Greater Than Smart Eyeが予測リスクスコアリングで協力関係を深めるプレスリリースを読む
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緑の丘陵地帯にある高速道路インターチェンジの航空写真。オーバーレイには「気候の影響傾向」と書かれた棒グラフが表示され、赤から緑に色分けされた棒グラフで環境パフォーマンスを時系列で視覚化している。

気候の影響を理解する

AIを活用した洞察により、ドライバーの行動が燃料使用量、排出量、エネルギー効率にどのように影響するかを明らかにします。すべての場所と車両(EVを含む)にまたがる普遍的なスコアリングにより、グローバルで混在するフリートのベンチマーキングがかつてないほど容易になります。

地域のフリート データを示すダッシュボードで、ドライバーのクラスターとリスクレベルを強調した地図、時間帯ごとのリスク強度を示す「時間リスク分布」と題されたヒートマップ、3つのフリート(A、B、C)の気候変動とCO₂eへの影響を比較した表(削減率は-8%から-15%、CO₂e削減量は-2136kg)。

行動可能な気候影響データ

気候への影響が最も大きい地域と最も小さい地域を明確に示す集計データにより、グローバルなフリート またはポートフォリオ全体で気候への影響がどのように異なるかを確認できます。特定する:

  • 改善の可能性が最も高いフリートまたはドライバー
  • どれだけの排出量/エネルギーを回避できるか
  • 気候への影響が最も少ないフリートまたはドライバー
スタイライズされた世界地図を背景に、2つの気候影響スコアを重ねて表示。ひとつは「Excellent」と表示された5葉中4.2のスコア、もうひとつは「Good」と表示された3.4のスコアで、地球規模での環境パフォーマンス評価を表している。

世界的にユニークな採点

当社の気候影響スコアリングは、運転する車両に関係なく、気候影響に対するドライバーの影響を特定するという点で、世界的にユニークなものです。これにより、改善すべき分野を簡単に特定することができ、新たなビジネスチャンスが生まれる:

  • ドライバーからのフィードバックによる顧客エンゲージメント
  • 混合フリートにおける持続可能性管理とESG報告
  • 新製品開発

ニーズに合った製品

環境インパクトを数値化するリアルタイムインサイト

ドライバーの環境への影響度やその傾向を、視覚的に把握することができます。

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モビリティの衝突確率の統計を示すダッシュボード

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