ユースケースの狙い

貨物自動車運送事業者の賃金水準・安全実態の可視化による事業者支援の高度化

昨年度の実証では、貨物自動車運送事業者の労働生産性ランキングの可視化や重回帰分析による影響要因の特定機能を開発しました。一方で、人件費に関する項目の未活用、ユーザーによる手動でのグループ分類への未対応、報告書の受領年度のミスマッチといった課題が明らかになりました。
こうした課題を踏まえ、分析項目の追加や対象報告書の年次・範囲の拡大によりアプリ機能を拡充することを目指しました。
LINKS VedaおよびLINKS BIを用いた実証では、「運転者への給与支給が下位である事業者の抽出」「低運賃で運送を引き受けている事業者の抽出」「悪質な事故を起こしている・事故件数が多い事業者の抽出」の3つのテーマについて検証を行いました。

LINKS Veda＆BI　

使用するデータ

元データ名	貨物自動車運送事業実績報告書
データ作成方法 ・内容	紙のデータをLINKS Vedaにより構造化
データ構造化後 の主な項目	事業者名 　株式会社〇〇物流 営業概要_従業員数 　29 運転者数(人) 　50 輸送実績_営業収入_千円 　188,123 輸送トン数_実運送トン 　11,000
年次	2023年度
範囲	全国
作成レコード数	40,322
原典情報	e-GOV　貨物自動車運送事業報告規則第４号様式（第２条関係）（日本産業規格Ａ列４版） https://laws.e-gov.go.jp/law/402M50000800033/#Mp-At_2-Pr_2-It_1

元データ名	一般貨物自動車運送事業報告書
データ作成方法 ・内容	紙のデータをLINKS Vedaにより構造化
データ構造化後の 主な項目	事業者名 　〇〇運送株式会社 給与・手当 合計千円 　60,000 財務諸表損益計算書_当該事業営業収益 千円 　250,030 貸借対照表_流動資産 千円 　75,804 一般貨物自動車運送事業損益明細表_営業収益 運送収入 貨物運賃 千円 　250,030
年次	2023年度
範囲	近畿運輸局
レコード数	8,717
原典情報	国土交通省　一般貨物自動車運送事業　事業報告書 https://www.mlit.go.jp/jidosha/jidosha_tk4_000102.html

元データ名	自動車事故報告書
データ作成方法 ・内容	紙のデータをLINKS Vedaにより構造化
データ構造化後の 主な項目	自動車の使用者の氏名又は名称 　〇〇交通株式会社 発生日時 　2024-09-1316:20:00 当時の状況_大分類 　[車両状況,乗客対応,報告・記録・点検状況] 営業所及び運行等の状況_当時の運行計画 　〇〇バスセンター→15：23発 〇〇経由 〇〇行 当時の状況_車両の故障に起因する場合の故障箇所 　燃料装置
年次	2023年度、2024年度
範囲	全国
レコード数	8,657
原典情報	国土交通省 関東運輸局　神奈川運輸支局　事故報告書様式 https://wwwtb.mlit.go.jp/kanto/s_kanagawa/seibi_about12.html

その他のデータ

• 【集計データ】貨物自動車運送事業実績報告書集計データ
• 【集計データ】一般貨物自動車運送事業報告書集計データ

本UCのアウトプット例

１．運転者への給与支給が下位である事業者の抽出

事業実績報告書と事業報告書を事業者名・住所で統合し、一般貨物自動車運送事業者について運転者1人当たり給料・手当や人件費の水準を算出・可視化することで、給与水準が低い事業者の把握や賃金改善策の検討に活用できます。

２．低運賃で運送を引き受けている事業者の抽出

事業実績報告書と事業報告書を統合し、1日1車当たり実車キロで事業者を分類したうえで、実車キロ当たり運送収入を算出・可視化することで、特に長距離輸送で低運賃となっている事業者を抽出し、適正運賃確保に向けた分析に活用できます。

３．悪質な事故を起こしている・事故件数が多い事業者の抽出

事業実績報告書と自動車事故報告書を事業者名・住所で統合し、実車キロ当たり事故件数を算出・可視化することで、事故件数が多い事業者や重大事故リスクの高い事業者を把握し、安全対策や重点的な指導監督の検討に活用できます。

実証会の様子

今回の検証会を通じて、システムの活用イメージを持つことができ、これまで紙ベースで保管され、提出件数の把握にとどまっていた事業報告書・実績報告書についても、ツールを用いることで容易に分析できることが確認されました。一方で、データ連携等運用面の懸念も今後の検討すべき課題として示されました。

＼　利用者の声　／