ナイジェリアの人工知能・機械学習研究者であり開発者でもあるボルワジ・ファグバロ氏は、ナイジェリアの道路で収集したデータを用いて、運転者の気散りとなる行動を検知するAIシステムを開発したと述べている。同氏はこの技術を、ナイジェリアで製造または組立される車両に適応させたい考えている。

ファグバロ氏は、モデルの学習のためにナイジェリア人ドライバーから約48時間の運転データを収集したと述べている。このシステムは、運転中の飲食などの行動を認識し、リアルタイムで運転者に警告を出す。

同氏は、他の市場向けに構築されたドライバーモニタリングシステムは現地の条件を考慮していない可能性があると主張する。照明、肌の色、カメラの設置位置が、こうしたシステムが運転者の行動を読み取る精度に影響しうるという。ドライバーモニタリングはすでに確立された自動車安全の分野であり、欧州の規制当局は、眠気や気散りを警告するシステムの新車への搭載を義務付けており、カメラベースのモニタリングは新車でますます一般的な機能となっている。だからこそ、現地の条件下的なデータで学習させるという問題が焦点となる。

「ナイジェリア人ドライバーとナイジェリアの運転条件に特化して構築されたら、ドライバーモニタリングシステムはどのようなものになるだろうか」と同氏は問う。この問いがプロジェクトの原点となった。

長期的な計画はドライバーコーチングプラットフォームだ。時間の経過に伴う行動を追跡し、気散りがどの程度の頻度で発生しているか、運転習慣が改善しているか悪化しているかについての週次レポートを生成するという。この機能がすでに稼働しているかどうか、ファグバロ氏は明らかにしていない。

さらに同氏は、現地のドライバーを代表するデータで学習したこうしたシステムを、最終的にメーカーが安全技術の開発やテストに活用できる可能性にも言及している。

Technextはシステムの性能を独自に検証できていない。ファグバロ氏は精度データを提供しておらず、テストを行っているメーカー、フリート事業者、配企業の名前も挙げていない。現時点で、システムの性能に関する公的な指標は存在しない。

ナイジェリアの道路は依然として危険な状態にある。連邦道路安全機関(FRSC)は2025年、全国で1万446件の交通事故と5,289人の死亡者を記録した。事故件数は2024年の9,570件から9.2%増加した一方、死亡者数は5,421人から2.4%減少した。ただし、この減少は同機関の死亡者10%削減目標には届かなかった。

気散りはすでにFRSCの議題に上がっている。Shehu Mohammed長官は、脇見運転の停止を運転者に呼びかけるテーマの下で2025年の「Ember months」キャンペーンを開始した。しかし、速度超過が依然として記録されている最大の原因となっている。2025年12月には、特定された事故原因の41%が制限速度違反だった。統計上は、気散りによってどれだけの事故が起きたかは示されておらず、この技術がナイジェリアで直面する問題の規模は測定されていないままだ。

配車業界も変化している。Uberは2026年9月2日にナイジェリアでの事業を停止すると確認しており、12年間の市場参入に幕を下ろす。配車ドライバーを支援してきたラゴス発の車両ファイナンス企業Mooveは、10月8日にナイジェリア事業を縮小すると発表した。対象車両のうち約350億ナイラ相当の車両は、既存顧客の完全所有に移行し、会社への追加支払いは発生しないという。

ファグバロ氏は、自分のシステムがいずれかの企業と関係があるのか、配車ドライバー向けに構築されたのかについては言及していない。現地の運転データで学習したシステムを最終的に誰が利用するのか——個人ドライバー、フリート事業者、メーカーか——そして、精度データからテストパートナーの特定まで、不足している情報開示がいつか実現するのかが、プロジェクトの今後で注目すべき主なポイントである。