眠気・疲労認識

眠気・疲労認識とは、コンピュータビジョンと機械学習を用いて運転者の生理的・行動的特徴を分析し、覚醒状態をリアルタイムで評価する技術です。カメラ等のセンサーで目の開閉頻度（PERCLOS）、あくび、頭部の姿勢などを捉えます。EU AI法（規則(EU) 2024/1689）では、車両の安全部品として使用される場合、附属書IIIの高リスクAIシステムに分類され、データ品質、透明性、人的監視、堅牢性に関する厳格な要件が課されます。リスク管理上、これは人的要因による操作リスクを軽減する予防的技術管理策です。ISO 34503:2023も運転者モニタリングに関する指針を提供しており、単なる注意散漫検知とは異なり、精神状態に直結する生理指標に焦点を当てています。

実務応用は3段階で進められます。第一に「リスク評価と法規制マッピング」：EU AI法の附属書IIIに基づき高リスクAIに該当するか確認し、収集する生体認証データについてGDPR第35条に従いデータ保護影響評価（DPIA）を実施します。第二に「技術統合と検証」：ISO 26262（自動車機能安全）に準拠したセンサーとアルゴリズムを選定し、ISO/IEC 42001（AIマネジメントシステム）の枠組みでモデルの訓練・検証プロセスを構築します。第三に「監視と対応メカニズムの構築」：性能を継続的に監視するダッシュボードを設け、明確な運転者への警告手順を定義します。ある国際物流企業は導入後、事故率を15%削減し、EUの新しい車両安全監査を100%通過しました。

台湾企業は主に3つの課題に直面します。1）法規制のギャップ：台湾にはAI専門法がなく、EUへ輸出する企業はEU AI法、GDPR、台湾の個人情報保護法を同時に遵守する必要があり複雑です。2）データプライバシーと信頼：運転者の顔などの生体認証データを収集することは、従業員のプライバシー懸念を引き起こし、台湾個人情報保護法第6条の厳格な同意要件に抵触する可能性があります。3）技術のローカライズ：海外で訓練されたAIモデルは、台湾特有の交通環境（トンネルの多い道路など）では性能が低下する恐れがあります。対策として、ISO/IEC 42001を導入して統合的なコンプライアンスの枠組みを構築し、従業員への透明性を確保して同意を得、ローカルデータを用いた概念実証（PoC）でモデルを調整することが推奨されます。

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