実測データで、安全輸送をプレミアムに。
Carbon DTGが車両から直接読み取った実測データを標準化し、安全輸送への転換を支える物流AI標準です。APIとMCPひとつで安全だけでなく炭素データ分析とLCS API機能まで併せて実行する — LCSの上に立つ一段上のAX製品です。
LCSの上に立つ、一段上のAX。
LASはAPIとMCPで安全だけでなく炭素データ分析とLCS API機能までまとめて実行します。LCSが行うことをそのまま含み、その上に安全と対話型AIを載せた上位の面です。
LASがそのまま含んで実行 — 炭素データ分析とLCS API機能。
同じ実測データの上に、安全走行・運行分析を加えます。
API·MCPひとつで炭素と安全を一緒に — LCSより一段上のAX製品。
測れば、プレミアムになります。
実測は2方向のプレミアム転換を開きます — 炭素(LCS)はグリーン輸送へ、安全(LAS)は安全輸送へ。どちらもデータで証明されるため、単価として返ってきます。
実測炭素データで荷主のScope 3を下げ、検証済みグリーン輸送をプレミアムオーダーへつなげます。
実測安全データで安全運行を証明し、危険物・高価貨物の安全輸送プレミアムへつなげます。
どちらの転換も「主張」ではなく改ざんを防いだ実測データで証明されるため、受注・単価・リスク低減として返ってきます。
証明の座標 — グリーンプレミアムはlcs_record_hash、安全プレミアムはscore_hash。どちらもsha256ハッシュで改ざんが防がれているため、単価交渉のテーブルに「主張」ではなく再現可能なデータを載せます。
安全を、データとして扱います。
安全走行スコア自動化
Carbon DTGが実測した走行・急加減速・アイドリングなどから安全指標を正規化し、スコアを自動算出します。
安全運行分析
車両・運転・経路単位でリスクパターンを分析し、安全輸送が必要な区間と車両を識別します。
安全車両の指定配車支援
危険物・爆発物・半導体など安全輸送が必要な貨物に、安全が検証された車両を優先指定できるよう支援します。
事故率を下げるルート
ブラックアイスバーンの危険区間と事故多発区間を避けるルートを提案し、事故の可能性そのものを下げます。
対話型AI · 問答
正規化された安全データを根拠に、担当者が自然言語で尋ね、根拠とともに回答を得ます。
炭素分析 · LCS API統合
同じ面で炭素データ分析とLCS API機能まで実行 — 安全と炭素をひとつのAPI·MCPでまとめて。
スコアは、車両が実際に生み出したシグナルから。
安全走行スコアは作りません。Carbon DTGがすでに読み取る危険運転シグナルを100kmあたりの発生率に正規化し、バージョン固定の決定論関数で計算します。数値を作るのはルールであってAIではありません — AIはデータ加工と引用型の問答のみ。
各スコアは入力ベクトルのsha256ハッシュ(score_hash)で固定されます — 炭素排出の記録と同じ方式で再現・検証可能。無データ(DTG未接続)は0点ではなく「未算定」と表記します(未算定 ≠ 0)。危険物の配車はスコアのない車両を安全に除外します。
AIは方法論を、判定はデータが。
LASのAIは数字を作りません。正規化されたデータ加工方法論でのみ生成・問答し、安全スコアや判定は決定論的に計算されます。すべての出力に出所が付きます。
- 正規化された実測データのみ使用 — 推定の捏造なし
- 数値・判定は決定論 · AIは記述・方法論を補助
- すべてのAI出力に出所(provenance)を表記 · 未算定≠0
- 証拠は改ざんを防いだ実測 — 「主張」ではなくデータ
Claude Codeで、手軽に。
プレイグラウンドで実験し、APIで連携し、LAS MCP(エージェント間)でClaude Codeからそのまま開発します。
対話的に安全・炭素分析を試す場所。
安全スコア・分析に加え、炭素分析・LCS API機能までひとつに連携。
Claude Code開発者のためのエージェント間プロトコル。
LAS MCPはLCS MCPをそのまま包含し(炭素ツール全部)、その上に安全・対話型ツールを加えます。スコア・判定は決定論(score_hashで改ざん防止)、マッチングは推薦であり自動発令ではありません。(開発中)