【実証実験対象者の募集方法】 ソニー損保の自動車保険加入者のうち、ソニーグループとその家族に対して、実験の狙いを伏せて、600人に参加募集を行いました。
対象者として、走行距離やノンフリート等級など既存商品におけるリスク区分の属性傾向が同じとなるような２つの集団（A、Bグループ）を作成しました。
なお、運転時間が極端に少ない方は、正確な測定ができないため、10時間/月以上運転する方のみを対象としました。

【実験期間】 2019年 11月19日～2019年 12月18日を前半1カ月間とし、2019年12月19日～2020年1月17日を後半1カ月間としました。

【実験に対する謝礼】 実験参加の謝礼として、全員に3,000円分のギフトカードを配布しました。これに加え、Bグループは、後半1カ月間の運転計測結果に応じて、もらえる謝礼の額が変化します（Bグループに追加で提示した謝礼金額は、運転スコア90点以上の人に2,000円分、80点～89点の人に1,500円分、70点～79点の人に1,000円分、60点～69点の人に500円分でした）。

【実証実験の流れ】 ①A, B両グループ全員に対し、使用しているスマートフォンに実証実験用アプリをインストールしてもらい、あわせて「GOOD DRIVE デバイス」を保険契約中の車に設置していただきました。
②実験の前半1カ月間は、両グループともいつも通り運転をしてもらいました。実証実験用アプリには、累積計測時間のみが表示されます。
③実験の後半1カ月間は、以下の通りA, Bの条件を変更しました。
Aグループ：累積計測時間が0時間にリセットされます。前半1カ月間と同様に累積計測時間のみが表示されます。
Bグループ：累積計測時間が0時間にリセットされ、画面が実際の「GOOD DRIVE アプリ」に変わります。そして、アプリ上で運転計測に基づく運転スコアと、どんな運転挙動に気を付ければ運転スコアが上がるかというフィードバックが提示されます。加えて、後半1カ月間の運転計測結果に応じて、もらえる謝礼の額が変化することを伝えます。
④こうして、Aグループの前半1カ月間と後半1カ月間の事故リスクの差と、Bグループの前半1カ月間と後半1カ月間の事故リスクの差を比較することで、③でBグループのみに行った施策の効果を測定しました。

【効果測定の手順】 ・まず、以下のように前提を置きました。
(1)各ドライバーの事故リスクは運転挙動の違いだけで変化し、運転挙動から定まる推定事故率指標で表される。
(2)Aグループの前半1カ月間と後半1カ月間の事故リスクの比較結果には、計測時期のずれによる季節性の差異だけが現れているとする。
(3)Bグループの前半1カ月間と後半1カ月間の事故リスクの比較結果には、季節性の差異に加えて、③でBグループのみに行った施策による差異が現れているとする。
・上記の前提のもとで、 A, B両グループの前半1カ月間と後半1カ月間の推定事故率指標の差分※を比較し、統計的に有意な差があることを検証しました。
※両グループの前半1カ月間と後半1カ月間の推定事故率指標の差分の分布については、正規性の検定を行っており、両グループ共に、指標の差分が正規分布に従っていると考えても問題がないことを確かめています。
・具体的には、Welchのt検定という統計手法により、A, Bグループの推定事故率指標の差分の平均値に差があるか否かを検定し、両者には有意な差があるという結果が得られました。
・Bグループにおける推定事故率指標の差異の平均値から、Aグループにおける推定事故率指標の差異の平均値を差し引くことで、季節性の影響を控除しています。こうすることで、Bグループのみに行った施策（③を参照）の純粋な効果を測定することができると考えました。この結果、事故リスクの推定削減率は15.3%になります。
・以上の検証により、Bグループのみに行った施策には、安全運転を促す効果があったことが統計的に有意に示されました。