づいて、眠気のアラートとは別に、疲労度などの他の体調を示すパラメータを出力することも可能である。

提示部１０４は、判定部１０３による判定結果を提示する。提示部１０４は、端末１１の表示部やスピーカーによって具現化されており、判定結果を表示や音声出力によって提示する。提示の内容は、例えば「睡眠時間がいつもより短く、予定運行時間を短くする必要があります。」、「早く目覚めたようで、運行終了頃に睡眠欲求が高まりそうです。昼休みの仮眠を推奨します。」、「体調不良として注意が必要です。早めの休息を推奨します。」、「体調不良として注意が必要です。本人の自覚を確認し、病院での検査も検討してください。」、「本人から体調が悪いので明日休みたいとの申告があります。休暇取得可能かを検討してください。」、「本人から疲れ気味との申告が３日連続してありました。回復しきれていないようです。運行計画を作り直してください。」などがある。

提示部１０４は、判定部１０３による判定結果と、自己申告されたドライバーＤ１のアラートレベルを並べて表示してもよい。例えば、提示部１０４は判定部１０３による睡眠アラートや、体調を示す情報を表示するとともに、自己申告された体調を示す情報を表示してもよい。提示部１０４は例えば、モニターやタブレット端末などであってもよい。

図３は、本実施の形態の運行管理システムの動作の説明に供するフローチャートである。

ステップＳ１において、運行計画取得部１０１がドライバーＤ１に対して予定されている運行開始時刻及び運行終了時刻を含む運行計画情報を取得する。ステップＳ２において、生体情報取得部１０２が運行開始時刻前のドライバーＤ１の生体情報を取得する。

続くステップＳ３において、睡眠検出部１０５がステップＳ２で取得された生体情報に基づいて、ドライバーＤ１の睡眠を検出する。続くステップＳ４において、体調判定部１０６が睡眠時の生体情報に基づいてドライバーＤ１の体調レベルを判定する。続くステップＳ５において、自己申告情報取得部１０７がドライバーＤ１の自己申告情報を取得する。なお、ステップＳ２－Ｓ３と、ステップＳ４と、ステップＳ５の処理は並列して行ってもよい。

続くステップＳ６において、判定部１０３が運行開始時刻前の生体情報に基づいて、運行開始時刻から運行終了時刻までの予定運行期間における、ドライバーＤ１のアラートレベルを判定する。本実施の形態では、判定部１０３は、運行開始時刻前の生体情報により得られた睡眠情報及び体調レベルと、自己申告情報とに基づいて、予定運行期間における、ドライバーＤ１のアラートレベルを判定する。

続くステップＳ７において、提示部１０４がＳ６で判定されたドライバーＤ１のアラートレベルを提示する。

＜３＞まとめ
以上説明したように、本実施の形態によれば、ドライバーＤ１に対して予定されている運行開始時刻及び運行終了時刻を含む運行計画情報を取得する運行計画取得部１０１と、運行開始時刻前のドライバーＤ１の生体情報を取得する生体情報取得部１０２と、取得した運行開始時刻前の生体情報に基づいて、運行開始時刻から運行終了時刻までの予定運行期間における、ドライバーＤ１のアラートレベルを判定する判定部１０３と、判定の結果を提示する判定結果提示部（提示部１０４）と、を設けた。

これにより、管理者Ｍ１は、判定結果提示部（提示部１０４）に提示された内容に基づいて、運行開始時刻から運行終了時刻までの予定運行期間におけるドライバーＤ１の状態を知ることができるので、ドライバーＤ１に対して適切な声掛けや、適切な運行計画の変更等を行うことができるようになる。この結果、ドライバーＤ１が運行中に体調不良になる確率を低減させることができる、運行管理システム及び運行管理方法を実現できる。

また、図１に示した本実施の形態の運行管理システムによれば、生体情報センサー２２による生体情報の漏れがあった場合でも、ドライバーＤ１の自己申告や管理者Ｍ１の見立てによりサポートすることもできる。

上述の実施の形態の構成によれば、管理者Ｍ１は、点呼時のドライバーＤ１の様子、自己申告の内容及び生体情報に基づいて総合的にドライバーＤ１の運行中のアラートレベルを判断できるようになる。

上述の実施の形態は、本発明を実施するにあたっての具体化の一例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその要旨、またはその主要な特徴から逸脱することの無い範囲で、様々な形で実施することができる。

上述の実施の形態では、判定部１０３は、ドライバーＤ１が運行の開始に最も近い睡眠において取った睡眠時間、あるいは、運行開始以前の例えば２４時間以内に取った睡眠時間を算出するとともに、ドライバーＤ１が運行開始の直前の睡眠を終了してから（目覚めてから）運行を終了するまでの時間を予定非睡眠時間として算出する場合について述べたが、本開示はこれに限らない。

例えば、判定部１０３は、睡眠時間及び予定非睡眠時間に加えて、前回の運行までの睡眠時間及び予定非睡眠時間の平均値に基づいて、予定運行期間でのドライバーのアラートレベルを判定するようにしてもよい。

このようにすれば、判定部１０３は、今回の運行における睡眠時間と予定非睡眠時間との関係だけでなく、前回の運行までの睡眠時間と予定非睡眠時間との関係を考慮した判定を行うことができるようになる。例えば、予定非睡眠時間に対する睡眠時間の割合が小さくても眠気が生じにくいドライバーや、それとは逆に予定非睡眠時間に対する睡眠時間の割合が大きくないと眠気が生じやすいドライバーがいる。前回の運行までの睡眠時間と予定非睡眠時間との関係を考慮した判定を行うようにすれば、このようなドライバーの個人差を反映した判定を行うことができるようになる。

換言すれば、勤務当日の所定時間前だけでなく、所定日数前（２日、５日、１４日など）からの勤務日における睡眠時間と予定非睡眠時間との平均値を算出し、それらの関係も考慮して勤務当日の睡眠時間と予定非睡眠時間との関係を判定して提示することにより、予定運行期間でのドライバーのアラートレベルをより的確に判定できるようになる。

本開示は、例えば運送業者が安全な運行管理を行うための技術として有用である。

１ 運行管理システム
１０ 管理者側システム
１１、２１ 端末
２０ ドライバー側システム
２２ 生体情報センサー
３０ クラウド
１０１ 運行計画取得部
１０２ 生体情報取得部
１０３ 判定部
１０４ 提示部
１０５ 睡眠検出部
１０６ 体調判定部
１０７ 自己申告情報取得部

Claims (5)

1. プロセッサーが、
   ドライバーに対して予定されている運行開始時刻及び運行終了時刻を含む運行計画情報を取得する運行計画取得ステップを実行し、
   前記運行開始時刻前の前記ドライバーの生体情報を取得する生体情報取得ステップを実行し、
   前記生体情報に基づいて前記ドライバーの睡眠を検出する睡眠検出ステップを実行し、
   前記睡眠検出ステップで検出された前記運行開始時刻前の前記ドライバーの睡眠の情報を用いて前記運行開始時刻よりも前の所定期間内での前記ドライバーの睡眠時間を得るとともに、前記睡眠の情報に含まれる前記ドライバーの目覚めの時刻から前記運行終了時刻までの予定非睡眠時間を得、前記睡眠時間及び前記予定非睡眠時間に基づいて、前記運行開始時刻から前記運行終了時刻までの予定運行期間における、前記ドライバーのアラートレベルを判定する判定ステップを実行し、
   前記判定の結果を提示する判定結果提示ステップを実行する、
   運行管理方法。
2. 前記判定ステップでは、前記睡眠時間及び前記予定非睡眠時間に加えて、前回の運行までの前記睡眠時間及び前記予定非睡眠時間の平均値に基づいて、前記予定運行期間での前記ドライバーのアラートレベルを判定する、
   請求項１に記載の運行管理方法。
3. さらに、前記プロセッサーが、睡眠時の前記生体情報に基づいて前記ドライバーの体調のレベルを判定する体調判定ステップを実行し、
   前記判定ステップでは、前記睡眠時間及び前記予定非睡眠時間に加えて、判定した前記体調のレベル基づいて、前記予定運行期間での前記ドライバーのアラートレベルを判定する、
   請求項１に記載の運行管理方法。
4. さらに、前記プロセッサーが、前記ドライバーの自己申告情報を取得するステップを実行し、
   前記判定ステップでは、前記睡眠時間及び前記予定非睡眠時間に加えて、前記自己申告情報に基づいて、前記予定運行期間での前記ドライバーのアラートレベルを判定する、
   請求項１に記載の運行管理方法。
5. ドライバーに対して予定されている運行開始時刻及び運行終了時刻を含む運行計画情報を取得する運行計画取得部と、
   前記運行開始時刻前の前記ドライバーの生体情報を取得する生体情報取得部と、
   前記生体情報に基づいて前記ドライバーの睡眠を検出する睡眠検出部と、
   前記睡眠検出部で検出された前記運行開始時刻前の前記ドライバーの睡眠の情報を用いて前記運行開始時刻よりも前の所定期間内での前記ドライバーの睡眠時間を得るとともに、前記睡眠の情報に含まれる前記ドライバーの目覚めの時刻から前記運行終了時刻までの予定非睡眠時間を得、前記睡眠時間及び前記予定非睡眠時間に基づいて、前記運行開始時刻から前記運行終了時刻までの予定運行期間における、前記ドライバーのアラートレベルを判定する判定部と、
   前記判定の結果を提示する判定結果提示部と、
   を有する、運行管理システム。