すべてのスコアには理由があります
各スコアには、その背後にある正確な動作についてのわかりやすい説明が付いており、事業者、意思決定者、規制当局はすべてそれを理解できます。
YAS プラットフォーム
YAS エンジンの仕組み。
YAS は、マシンの動作を 1 つの明確なリアルタイムのリスク スコアに変換します。これにより、オペレーターはより安全なフリートを運用し、保険会社はより良い価格設定をサポートできます。認可を受けた保険会社は、あらゆる価格設定の決定に対する権限を保持します。
1.83M
旅行のスコア
24M km
スコア付き走行キロ
636K
運転時間
12.5 TB
テレマティクスアーカイブ
3つのステップ
各スコアを支える3つのステップ。
リアルタイムデータを取得し、リスクをスコア化し、より安全な行動を指導し、実際の結果からモデルを強化します。
テレメトリーソース
- 電気自動車
- 自動運転車
- ドローン
- ロボット
- 01
キャプチャとコンテキスト
テレメトリ パイプライン エージェント
技術基盤：イベント API & SDK + ODD エンジン
すべてのマシン信号をキャプチャし、信号が発生した条件をそれぞれにタグ付けします。
- 02
スコア
リスクスコアリングエージェント
技術基盤：スコアリングモデル
1 つのスコアに最大 100 の要素が含まれ、何がそのスコアを動かしたかが表示されます。
- 03
フィードバックループ
コーチング/キャリブレーションエージェント
技術基盤：コーチングと実際の主張
危険な行動を指導し、実際の申し立てに対してモデルを再調整します。そのため、次のスコアはよりシャープになります。
1 つのスコア、多くの関係者
より迅速な運用アクション
リスク行動が表面化して指導され、より安全な運用とより低い損失が実現しました。
のためにオペレーターより有利な価格のリスク
料金設定に活用できる、説明可能な要因レベルのリスク ビュー。
のために引受会社と資本ライブポートフォリオのリスク
ポートフォリオおよび旅行レベルのリスクは、アラートによってほぼリアルタイムで監視されます。
のためにリスクチーム
イベント API および SDK
すべての信号は、発生した瞬間に捕捉されます。
車両に搭載された小型デバイスは、車両の動き（モーションとGPSを 1 秒間に何度も）記録し、その場でデータをクリーンアップします。クラウドでは、それぞれの旅行が実際の天気や走行した正確な道路と照合されます。
動きと向き
車載IMU: 前方、横方向および垂直方向の加速度、ピッチ / ロール / ヨー、回転速度、G 力および方位。
位置とトリップ
GPS位置、速度、コース、高度、走行ごとの距離、所要時間、タイムゾーン。
天気
ライブ降雨量、気温、紫外線指数、湿度、および活発な気象警報。
道路とルート
地図と一致する道路クラス、路面、環境、制限速度、都市密度、曲率、標高。
マシンテレメトリー
残る信号 機械の近く。
YAS は、ソースに近い 4 つの生のソース (動き、位置、天気、道路) をキャプチャし、それらを 1 つの行動認識レコードに変換します。
モーション
前進加速度横加速度垂直加速度回転と方位
位置
場所
ポジション
速度コース旅行の形状
天気
降雨量温度紫外線指数湿度
道路
道路クラス表面制限速度環境
モーション
前進加速度
進行方向に沿ったブレーキとスロットル。
モーション
横加速度
左右のコーナリング力。
モーション
垂直加速度
路面の衝撃と表面の粗さ。
モーション
回転と方位
ピッチ、ロール、ヨー、回転速度、コンパスの向き。
位置
場所
緯度、経度、高度、継続的にサンプリングされます。
ポジション
速度
GPSからの対地速度 (サンプルごと)。
ポジション
コース
地上での進行方向。
ポジション
旅行の形状
距離、所要時間、開始/終了、旅行の中心と半径。
天気
降雨量
ライブ地区レベルの降雨量。
天気
温度
場所ごとの周囲温度。
天気
紫外線指数
UV レベルと露出バンド。
天気
湿度
相対湿度と、活発な気象警報。
道路
道路クラス
高速道路、一次道路、二次道路、住宅地など。
道路
表面
舗装、アスファルト、表面の品質。
道路
制限速度
セグメントの最高速度を掲載。
道路
環境
トンネル、橋、都市の密度。
イベント SDK
デバイスから検証済みレコードまで、数行で完了します。
車載の SDK は、エッジでモーションとGPSをキャプチャし、ローカルで前処理およびバッチ処理を行った後、安全に同期します。コンテキスト、スコアリング、および認証はダウンストリームで行われます。
Yas SDK ·Swift
// Configure the in-vehicle edge SDK
let yas = Yas.configure(
trackerId: "TRK-3194",
vehicleId: "EV-0427"
)
// Start a trip — motion + GPS captured at the edge
let trip = yas.startTrip(type: .passenger)
// Samples stream as the machine moves
trip.onSample { s in
// s.xyAcceleration · s.zAcceleration · s.location
}
// End → batched, synced, scored downstream
let record = await yas.endTrip(trip)
print(record.auraScore) // 0–100データコンテキストの注釈
リスクをその真の文脈で読み取ります。
生のテレメトリはコンテキストがなければ意味がありません。急ブレーキは乾いた高速道路では気にならないが、スクールゾーンの濡れた下り坂では警戒を要する。
ODD エンジンは、すべてのイベントに、それが発生した正確な条件 (道路、速度、天候、密度) をタグ付けするため、リスクは抽象的なものではなく、文脈の中で読み取られます。その歴史は堀でもあります。新参者は過去に戻って記録したことのない道路状況にラベルを付けることはできませんが、私たちの状況は旅行するたびに成長します。
Operational Design Domain
- 道路クラス
- 速度体制
- 曲率
- グラデーション
- レーン
- 表面
- 都市の背景
- 道路環境
- 交通密度
- 天気
24M km
すでに ODD アノテーション付きの露出
私たちが追跡するリスク要因
スピード違反
- スピード違反の頻度
- スピード違反の激しさ
- 交通関連のスピード違反
- 環境特有のスピード違反
- カーブでのスピード違反
縦方向の制御
- ブレーキ頻度
- 加速周波数
- 勾配に応じた制動強度
- 勾配を意識した加速強度
- ローリングストップ周波数
安定性と操縦性
- 高Gフォースイベント
- 突然の車線変更
- 操縦安定性（曲率）
- ジャークの滑らかさ
ドライバーの状態
- 疲労信号
環境および状況に応じたリスク
- 路面リスク
- 動作領域密度
- 気象関連の頻度
- 太陽光の眩しさのリスク
- 高リスクエリアのジオフェンス
効率
- 過剰なアイドリング
“自律型車両、ロボット、ヒューマノイドなど、あらゆるカテゴリーの機械が、そのリスクを実際に測定することなく稼働していました。 YAS の変更点: オペレーターは最終的に各マシンがどの程度安全に動作するかを確認し、損失を削減し、拡張するための信頼を獲得できるようになります。”
スコアリングモデル
あらゆるマシンを 1 つのスケールで採点します。
YAS は、各移動を約 100 のリスク要因に分割し、それらを 1 つのスコアにまとめます。これは、どこにいても、どの車両、フリート、機械でも同じスケールで行われます。
- ~100
- 正規化された危険因子
- 17
- 安全パラメータ
- 1,831,210
- EVフリートの旅行を追跡
そしてそれはそれ自体で説明されます。スコアが変化すると、 YASは、変化したことだけでなく、どの動作がスコアを変化させたかを示します。その「理由」こそが、保険会社が実際に行動できることなのです。
スコアの構築方法
AURA スコア
1
行動の追跡
2
分解する
3
各指標のスコア付け
4
スコアを正規化する
5
行動報酬
6
校正する
ユースケース
5 つの製品ビュー。ライブ信号が 1 つあります。
5 つの製品ビューでは、 YAS が生のマシン テレメトリーをどのようにリスクインテリジェンスに変換するか、つまりマシンを追跡し、リスクを表面化し、フリートオペレーターと保険会社パートナーが同じ信号を受信できるようにする方法を示しています。
01 / 05
ライブマシン追跡
機能 01
1 つのマップ上のすべてのアクティブなマシン
配送ロボット、EVタクシー、 AV - ライブ速度、 AURA スコア、インシデント フラグ付き。ロボット-07はルート途中で停止しました: 速度異常のフラグが立てられ、ポリシーレビューがトリガーされました。
暗号の出所
誰も異議を唱えることのできない検証済みの記録。
スコアは、オペレーターの外部の誰かがそれを信頼する場合にのみカウントされます。 YASは、3 つの保証とともにすべての記録を証拠に変えます。
暗号の出所
キャプチャから認証までの改ざん防止チェーン。記録を遡って変更することはできません。
構造的中立性
オペレーターは自分のレコードを編集できません。ファイアウォールはアーキテクチャ上のものであり、契約上のものではありません。
規制されたスタンディング
規制されたライセンスと事業者の共同署名により、規制当局がすでに認識している証明書の根拠が得られます。
自らの安全を証明するオペレーターは、自らの宿題にマークを付けています。重要なのは中立性であり、それは契約で約束されたものではなく、アーキテクチャに組み込まれています。
ガバナンス
信頼とは 交渉不可。
規制当局は、AIがオープンで説明責任を負い、説明が容易であることを期待しています。 YASは初日からそのように構築されており、監査に合格するために後からパッチを適用したわけではありません。
[レギュレーター対応]
規制当局がAIに期待するものを満たすように構築されています。
[完全な監査証跡]
すべての入力、スコア、説明にはタイムスタンプが付けられ、保存されます。
[わかりやすい理由]
各楽譜には誰でも読める明確な説明が付いています。
[人間が決める]
資格のある人が常に最終決定を行います。
[公平性テスト済み]
スコアはチェックされるため、グループが不当に扱われることはありません。
人が電話をかける
YAS はリスクの全体像を示します。それが決定を下すことはありません。資格のある担当者がすべての通話を確認し、承認します。
変更は最初にテストされます
モデルの更新が公開される前に、実際の運用データに対してテストされ、厳格な安全性チェックをクリアする必要があります。
文書化されていないものは何もありません
すべての入力、スコア、推奨事項はログに記録され、タイムスタンプが付けられるため、後で決定を追跡して確認することができます。
実運用中
マシンエコノミー全体にわたって信頼されています。
のためにEVフリートオペレータードライバーのリスクと安全性の監視
各ドライバーの AURA スコアは、リスクの高い行動と改善すべき箇所を示します — より安全なフリート、より低い損失。
のために保険会社行動に基づいた動的な価格設定
認可された保険会社は、行動ベースの価格設定をサポートするために AURA スコアを使用します。保険料は、保険会社が保持する権限により、静的なプロキシではなく実際の運転を追跡できます。
のためにロボットオペレーター安全性と損失の削減
ロボットの AURA スコアは、ロボットがいかに安全に動作するかを示します。つまり、インシデントや損失が削減され、初日から新しい導入に信頼できる実績が与えられます。
始めましょう
すべてのマシンの背後に検証済みのリスク信号を置きます。
フリート、ロボット、自律システムのスコアリングについてお問い合わせください。または、YAS がすでに稼働している場所をご確認ください。