フロンタル、全53台に車載器導入　AIドラレコで物流DX/GXを検証

フロンタルとeMotion Fleetは、フロンタルの全車両53台にクラウド型車載器を導入しました。
このうち15台にはAI型ドラレコを導入し、車両・運行管理のDXとCO₂排出削減の効果を共同で検証します。
燃費や排出量の可視化に加え、安全管理や点検・点呼・日報の効率化にも取り組みます。

記事の概要

フロンタルは福岡県と京都府を拠点に、4t～10t車による地場・中距離輸送などを手がけています。
同社は2024年に、国内物流会社として29社目となるSBT認定を取得しました。
2030年までにCO₂排出量を2023年比で42％削減する目標を掲げています。
eMotion Fleetの車載器は、車両データから燃費やCO₂排出量を車両単位で自動算出します。
急加速・急減速やアイドリングによる燃料消費は、車両別・ドライバー別に金額ベースで可視化します。
AI型ドラレコの映像による危険検知と動態データを組み合わせ、警告やコーチングによる安全管理を進めます。
故障コードやバッテリー電圧の監視、日報の自動作成、実走行データを使ったEV導入シミュレーションも行います。

記事のポイント

1. 全車両のデータを可視化： 53台の運行データから燃費、燃料使用量、CO₂排出量を把握し、SBT目標の進捗管理に活用します。
2. AIで安全管理を高度化： 15台のAI型ドラレコで危険を検知し、車両データと組み合わせて警告やコーチングを行います。
3. EV導入もシミュレーション： 実走行データをもとに、商用EV導入時の総保有コストと最適な運用方法を検証します。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： 車両単位で燃費・排出量・安全・整備情報を扱えるため、脱炭素施策を個別の取り組みで終わらせず、運行管理の改善と同じ指標で検証する設計が求められそうです。
• 物流事業者： 安全管理や日報作成に加え、EV導入の採算性まで実走行データで検討できるため、車載器導入の目的を省力化だけでなく、次の車両構成を決める基盤として捉える動きが広がる可能性があります。
• 荷主企業： 運送会社から車両・運行由来の排出量データを受け取れるようになれば、Scope3の把握や削減要請で、輸送会社の選定時にデータ提供力を確認する必要性が高まりそうです。

このニュースの背景

物流業界では、2024年問題への対応と気候変動対策が同時に求められています。
運輸部門は2023年度に国内CO₂排出量の約19％を占め、2027年以降は東証プライム上場企業を中心にScope3を含む排出量開示の義務化が進む見通しです。
フロンタルは2030年までにCO₂排出量を2023年比で42％削減するSBT目標を掲げ、エンジン性能の維持とエコドライブなど、複数の方法で燃費改善を進めています。

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