安全貸切バスランキング　by 運輸安全AIラボ

1. 使用する情報ソース

ランキングの元となるデータは、以下の国土交通省が公開する公的情報を主に利用しています：

・貸切バス事業者安全性評価認定制度(https://www.mlit.go.jp/jidosha/anzen/bus/index.html)
・行政処分歴（監査・是正指導・行政処分等）
・車両台数・営業所の有無・地域分布
・各事業者の安全運行に関する情報（運転者教育・点検体制等）
・その他、国交省が公表する事業者ごとの基本情報

これらの情報を定期的に収集し、AIモデルによって解析・スコアリングしています。

2. 安全度ランキング計算式の概要

• ▼主要指標の分類と重み付け

  各データ項目を以下のカテゴリに分類し、重要度に応じて重み（Weight）を設定します。
  
  1.安全評価指標（国の評価が基準）
  最重要項目として国の安全性評価に重きを置きます。
  
  2.車両安全性指標
  車両の構造・装備、老朽化具合、安全装置の搭載状況を総合的に評価。
  
  3.運行管理と運転者体制指標
  運転者の質と勤務環境、管理者の体制を評価。
  
  4.事故・行政処分履歴指標
  発生頻度や処分内容に基づき過去の実績を反映。
  
  5.外部評価と遵守状況指標
  外部機関の評価や国土交通省基準の遵守状況を評価。

• ▼スコアの正規化

  各項目の値を0～1のスケールに正規化します（例えば、最大値が1、最小値が0となるようにする）。

• ▼総合スコア計算

  各カテゴリごとにスコアを計算し、重みを考慮して加重平均を取ります。
  最終スコアでランキングを作成します。

3. スコア計算の詳細

• 1. 安全評価指標

  「貸切バス事業者安全性評価認定」に基づき評価。
  ・★★★ : 1.0
  ・★★ : 0.8
  ・★ : 0.5
  ・ー : 0.0
  ・比重: 40%（最重要）

  国の認定は安全の信頼性に直結するため、比重を最も高く設定。

• 2. 車両安全性指標

  車両の年式、安全装置搭載率、老朽化状況、主な運行態様を統合評価。
  
  1.車両年式スコア
  年式の古さによる安全性低下を考慮。以下の基準でスコア化：
  ・年式が最新車両の範囲: 1.0
  ・平均的年式（10年以内）: 0.7
  ・年式が15年以内: 0.4
  ・それ以上: 0.2
  
  2.安全装置搭載スコア搭載率に応じてスコア化（0～1スケール）：
  ・ドライブレコーダー搭載率
  ・デジタル式運行記録計搭載率
  ・ASV（先進安全車両）搭載率
  
  3.運行管理と運転者体制指標
  主な運行態様に応じたリスクを加味（例: 高速道路中心の運行には厳格な評価を適用）。
  車両安全性スコア=年式スコア × 0.3 + 安全装置スコア（平均）× 0.7 ・比重: 15%

• 3. 運行管理と運転者体制指標

  運転者と管理体制を以下の基準でスコア化：
  
  1.運転者の質
  ・正規雇用割合: 高いほど高スコア。
  ・平均勤続年数: 長いほど高スコア（例: 10年以上で1.0）。
  ・平均給与水準: 業界平均を基準に評価。
  
  2.管理体制
  ・運行管理者1人あたりの担当運転者数（少ないほど高評価）。
  ・整備管理者体制（十分な人数で高スコア）。

  運転者
  スコア

  =

  正規雇用比率
  + 勤続年数スコア
  + 給与スコア
  + 管理者体制スコア4

  ・比重: 15%

• 4. 事故・行政処分履歴指標

  事故率や処分件数を考慮して評価。
  
  1.事故報告件数（10万km当たり）
  ・0件: 1.0
  ・～5件: 減点スケール（最大 0.6）。
  ・5件以上: 最低スコア（0.2）。
  
  2.行政処分（車両停止・事業停止）
  ・車両停止: 件数に応じた減点（例: 0件で1.0、10件で0.5以下）。
  ・事業停止: 件数に応じた減点（0件で1.0、1件以上で0.2以下）。

  事故処分
  スコア

  =

  事故報告スコア
  + 車両停止スコア
  + 事業停止スコア3

  ・比重: 20%

• 5. 外部評価と遵守状況指標

  外部機関による安全マネジメント評価・セミナー参加状況を評価。
  ・「〇」: 1.0
  ・「×」: 0.0
  スコアは両項目の平均で計算。
  ・比重: 10%

4. 総合スコア計算式

• 特別な補正ルール

  1.重大事故加点補正
  重大事故（人命に関わる事故）が1件でもある場合、スコアを0.15減点。
  
  2.欠損値対応
  欠損値項目はスコア無効化し、残りのカテゴリスコアに按分。
  
  3.データ異常対応
  外れ値を99パーセンタイルで切り捨てて評価。