本クライアントはオーストラリアを代表する都市環境サービス事業者の一つであり、住宅地域および商業地域において廃棄物収集サービスを提供しています。

本事例では、オーストラリアを代表する都市環境サービス事業者が、約2,000台規模の統合型車載監視システムを導入し、トレーサビリティの確立とデータ駆動型の車両管理システムの実現に成功しました。

顧客の主な課題

● 経験依存のルート設計による効率低下

ルートは固定または手動で調整されており、重複走行・迂回・燃料および人件費の増加が発生していました。

● 複雑な都市環境における高い安全リスク

住宅街では歩行者・自転車・一般車両が混在し、車両の死角と相まって安全リスクが増大していました。

● 長時間作業によるドライバー疲労

収集作業は反復的であり、夜間や早朝に行われることが多く、疲労による注意力低下が課題となっていました。

● トレーサビリティの不足

従来運用では証跡データが不十分で、未回収やクレームの検証が困難でした。

● リアルタイム可視化の不足

車両状態や作業進捗、異常事象の把握が遅れ、配車管理に影響を与えていました。

ソリューション

効率・安全・管理の高度化を目的に、本プロジェクトでは、RFID・AI・クラウドを統合した車載監視システムを導入し、データ収集から管理までのクローズドループを構築しました。

RFIDベースごみ箱識別

● 手動入力不要の自動ID認識

● GPSによる収集地点の位置情報紐付け

● 現場画像・映像の同時記録

● クラウドへのリアルタイムデータアップロード

これにより、車両管理システムにおけるデータ精度とトレーサビリティが向上しました。

AI搭載車載MDVR

STONKAMのAI MDVRは、映像監視・AI解析・通信機能を統合した車載監視システムの中核です。

● 歩行者・車両検知：周囲の動体をリアルタイム検知し即時警告

● ドライバー安全監視：疲労・注意散漫を検出し警告

● 前方衝突警告：車間距離を常時監視しリスクを通知

● イベント録画：安全イベント発生時の映像を自動保存・アップロード

4G 車両管理プラットフォーム

クラウドベースの車両管理システムにより、運用は経験依存からデータ駆動へと進化しました。

● 車両のリアルタイム追跡・状態監視

● 収集状況の可視化（完了／未完了）

● ルート再生・データ分析

● リモート監視・配車最適化

● 車両・イベントの一元管理

導入効果

● 運用効率の向上

ルート最適化により重複走行を削減し、データに基づく生産性向上を実現。

● 安全性能の強化

AI検知およびドライバー安全監視により事故リスクを低減し、コンプライアンスを向上。

● トレーサブルで可視化された運用

RFIDと映像データにより未回収を削減し、インシデント検証を支援、透明性と信頼性を向上。

● デジタル化された高度なフリート管理

車両状態・進捗・イベントを明確に可視化し、配車効率と管理精度を向上。

客户の声

「STONKAMは対応が迅速で、フィードバックにも柔軟に対応してくれました。システムは日常業務で安定して稼働しており、効率性と安全性の両面で大きな改善につながっています。」