GOOD DESIGN AWARD

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CC

2014

GOOD DESIGN|グッドデザイン賞

受賞対象名
クラウド型 総合運行管理システム [HORIBA FLEET LINKAGE]
事業主体名
株式会社 堀場製作所
分類
産業用のメディア・ソフトウェア・コンテンツ
受賞企業
株式会社堀場製作所 (京都府)
受賞番号
14G121003
受賞概要
2014年度グッドデザイン賞受賞概要

受賞対象の概要※掲載している情報は、受賞当時の情報のため、現在は異なる場合があります。

概要

HORIBA FLEET LINKAGEは、車両の運行データをクラウド上で一括管理・運用できる新システム。日々の運転から集められたログデータを目に見えるように数値化し解析・蓄積することで、ドライバーの日々の安全運転をサポート。総合的かつ戦略的な運行管理、省エネ運転を推進することで、安心と安全をお届けします。事故を減らし、道路交通安全を実現するアプローチとして、またISO39001運用ツールとしてもご活用いただけます。

プロデューサー

株式会社堀場製作所 自動車計測事業戦略室 向井保夫

ディレクター

株式会社堀場製作所 自動車テレマティクス設計部 佐渡泰之、福田妙子、コーポレートコミュニケーション室 熊内智哉、山本陽太

デザイナー

株式会社堀場製作所 コーポレートコミュニケーション室 熊内智哉

詳細情報

http://www.horiba.com/jp/automotive-test-systems/products/vehicle-driving-control-system/horiba-fleet-linkage/

利用開始
2013年11月
販売地域

日本国内向け

設置場所

日本国内の自動車を保有する企業(運送業、一般企業の営業車両/サービス車両など)

受賞対象の詳細

デザインコンセプト

膨大な運行データをわかりやすく見える化。車両群全体を直感的に把握し、総合的な運行管理を支援。

背景

HORIBAグループは1983年にトラックの運行管理装置の提供を開始して以来、1999年にはデジタルタコグラフ、2005年には映像記録型のドライブレコーダーを開発。ドライバーの意識向上の断面から交通安全と省エネ運転を推進。近年業務車両における運行管理装置の使用は当然の時代となり、膨大な数の運行データが集積。より効率的なデータ収集と効果的なビッグデータの活用が求められています。

デザイナーの想い

情報は、統合され編集されることで、新たな意味を生み出します。情報から意味を読み取るには、専門的な技術と経験が必要。HORIBA FLEET LINKAGEのデザインは、運輸事業者やドライバーといった現場ユーザーのだれもが直感的に理解できるように、情報を整理し、見える化することを大切にしました。集積した運行データが、運転当時の現場状況をありありと語りだすような情報提示のあり方を提案しています。

企画・開発の意義

HORIBA FLEET LINKAGEは、 運行管理装置から自動で送られる運行データをクラウド上で一括管理・運用できる新システム。効率的なデータ集約を実現すると同時に、膨大なデータを見える化することで車両全体の動きを直感的に把握。総合的かつ戦略的な運行管理、省エネ運転施策を推進。

創意工夫

以下2つの側面から情報を見える化することによって、車両群の運行データの直感的な把握を可能にしています。 ①車両群の運行データの見える化: 運行管理装置から送られる速度、急ブレーキ、現場映像といった車両情報を、GPSの位置情報を基に地図上へマッピング。情報を見える化することで、膨大な数の運行データを一目で直感的に把握することが可能。 ②多角的な情報の組み合せによる文脈の見える化: 運行管理装置単体の情報では、速度オーバーや急ブレーキの回数といった数値のみに基づく画一的な管理しか行えなかったのに対し、HORIBA FLEET LINKAGEでは、速度などの車両情報と制限速度や道路規制といった地図情報、車両内外の映像情報を組み合せることによって、速度オーバーや急ブレーキに至る運行情報の文脈を見える化。各車両の状況に合わせた細やかな管理、指導を行うことが可能。

仕様

HORIBA FLEET LINKAGE 閲覧システム要件 OS:Windows Vista, Windows7, Windows8 Web ブラウザ:Microsoft Internet Explorer 7〜10 画像解像度:横1280ピクセル以上

どこで購入できるか、
どこで見られるか

製品情報 クラウド型総合運行管理システム

審査委員の評価

いわゆるビッグデータと呼ばれるログデータは、集めることは容易くなったが、それを有効に活用することは、今なお難しい。その背景にあるのは、平均や分散といった統計的データで世界を見がちな私たちの既成概念である。全体的な傾向ではなく、個々のデータの特徴や結びつきを如何に迅速に発見できるか。これは、そのための新たなツールの提案である。

担当審査委員| 永井 一史   鹿野 護   久保田 晃弘   遠山 正道   中谷 日出  

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