(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
二輪車の衝突時の速度を示す二輪車衝突時速度情報と、衝突の状況に応じた複数段階の危険度が割り当てられている情報であって少なくとも衝突部位を示す情報を含む衝突状況情報とに基づいて、当該二輪車に搭乗する乗員の当該衝突による傷害の危険度を傷害危険度として算出する危険度算出部
を備え、
前記衝突状況情報は、前記乗員が頭部を保護するヘルメットを着用しているか否かを示す情報、又は前記二輪車の排気量を示す情報のいずれか一方を少なくとも含む
危険度算出装置。
【請求項２】
前記危険度算出部は、前記衝突状況情報を取得できない場合には当該衝突状況情報に割り当てられている危険度のうち最も高い段階の危険度に基づいて、前記傷害危険度を算出する
請求項１に記載の危険度算出装置。
【請求項３】
前記二輪車衝突時速度情報とは、当該衝突に応じて出力される情報である
請求項１又は請求項２に記載の危険度算出装置。
【請求項４】
前記危険度算出部が算出する前記傷害危険度と、予め定められた危険度の基準とに基づいて、前記衝突の状況を示す衝突情報を出力するか否かを判定する出力判定部と、
前記出力判定部が判定した結果に基づいて、前記衝突情報を出力する衝突情報出力部と
を更に備える請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の危険度算出装置。
【請求項５】
前記衝突情報には、前記衝突が生じた位置を示す位置情報と、前記危険度算出部が算出した前記傷害危険度とが含まれる
請求項４に記載の危険度算出装置。
【請求項６】
前記危険度算出部は、二輪車に衝突した他の車両の当該衝突時の速度を示す車両衝突時速度情報と、当該二輪車の当該衝突時の速度を示す前記二輪車衝突時速度情報とに基づいて前記傷害危険度を算出する
請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の危険度算出装置。
【請求項７】
前記危険度算出部は、前記他の車両の衝突箇所を示す情報に更に基づいて、前記傷害危険度を算出する
請求項６に記載の危険度算出装置。
【請求項８】
前記車両衝突時速度情報とは、当該衝突に応じて出力される情報である
請求項６又は請求項７に記載の危険度算出装置。
【請求項９】
前記二輪車の衝突時の位置を示す情報と、前記他の車両の衝突時の位置を示す情報とに基づいて、前記二輪車衝突時速度情報と前記車両衝突時速度情報とを対応付ける対応付部を更に備え、
前記危険度算出部は、対応付けられた前記二輪車衝突時速度情報と、前記車両衝突時速度情報とに基づいて、前記傷害危険度を算出する
請求項６から請求項８のいずれか一項に記載の危険度算出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、危険度算出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、自動車乗員用の傷害予測アルゴリズムによって乗員の死亡重傷率を予測し、負傷乗員の早期治療を支援することにより救命率向上を目的とするシステムが知られている（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−３１０３０９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
日本の二輪車事故は、事故全体の１６．９％であり、そのうち二輪車対四輪車事故が３３％、二輪車単独事故が２４％発生している。しかし、二輪車事故に対応した二輪車乗員用の傷害予測アルゴリズムは開発されておらず、二輪車事故を対象とした二輪車乗員用の傷害予測アルゴリズムの開発が必要とされている。
そこで、本発明の課題は、二輪車対車両事故を対象とする二輪車乗員用危険度算出装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一態様は、二輪車の衝突時の速度を示す二輪車衝突時速度情報と、衝突の状況に応じた複数段階の危険度が割り当てられている情報であって少なくとも衝突部位を示す情報を含む衝突状況情報とに基づいて、当該二輪車に搭乗する乗員の当該衝突による傷害の危険度を傷害危険度として算出する危険度算出部を備え、前記衝突状況情報は、前記乗員が頭部を保護するヘルメットを着用しているか否かを示す情報、又は前記二輪車の排気量を示す情報のいずれか一方を少なくとも含む危険度算出装置である。
【０００７】
また、本発明の一容態の危険度算出装置は、前記危険度算出部は、前記衝突状況情報を取得できない場合には当該衝突状況情報に割り当てられている危険度のうち最も高い段階の危険度に基づいて、前記傷害危険度を算出する。
【０００８】
また、本発明の一容態の危険度算出装置は、前記二輪車衝突時速度情報とは、当該衝突に応じて出力される情報である。
【０００９】
また、本発明の一容態の危険度算出装置は、前記危険度算出部が算出する前記傷害危険度と、予め定められた危険度の基準とに基づいて、前記衝突の状況を示す衝突情報を出力するか否かを判定する出力判定部と、前記出力判定部が判定した結果に基づいて、前記衝突情報を出力する衝突情報出力部とを更に備える。
【００１０】
また、本発明の一容態の危険度算出装置は、前記衝突情報には、前記衝突が生じた位置を示す位置情報と、前記危険度算出部が算出した前記傷害危険度とが含まれる。
【００１１】
また、本発明の一容態の危険度算出装置は、前記危険度算出部は、二輪車に衝突した他の車両の当該衝突時の速度を示す車両衝突時速度情報と、当該二輪車の当該衝突時の速度を示す前記二輪車衝突時速度情報とに基づいて前記傷害危険度を算出する。
【００１２】
また、本発明の一容態の危険度算出装置は、前記危険度算出部は、前記他の車両の衝突箇所を示す情報に更に基づいて、前記傷害危険度を算出する。
【００１３】
また、本発明の一容態の危険度算出装置は、前記車両衝突時速度情報とは、当該衝突に応じて出力される情報である。
【００１４】
また、本発明の一容態の危険度算出装置は、前記二輪車の衝突時の位置を示す情報と、前記他の車両の衝突時の位置を示す情報とに基づいて、前記二輪車衝突時速度情報と前記車両衝突時速度情報とを対応付ける対応付部を更に備え、前記危険度算出部は、対応付けられた前記二輪車衝突時速度情報と、前記車両衝突時速度情報とに基づいて、前記傷害危険度を算出する。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、二輪車対車両事故を対象とする二輪車乗員用危険度算出装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】危険度の算出に用いる予測アルゴリズムに用いられるリスクファクタの一例を示す図である。
【図２】二輪車と四輪車の危険認知速度別の事故件数と累積構成率とを示す図である。
【図３】二輪車と四輪車との衝突部位別の件数と構成率との一例を示す図である。
【図４】二輪車対四輪車での傷害予測モデルを構築した結果の一例を示す図である。
【図５】ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １を用いて、重症死亡率を算出した結果の一例を示す図である。
【図６】二輪車の危険認知速度と死亡重症率との関係の一例を示す図である。
【図７】ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２によって算出される、事故構成率が高い衝突部位上位３形態毎の危険認知速度と死亡重症率との関係の一例を示す図である。
【図８】乗員の年齢別の死亡重症率をＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １及びＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２によって算出した一例を示す図である。
【図９】ヘルメット着用の有無別の死亡重症率をＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １及びＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２によって算出した一例を示す図である。
【図１０】二輪車の排気量の違いによる死亡重症率をＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １及びＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２によって算出した一例を示す図である。
【図１１】評価によって分類される結果を示す図である。
【図１２】ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １及びＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２のＲＯＣ曲線とＡＵＣの一例を示す図である。
【図１３】ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １から算出された死亡重症率に基づいて、アンダートリアージ率及びオーバートリアージ率と、閾値との関係を解析した結果の一例を示す図である。
【図１４】ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２から算出された死亡重症率に基づいて、アンダートリアージ率及びオーバートリアージ率を解析した結果の一例を示す図である。
【図１５】二輪車前面と四輪車前面との衝突状態での、二輪車の危険認知速度と四輪車の危険認知速度とから算出される死亡重症率の一例を示す図である。
【図１６】二輪車前面と四輪車側面との衝突状態での、二輪車の危険認知速度と四輪車の危険認知速度とから算出される死亡重症率の一例を示す図である。
【図１７】二輪車側面と四輪車前面との衝突状態での、二輪車の危険認知速度と四輪車の危険認知速度とから算出される死亡重症率の一例を示す図である。
【図１８】実施形態１に係る危険度算出装置の構成の一例を示す図である。
【図１９】実施形態２に係る危険度算出装置の構成の一例を示す図である。
【図２０】実施形態３に係る危険度算出装置の構成の一例を示す図である。
【図２１】実施形態３に係る危険度算出装置の動作の一例を示す流れ図である。
【図２２】実施形態４に係る危険度算出装置の構成の一例を示す図である。
【図２３】実施形態４に係る危険度算出装置の動作の一例を示す流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図を参照して、危険度算出装置が、危険度の算出に用いる予測アルゴリズムについて説明する。
危険度の算出に用いる予測アルゴリズムは、交通事故総合分析センター（以下、ＩＴＡＲＤＡと記載する）の交通事故統合データベースを用いて構築された。危険度算出アルゴリズムには、２通りの予測アルゴリズムがある。予測アルゴリズムのうち、１つはＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １と称する、二輪車対車両事故に対して二輪車から得られる衝突情報のみで、二輪車乗員の重傷度を予測するアルゴリズムである。もう一方はＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２と称する、二輪車と衝突した衝突相手からも衝突情報を得られる場合に、二輪車と衝突相手との双方から得られる衝突情報を用いて、衝突した二輪車乗員の重傷度を予測するアルゴリズムである。
また、これら２つの予測アルゴリズムを用いて、予測アルゴリズムの精度を評価した後に、衝突を自動通報するための閾値を導いた。
【００１８】
［事故データの集計条件］
予測アルゴリズムは、ＩＴＡＲＤＡの交通事故統合データベースの事故データを用いて構築された。事故データの集計条件は、２００５年から２０１４年までの１０年間とし、二輪車対四輪車（普通乗用車，軽乗用車）事故を用いた。事故データの集計条件に対応する有効事故データの総件数は８７４，１５９件であり、交差検証法（クロスバリデーション）を適用するため、事故データを奇数年に発生した４５７，８４０件の事故データと、偶数年に発生した４１７，３０９件の事故データとに二分割している。交差検証法とは、奇数年に発生した事故のデータによって予測アルゴリズムを構築し、予測アルゴリズムの構築に用いていない偶数年に発生した事故のデータに予測アルゴリズムを適用することにより、精度を検証する手法である。
【００１９】
［事故データの集計項目］
交通事故統合データベースの集計項目は図１に示す７項目である。
図１は、危険度の算出に用いる予測アルゴリズムに用いられるリスクファクタの一例を示す図である。リスクファクタには、図１に示す（１）から（７）までのリスクファクタが含まれる。
【００２０】
（１）Ｔｒａｖｅｌ  ｓｐｅｅｄ（二輪車衝突時速度情報の一例）とは、衝突の大きさを示すリスクファクタである、二輪車ＭＣの危険認知速度である。危険認知速度とは二輪車乗員が四輪車ＦＶを認知し、危険回避措置をとる直前の速度である。予測アルゴリズムでは、二輪車ＭＣの危険認知速度を０（ｋｍ／ｈ）から６０（ｋｍ／ｈ）までを、１０（ｋｍ／ｈ）間隔の６区分に分けて集計する。集計した各区分の中央値から連続変数として解析を行う。なお、事故データとして、二輪車ＭＣの危険認知速度が６１（ｋｍ／ｈ）以上も集計したが、中央値が導出不可のため、予測アルゴリズムの構築に用いた有効データからは除外した。
【００２１】
（２）Ｃｒａｓｈ  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ（衝突状況情報の一例）とは、二輪車ＭＣの衝突部位を示すリスクファクタである。二輪車ＭＣの衝突部位は二輪車ＭＣの前面、二輪車ＭＣの側面及び二輪車ＭＣの後面の３区分とした。
（３）Ａｇｅ（衝突状況情報の一例）とは、二輪車乗員の年齢を示すリスクファクタである。二輪車乗員の人体の衝撃耐性の違いを予測アルゴリズムに反映するべく、二輪車乗員の年齢を集計項目とした。年齢の区分は１６〜５４歳以下、５５〜６４歳及び６５歳以上の３区分とした。
（４）Ｈｅｌｍｅｔ  ｕｓｅ（衝突状況情報の一例）とは、頭部を保護するヘルメットを、二輪車乗員が着用しているか否かを示すリスクファクタである。ヘルメット着用（離脱を含む）及びヘルメット非着用・不明の２区分を集計項目とした。
（５）Ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ（衝突状況情報の一例）とは、二輪車ＭＣの排気量を示すリスクファクタである。二輪車ＭＣの排気量の違いが二輪車乗員の傷害に与える影響を考慮するべく、二輪車ＭＣの排気量を集計項目とした。二輪車ＭＣの排気量の区分は、原動機付自転車５０ｃｃ以下、第二種原動機付自転車５１〜１２５ｃｃ、普通自動二輪車１２６〜４００ｃｃ及び大型自動二輪車４０１ｃｃ以上の４区分とした。
【００２２】
（６）Ｔｒａｖｅｌ  ｓｐｅｅｄ（車両衝突時速度情報の一例）とは、四輪車ＦＶの危険認知速度を示すリスクファクタである。四輪車ＦＶの危険認知速度は、二輪車ＭＣでの（１）Ｔｒａｖｅｌ  ｓｐｅｅｄの集計区分と同様の６区分で集計した。
（７）Ｃｒａｓｈ  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ（他の車両の衝突箇所を示す情報の一例）とは、四輪車ＦＶの衝突部位を示すリスクファクタである。四輪車ＦＶの衝突部位は、二輪車ＭＣでの（２）Ｃｒａｓｈ  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎと同様に、四輪車ＦＶの前面、四輪車ＦＶの側面及び四輪車ＦＶの後面の３区分に分けて集計した。
【００２３】
［事故データの単純集計］
予測アルゴリズム構築の前解析として事故データの単純集計を行う。これは事故データの傾向を解析することを目的として、リスクファクタの集計項目毎に集計した。
図２は、二輪車ＭＣと四輪車ＦＶの危険認知速度別の事故件数と累積構成率とを示す図である。
二輪車ＭＣの危険認知速度別の事故件数は、グラフＢ１に示すように、２１〜３０（ｋｍ／ｈ）が最も多く、３２万件（構成率３６％）である。一方で、四輪車ＦＶの危険認知速度別の事故件数は、グラフＢ２に示すように、０〜１０（ｋｍ／ｈ）が最も多く４３万件（構成率４９％）である。二輪車ＭＣと四輪車ＦＶとの事故における危険認知速度の特徴として、四輪車ＦＶよりも二輪車ＭＣの方が、高い速度域で事故が発生している。
【００２４】
次に、図３を参照して、二輪車ＭＣと四輪車ＦＶとの衝突部位別の件数と構成率について説明する。
図３は、二輪車ＭＣと四輪車ＦＶとの衝突部位別の件数と構成率との一例を示す図である。
衝突部位の組み合わせ構成が、リスクファクタにおける衝突形態となるものとみなすと、二輪車ＭＣ対四輪車ＦＶ事故の衝突形態で最も多い形態は、図３に示すように、二輪車前面と四輪車前面との衝突形態である。二輪車前面と四輪車前面との衝突形態は、衝突形態全体の３２．８％を構成している。二輪車ＭＣ対四輪車ＦＶ事故の衝突形態で二番目に多い衝突形態は、二輪車前面と四輪車側面との衝突形態である。二輪車前面と四輪車側面との衝突形態は、衝突形態全体の２１．０％を構成している。三番目に多い衝突形態は、二輪車側面と四輪車前面との衝突である。二輪車側面と四輪車前面との衝突形態は、衝突形態全体の１８．７％を構成している。上述した、上位３つの衝突形態が、事故全体の７１％を構成している。一方で、後面同士や、二輪車後面に四輪車側面が衝突する衝突形態も０．３％存在する。
【００２５】
［傷害予測アルゴリズムの構築方法］
二輪車乗員の死亡重傷率を予測するアルゴリズムを式（１）示すロジスティック回帰モデルを用いて構築する。ここで、死亡重症率の「死亡」とは、二輪車乗員が事故発生後２４時間以内に死亡することを示す。また、死亡重症率の「重傷」とは二輪車乗員が、事故発生後、３０日以上の治療が必要となる傷害を被ることを示す。
【００２６】
【数１】
0006782896.tif 000002
【００２７】
ここで、式（１）中のＰとは、死亡又は重傷となる確率を意味する死亡重傷率である。式（１）中のＰが、１である場合は、二輪車乗員が死亡又は重症を示す。また、式（１）中のＰが、０である場合は、二輪車乗員が軽傷又は無傷を示す。また、式（１）中のＺとは、複数のリスクファクタの組み合わせによる、衝突モードの線形結合和であり、式（２）により表される。
【００２８】
【数２】
0006782896.tif 000003
【００２９】
式（２）中のＸとは、個々のリスクファクタの区分化された変数群であり、事故の状況を示す。また、式（２）中のβとは、各リスクファクタの偏回帰係数であり、最尤法により推定している。
つまり、死亡重症率Ｐは、式（１）から算出される。また、式（１）中のＺは、式（２）に示すように、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １及びＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２とそれぞれ対応付けられたリスクファクタ毎に定められた偏回帰係数βと、各リスクファクタに該当する値との積をそれぞれ算出し、算出された結果を加算することによって算出される。
【００３０】
［予測アルゴリズムの構築結果］
図４にＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １及びＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２の構築結果を示す。
図４は、二輪車対四輪車での傷害予測モデルを構築した結果の一例を示す図である。
図４には、各リスクファクタの偏回帰係数β（Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ：β）、標準誤差（Ｓ．Ｅ．）及びＷａｌｄ検定によるＰ値（Ｐ−Ｖａｌｕｅ）の一覧を示す。構築した予測アルゴリズムの各リスクファクタは、全てＰ値が０．００１よりも小さく、統計的に有意であると認められるＰ値である０．０５よりも小さな値である。つまり、各リスクファクタの偏回帰係数βは、統計学的に有意な変数である。
【００３１】
リスクファクタには、”Ｉｎｔｅｒｃｅｐｔ”と、二輪車の危険認知速度を示す”Ｔｒａｖｅｌ  Ｓｐｅｅｄ（Ｍｏｔｏｒｃｙｃｌｅ）”と、二輪車の衝突部位を示す”Ｃｒａｓｈ  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ（Ｍｏｔｏｒｃｙｃｌｅ）”と、二輪車乗員の年齢を示す”Ａｇｅ”と、頭部を保護するヘルメットを二輪車乗員が着用しているか否かを示す”Ｈｅｌｍｅｔ  ｕｓｅ”と、二輪車ＭＣの排気量を示す”Ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ”と、四輪車ＦＶの危険認知速度を示す”Ｔｒａｖｅｌ  ｓｐｅｅｄ（Ｆｏｕｒ−ｗｈｅｅｌ  ｖｅｈｉｃｌｅ）”と、四輪車ＦＶの衝突部位を示す”Ｃｒａｓｈ  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ（Ｆｏｕｒ−ｗｈｅｅｌ  ｖｅｈｉｃｌｅ）”とがある。
【００３２】
リスクファクタのうち”Ｉｎｔｅｒｃｅｐｔ”に割り当てられた偏回帰係数βは、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １の場合には”−２．８１０”、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２の場合には”−４．５０２”である。
【００３３】
リスクファクタのうち”Ｔｒａｖｅｌ  Ｓｐｅｅｄ（Ｍｏｔｏｒｃｙｃｌｅ）”の偏回帰係数βは、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １の場合には”０．０３５”、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２の場合には”０．０３７”である。
【００３４】
リスクファクタのうち”Ｃｒａｓｈ  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ（Ｍｏｔｏｒｃｙｃｌｅ）”には、複数段階のリスクファクタが割り当てられている。”Ｃｒａｓｈ  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ（Ｍｏｔｏｒｃｙｃｌｅ）”には、二輪車ＭＣの前面を示す”Ｆｒｏｎｔａｌ”と、二輪車ＭＣの側面を示す”Ｓｉｄｅ”と、二輪車ＭＣの後面を示す”Ｂａｃｋ”とがある。
衝突部位が二輪車の前面であることを示す”Ｆｒｏｎｔａｌ”に割り当てられた偏回帰係数βは、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １の場合には”０．３８０”、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２の場合には、”０．９４４”である。
衝突部位が二輪車の側面であることを示す”Ｓｉｄｅ”に割り当てられた偏回帰係数βは、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １の場合には”０．４８７”、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２の場合には、”０．８５２”である。
衝突部位が二輪車の後面であることを示す”Ｂａｃｋ”に割り当てられた偏回帰係数βは、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２共に”−”であって、二輪車乗員の死亡重症率Ｐに影響を及ぼさないことを示している。
【００３５】
リスクファクタのうち”Ａｇｅ”には、複数段階のリスクファクタが割り当てられている。”Ａｇｅ”には、二輪車乗員の年齢として、１６〜５４歳以下を示す”１６−５４ｙｅａｒｓ”と、５５〜６４歳を示す”５５−６４ｙｅａｒｓ”と、６５歳以上を示す”ｏｖｅｒ６５ｙｅａｒｓ”とがある。
”１６−５４ｙｅａｒｓ”に割り当てられた偏回帰係数βは、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２共に”−”であって、二輪車乗員の死亡重症率Ｐに影響を及ぼさないことを示している。
”５５−６４ｙｅａｒｓ”に割り当てられた偏回帰係数βは、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １の場合には”０．８１３”、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２の場合には”０．７７８”である。
”ｏｖｅｒ６５ｙｅａｒｓ”に割り当てられた偏回帰係数βは、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １の場合には”１．２４６”、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２の場合には”１．１２７”である。
【００３６】
リスクファクタのうち”Ｈｅｌｍｅｔ  ｕｓｅ”に割り当てられた偏回帰係数βは、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １の場合には”−０．７８５”、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２の場合には”−０．５８５”である。
【００３７】
リスクファクタのうち”Ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ”には、複数段階のリスクファクタが割り当てられている。”Ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ”には、二輪車の排気量として、原動機付自転車５０ｃｃ以下を示す”Ｕｎｄｅｒ５０ｃｃ”と、第二種原動機付自転車５１−１２５ｃｃを示す”１５−１２５ｃｃ”と、普通自動二輪車１２６−４００ｃｃを示す”１２６−４００ｃｃ”と、大型自動二輪車４０１ｃｃ以上を示す”Ｏｖｅｒ４０１ｃｃ”とがある。
”Ｕｎｄｅｒ５０ｃｃ”に割り当てられた偏回帰係数βは、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２共に”−”であって、二輪車乗員の重症死亡率に影響を及ぼさないことを示している。
”１５−１２５ｃｃ”に割り当てられた偏回帰係数βは、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １の場合には”−０．０９５”、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２の場合には”−０．０６０”である。
”１２６−４００ｃｃ”に割り当てられた偏回帰係数βは、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １の場合には”−０．１４６”、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２の場合には”−０．１００”である。
”Ｏｖｅｒ４０１ｃｃ”に割り当てられた偏回帰係数βは、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １の場合には”０．１２５”、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２の場合には”０．１５４”である。
【００３８】
リスクファクタのうち”Ｔｒａｖｅｌ  ｓｐｅｅｄ（Ｆｏｕｒ−ｗｈｅｅｌ  ｖｅｈｉｃｌｅ）”の偏回帰係数βは、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２の場合には”０．０３５”である。ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １の場合には、二輪車ＭＣから得られる衝突情報のみで重症死亡率を算出するために”−”である。
【００３９】
リスクファクタのうち”Ｃｒａｓｈ  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ（Ｆｏｕｒ−ｗｈｅｅｌ  ｖｅｈｉｃｌｅ）”には、複数段階のリスクファクタが割り当てられている。”Ｃｒａｓｈ  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ（Ｆｏｕｒ−ｗｈｅｅｌ  ｖｅｈｉｃｌｅ）”には、四輪車ＦＶの前面を示す”Ｆｒｏｎｔａｌ”と、四輪車ＦＶの側面を示す”Ｓｉｄｅ”と、四輪車ＦＶの後面を示す”Ｂａｃｋ”とがある。なお、”Ｃｒａｓｈ  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ（Ｆｏｕｒ−ｗｈｅｅｌ  ｖｅｈｉｃｌｅ）”は、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １の場合には二輪車ＭＣから得られる衝突情報のみで重症死亡率を算出するために”−”である。
衝突部位が四輪車の前面であることを示す”Ｆｒｏｎｔａｌ”に割り当てられた偏回帰係数βは、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２の場合には、”０．６２９”である。
衝突部位が四輪車の側面であることを示す”Ｓｉｄｅ”に割り当てられた偏回帰係数βは、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２の場合には、”０．１６８”である。
衝突部位が四輪車の後面であることを示す”Ｂａｃｋ”に割り当てられた偏回帰係数βは、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２の場合には”−”であって、二輪車乗員の重症死亡率に影響を及ぼさないことを示している。
【００４０】
死亡重症率Ｐは、各リスクファクタと対応付けられたＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １及びＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２毎に定められた偏回帰係数βと、該当する項目の積とを加算することにより、Ｚを算出し、算出したＺを式（１）に代入することにより算出する。
【００４１】
次に、予測アルゴリズムによる死亡重傷率の算出の一例として、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １による算出結果の一例を図５に示す。
図５は、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １を用いて、重症死亡率を算出した結果の一例を示す図である。
図５に示す一例での計算条件は、二輪車の衝突試験法ＩＳＯ１３２３２に基づき、二輪車ＭＣと四輪車ＦＶとの正面衝突を想定し、二輪車ＭＣの危険認知速度を５０（ｋｍ／ｈ）とした。また、乗員の年齢は１６〜５４歳、ヘルメットは着用しており、二輪車の排気量は１２６〜４００ｃｃと仮定した。
【００４２】
図５に示す各リスクファクタに該当する項目Ｘに該当する条件として、リスクファクタの１つである二輪車ＭＣの危険認知速度を示す項目Ｘである「Ｔｒａｖｅｌ  ｓｐｅｅｄ（Ｍｏｔｏｒｃｙｃｌｅ［ｋｍ／ｈ］）」には、二輪車ＭＣの危険認知速度である”５０”（ｋｍ／ｈ）を代入する。正面衝突を示す項目Ｘである「Ｃｒａｓｈ  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ」のうちの条件に該当する「Ｆｒｏｎｔａｌ」に”１”を代入する。「Ｃｒａｓｈ  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ」のうちの条件に該当しない項目Ｘには”０”を代入する。また、乗員の年齢である１６〜５４歳を示す「Ａｇｅ」のうちの条件に該当する「１６−５４ｙｅａｒｓ」の項目Ｘに”１”を代入する。「Ａｇｅ」のうちの条件に該当しない項目Ｘには”０”を代入する。ヘルメットの着用の有無を示す「Ｈｅｌｍｅｔ  ｕｓｅ」の項目Ｘに”１”を代入する。二輪車ＭＣの排気量を示す項目「Ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ」のうちの、条件に該当する「１２６−４００ｃｃ」の項目Ｘに”１”を代入する。「Ｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔ」のうちの条件に該当しない項目Ｘには”０”を代入する。
これら項目Ｘと、ロジスティック回帰分析によって得られた偏回帰係数βとの積をそれぞれ算出し、算出された結果をそれぞれ加算することにより、Ｚを算出する。この一例では、Ｚは”−１．６０”である。二輪車乗員の重症死亡率Ｐは、算出されたＺの値”−１．６０”を、式（１）に代入することにより算出される。二輪車ＭＣと四輪車ＦＶとの正面衝突を想定し、二輪車ＭＣの危険認知速度を５０（ｋｍ／ｈ）、乗員の年齢は１６〜５４歳、ヘルメットは着用しており、二輪車の排気量は１２６〜４００ｃｃと仮定した衝突による二輪車乗員の死亡重傷率Ｐは、１６．８％と算出される。
【００４３】
ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２を用いて、死亡重症率Ｐを算出する場合には、上述したように「Ｔｒａｖｅｌ  ｓｐｅｅｄ（Ｍｏｔｏｒｃｙｃｌｅ［ｋｍ／ｈ］）」の項目Ｘに二輪車ＭＣの危険認知速度（ｋｍ／ｈ）の値を代入し、各リスクファクタの当該衝突時点の状態に該当する項目Ｘに”１”を代入する。更に、四輪車ＦＶの危険認知速度を示す「Ｔｒａｖｅｌ  ｓｐｅｅｄ（Ｆｏｕｒ−ｗｈｅｅｌ  ｖｅｈｉｃｌｅ）」の項目Ｘに四輪車ＦＶの危険認知速度（ｋｍ／ｈ）の値を代入し、四輪車ＦＶの衝突部位を示す「Ｃｒａｓｈ  ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ（Ｆｏｕｒ−ｗｈｅｅｌ  ｖｅｈｉｃｌｅ）」の当該衝突時点の状態に該当する項目Ｘに”１”を代入する。項目Ｘに代入したそれぞれの値と、図４に示すようなＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２と対応する偏回帰係数βとの積をそれぞれ算出し、算出された結果をそれぞれ加算することにより、Ｚを算出する。ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２による二輪車乗員の重症死亡率Ｐは、算出されたＺの値を、式（１）に代入することにより算出される。
【００４４】
［リスクカーブ］
次に、構築した２つの予測アルゴリズムについて、各リスクファクタが死亡重症率Ｐに与える影響を調査するために死亡重症率Ｐを算出した。以下、図６から図１０までに示す死亡重症率Ｐの一例を算出するための基本条件は、前項と同様にＩＳＯ１３２３２を基準に、二輪車ＭＣと四輪車ＦＶの正面衝突、二輪車ＭＣの危険認知速度を５０（ｋｍ／ｈ）、四輪車の危険認知速度を２５（ｋｍ／ｈ）、二輪車ＭＣの乗員年齢は１６〜５４歳、ヘルメットは着用した状態、二輪車の排気量を１２６〜４００ｃｃである。これら基本条件が変わると、死亡重症率Ｐも変化する。
【００４５】
図６にＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １及びＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２毎に二輪車ＭＣの危険認知速度と死亡重症率Ｐとの関係を表すリスクカーブを示す。
図６は、二輪車ＭＣの危険認知速度と死亡重症率Ｐとの関係の一例を示す図である。図６は、横軸に二輪車ＭＣの危険認知速度、縦軸に死亡重症率Ｐを示している。曲線Ｗ１は、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １によって算出された危険認知速度と死亡重症率Ｐとの関係の一例である。また、曲線Ｗ２は、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２によって算出された危険認知速度と死亡重症率Ｐとの関係の一例である。死亡重症率Ｐは、二輪車ＭＣの危険認知速度の増加に伴い連続的に増加することがわかる。点ＰＴ１に示すように、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １では、二輪車ＭＣの危険認知速度が１０（ｋｍ／ｈ）の場合、死亡重症率Ｐは４．７％である。また、点ＰＴ２に示すように、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １では、二輪車ＭＣの危険認知速度が５０（ｋｍ／ｈ）の場合、死亡重症率Ｐは１６．８％である。点ＰＴ３に示すように、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２では、二輪車ＭＣの危険認知速度１０（ｋｍ／ｈ）の場合、死亡重症率Ｐは８．５％である。また、点ＰＴ４に示すように、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２では、二輪車ＭＣの危険認知速度が５０（ｋｍ／ｈ）の場合、２９．１％である。つまり、死亡重症率Ｐは、二輪車ＭＣと四輪車ＦＶとの衝突情報から算出するＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２は、二輪車の衝突情報のみから算出するＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １と比較して、１．３から１．８倍高く算出される。
【００４６】
次に危険認知速度以外のリスクファクタが死亡重症率Ｐに与える影響を調査する。
図７から図１０を参照して、衝突部位別、年齢別、ヘルメット着用有無別、排気量別の死亡重症率Ｐの一例を示す。
図７は、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２によって算出される、事故構成率が高い衝突部位上位３形態毎の危険認知速度と死亡重症率Ｐとの関係の一例を示す図である。図７は、横軸に二輪車ＭＣの危険認知速度、縦軸に死亡重症率Ｐを示している。曲線Ｗ３は、二輪車ＭＣの前面と四輪車ＦＶの前面とが衝突する場合の、危険認知速度と死亡重症率Ｐとの関係の一例である。曲線Ｗ４は、二輪車ＭＣの前面と四輪車ＦＶの側面とが衝突する場合の危険認知速度と死亡重症率Ｐとの関係の一例である。曲線Ｗ５は、二輪車ＭＣの側面と四輪車ＦＶの前面とが衝突する場合の危険認知速度と死亡重症率Ｐとの関係の一例である。
【００４７】
衝突部位上位３形態のうち、二輪車ＭＣの前面と四輪車ＦＶの前面とが衝突した事故形態が最も死亡重症率Ｐが高い。また、二輪車ＭＣの側面と四輪車ＦＶの前面とが衝突する事故形態も同様に高い死亡重症率Ｐを示した。点ＰＴ５に示すように、二輪車ＭＣの危険認知速度５０（ｋｍ／ｈ）で、二輪車ＭＣの前面と四輪車ＦＶの前面とが衝突する事故形態の場合には、死亡重症率Ｐは２９．１％である。点ＰＴ６に示すように、二輪車ＭＣの危険認知速度５０（ｋｍ／ｈ）で、二輪車ＭＣの前面と四輪車ＦＶの側面とが衝突する事故形態の場合には、死亡重症率Ｐ２０．５％である。二輪車ＭＣの前面と四輪車ＦＶの前面とが衝突する事故形態と、二輪車ＭＣの前面と四輪車ＦＶの側面とが衝突する事故形態とを比較すると、死亡重症率Ｐには８．６％の差が生じた。
【００４８】
次に図８を参照して、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １及びＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２から算出される乗員年齢別の死亡重症率Ｐの違いについて説明する。
図８は、乗員の年齢別の死亡重症率ＰをＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １及びＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２によって算出した一例を示す図である。
ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １及びＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２によって算出された死亡重症率Ｐは、共に乗員の加齢によって増加した。ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １によって算出された、バーＢ３に示す１６〜５４歳の死亡重症率Ｐと、バーＢ４に示す６５歳以上の死亡重症率Ｐとの差は２４．５％である。また、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２によって算出された、バーＢ５に示す１６〜５４歳の死亡重症率Ｐと、バーＢ６に示す６５歳以上の死亡重症率Ｐとの差は２６．７％である。つまり、二輪車乗員の年齢が、死亡重症率Ｐに与える影響が大きいことがわかる。
【００４９】
次に、図９を参照して、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １及びＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２から算出されるヘルメット着用の有無による死亡重症率Ｐの違いについて説明する。
図９は、ヘルメット着用の有無別の死亡重症率ＰをＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １及びＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２によって算出した一例を示す図である。
ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １及びＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２によって算出された死亡重症率Ｐは、共にヘルメット非着用時の死亡重症率Ｐが高い。ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １によって算出された、バーＢ７に示すヘルメット着用時の死亡重症率Ｐと、バーＢ８に示すヘルメット非着用時の死亡重症率Ｐとの差が、１６．９％である。ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２によって算出された、バーＢ９に示すヘルメット着用時の死亡重症率Ｐと、バー１０に示すヘルメット非着用時の死亡重症率Ｐとの差が、１３．３％である。
【００５０】
次に、図１０を参照して、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １及びＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２から算出される二輪車ＭＣの排気量の違いによる死亡重症率Ｐの違いについて説明する。
図１０は、二輪車ＭＣの排気量の違いによる死亡重症率ＰをＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １及びＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２によって算出した一例を示す図である。
ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １及びＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２によって算出された死亡重症率Ｐは、共に排気量４０１ｃｃ以上での死亡重症率Ｐが最大である。死亡重症率Ｐは、排気量１２６〜４００ｃｃが最低である。ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １によって算出された、バーＢ１１に示す排気量１２６〜４００ｃｃでの死亡重症率Ｐと、バーＢ１２に示す排気量４０１ｃｃ以上での死亡重症率Ｐとの差は、４．２％である。ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２によって算出された、バーＢ１３に示す排気量１２６〜４００ｃｃでの死亡重症率Ｐと、バーＢ１４に示す排気量４０１ｃｃでの死亡重症率Ｐとの差は、５．５％である。以上の事から、二輪車ＭＣの排気量が、死亡重症率Ｐに及ぼす影響は小さいことがわかる。
【００５１】
以上説明したように、二輪車ＭＣの危険認知速度、二輪車乗員の年齢、ヘルメットの着用の有無が、二輪車乗員の死亡重症率Ｐに大きな影響を与えるリスクファクタである。一方で、他のリスクファクタと比較すると、二輪車ＭＣの排気量のリスクファクタは、乗員の死亡重症率Ｐに与える影響は小さい。
【００５２】
［予測アルゴリズムの評価方法］
次に、図１１を参照して予測アルゴリズムの精度差を定量的に評価する。
図１１は、評価によって分類される結果を示す図である。
予測アルゴリズムであるＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １及びＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２は、奇数年に発生した事故のデータにより構築される。構築されたＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １及びＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２に、偶数年に発生した事故のデータに適用してＲＯＣ（Ｒｅｃｅｉｖｅｒ  Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ）解析をおこなうことにより、予測アルゴリズムを評価する。事故データから得られる実際の事故によって生じた二輪車乗員の傷害状況と、予測アルゴリズムによって算出された死亡重症率Ｐの算出結果とを比較することにより、予測アルゴリズムの評価を行う。
【００５３】
図１１に示すように、死亡又は重傷した乗員を、死亡重傷（Ｓｅｒｉｏｕｓ  ｉｎｊｕｒｙ）と正しく判定したＴＰ、死亡重傷者を軽傷と誤判定（Ｆａｌｓｅ  Ｎｅｇａｔｉｖｅ（Ｕｎｄｅｒｔｒｉａｇｅ）；アンダートリアージ）したＦＮ、軽傷者（Ｍｉｎｏｒ  ｉｎｊｕｒｙ）を死亡重傷と誤判定（Ｆａｌｓｅ  Ｐｏｓｉｔｉｖｅ（Ｏｖｅｒｔｒｉａｇｅ）；オーバートリアージ）したＦＰ、軽傷者を軽傷と正しく判定したＴＮ（Ｔｒｕｅ  Ｎｅｇａｔｉｖｅ）の４区分に分類する。ＲＯＣ曲線とは、縦軸に「感度（Ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ）」、横軸に「１−特異度（Ｓｐｅｃｉｆｉｃｉｔｙ）」とした曲線である。「感度」、「特異度」及び「１−特異度」は、ＴＰ、ＦＮ、ＦＰ、ＴＮによって以下の通り定義される。
感度は、式（３）から算出される。
【００５４】
【数３】
0006782896.tif 000004
【００５５】
特異度は、式（４）から算出される。
【００５６】
【数４】
0006782896.tif 000005
【００５７】
１−特異度は、式（５）から算出される。
【００５８】
【数５】
0006782896.tif 000006
【００５９】
ＲＯＣ曲線の曲線下面積はＡＵＣ（Ａｒｅａ  Ｕｎｄｅｒ  Ｃｕｒｖｅ）と称される。ＡＵＣとは、予測アルゴリズムの精度が高いほど大きい値を示す指標である。ＡＵＣを比較することにより、予測アルゴリズムの精度を評価する。
【００６０】
［ＡＵＣによる評価結果］
構築した二つの予測アルゴリズムのＲＯＣ曲線とＡＵＣとの解析結果について、図１２を参照して説明する。
図１２は、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １及びＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２のＲＯＣ曲線とＡＵＣの一例を示す図である。
曲線Ｗ６は、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １のＲＯＣ曲線を示す。曲線Ｗ７は、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２のＲＯＣ曲線を示す。ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １のＡＵＣは０．６６８である。ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２のＡＵＣは０．７１０である。ＡＵＣによる評価指標は、ＡＵＣが０．５〜０．７を低精度の予測モデル、ＡＵＣが０．７〜０．９を中程度な予測モデル、ＡＵＣが０．９以上を高精度な予測モデルであることを示す。つまり、衝突した二輪車ＭＣのリスクファクタに加え、四輪車ＦＶの危険認知速度と衝突によって破損した部位の２つの情報が、予測アルゴリズムの精度に影響を及ぼしていることがわかる。そのため、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １と比較すると、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２の方が、二輪乗員の死亡重症率を精度よく算出できる予測アルゴリズムである。
【００６１】
［自動通報のための通報閾値について］
予測アルゴリズムを用いて、事故が発生したことを自動通報する場合には、重傷軽傷の判定をするための閾値が必要である。事故によって二輪車乗員に生じる実際の傷害の程度と、予測アルゴリズムが算出した死亡重症率Ｐとの差異により、アンダートリアージ（ＵＴ）又はオーバートリアージ（ＯＴ）の誤判定が生じる。これらを比率で表したアンダートリアージ率（Ｕｎｄｅｒｔｒｉａｇｅ  ｒａｔｅ）と、オーバートリアージ率（Ｏｖｅｒｔｒｉａｇｅ  ｒａｔｅ）とが、式（６）及び式（７）によって定義できる。なお、式（６）及び式（７）中のＴＰ、ＦＮ、ＦＰ、ＴＮとは、図１１にて示したものと同一である。
【００６２】
【数６】
0006782896.tif 000007
【００６３】
式（６）から、アンダートリアージ率が算出できる。
【００６４】
【数７】
0006782896.tif 000008
【００６５】
式（７）からオーバートリアージ率が算出できる。
【００６６】
アンダートリアージ率とオーバートリアージ率とはトレードオフの関係にある。そのため、アンダートリアージ率とオーバートリアージ率との双方を満足する閾値を設定することは困難である。そこで、閾値の設定基準にはドイツの救命ガイドラインを引用し、アンダートリアージ率を１０％以下に抑える閾値を通報閾値とする。アンダートリアージ率を１０％以下に抑える閾値とは、例えば１０人中９人は死亡重傷傷害を予測でも重傷と判定するが、１人は死亡重傷を軽症と誤判定することを容認する閾値である。閾値の算出には上述したＲＯＣ解析と同様に、予測アルゴリズムの構築に用いていない偶数年の事故データを用いた。
【００６７】
［通報閾値の決定］
図１３から図１４を参照して、アンダートリアージ率及びオーバートリアージ率と、閾値との関係について説明する。
図１３は、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １から算出された死亡重症率Ｐに基づいて、アンダートリアージ率及びオーバートリアージ率と、閾値との関係を解析した結果の一例を示す図である。曲線Ｗ８は、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １から算出された死亡重症率Ｐのアンダートリアージ率と閾値（Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）との関係を示している。曲線Ｗ９は、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １から算出された死亡重症率Ｐのオーバートリアージ率と閾値との関係を示している。ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １において、アンダートリアージ率を１０％以下に抑える閾値は７．０％である。閾値が７．０％の場合、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １が算出する死亡重症率Ｐのアンダートリアージ率は９．９％、オーバートリアージ率は７６．１％である。
【００６８】
図１４は、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２から算出された死亡重症率Ｐに基づいて、アンダートリアージ率及びオーバートリアージ率を解析した結果の一例を示す図である。曲線Ｗ１０は、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２から算出された死亡重症率Ｐのアンダートリアージ率と閾値（Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）との関係を示している。曲線Ｗ１１は、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２から算出された死亡重症率Ｐのオーバートリアージ率と閾値との関係を示している。ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２において、アンダートリアージ率を１０％以下に抑える閾値は６．４％である。閾値が６．４％の場合、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２が算出する死亡重症率Ｐのアンダートリアージ率は９．７％、オーバートリアージ率は６９．３％である。
ここで、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２は、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １と比較して軽傷事故を重傷と誤判定するオーバートリアージ率が６．８％低い結果を示した。つまり、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２は、重傷者を１０人中９人以上重傷と予測しつつ、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １よりも軽傷者を軽傷と予測できる死亡重症率Ｐを算出できる。
【００６９】
［二輪車と四輪車との危険認知速度に基づく通報判定］
次に、図１５から図１７を参照して、二輪車ＭＣの危険認知速度と四輪車ＦＶの危険認知速度とに基づく、通報判定について説明する。
以下の説明では、二輪車ＭＣ及び四輪車ＦＶの危険認知速度とＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２に基づいて算出される死亡重症率Ｐとの関係について説明する。また、以下の説明では、二輪車ＭＣの乗員年齢が１６〜５４歳、ヘルメットは着用した状態及び二輪車ＭＣの排気量を１２６〜４００ｃｃを共通のリスクファクタとする。
【００７０】
図１５は、二輪車ＭＣ前面と四輪車ＦＶ前面との衝突状態での、二輪車ＭＣの危険認知速度と四輪車ＦＶの危険認知速度とから算出される死亡重症率Ｐの一例を示す図である。図１５には、横軸に二輪車ＭＣの危険認知速度と、縦軸に四輪車ＦＶの危険認知速度とをもつグラフである。式（８）に、死亡重症率Ｐを代入することによって、死亡重症率Ｐを表す直線を算出できる。
【００７１】
【数８】
0006782896.tif 000009
【００７２】
ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２のアンダートリアージ１０％の閾値は６．４％であるため、図１５に示す二輪車ＭＣ前面と四輪車ＦＶ前面との衝突形態では、二輪車ＭＣの危険認知速度２５（ｋｍ／ｈ）と、四輪車ＦＶの危険認知速度２７（ｋｍ／ｈ）とを結ぶ線Ｌ１を越える領域ＳＡ１に該当する衝突情報が出力される。出力された衝突情報を、救命指令センター等で受信し、受信した衝突情報に基づいて救命活動を実行すればよい。
【００７３】
図１６は、二輪車ＭＣ前面と四輪車ＦＶ側面との衝突状態での、二輪車ＭＣの危険認知速度と四輪車ＦＶの危険認知速度とから算出される死亡重症率Ｐの一例を示す図である。
図１６には、横軸に二輪車ＭＣの危険認知速度と、縦軸に四輪車ＦＶの危険認知速度とをもつグラフである。式（９）に、死亡重症率Ｐを代入することによって、死亡重症率Ｐを表す直線を算出できる。
【００７４】
【数９】
0006782896.tif 000010
【００７５】
ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２のアンダートリアージ１０％の閾値は６．４％であるため、図１６に示す、二輪車ＭＣ前面と四輪車ＦＶ側面との衝突形態では、二輪車ＭＣの危険認知速度３８（ｋｍ／ｈ）と、四輪車ＦＶの危険認知速度４０（ｋｍ／ｈ）とを結ぶ線Ｌ２を超える領域ＳＡ２に該当する衝突情報が出力される。
【００７６】
図１７は、二輪車ＭＣ側面と四輪車ＦＶ前面との衝突状態での、二輪車ＭＣの危険認知速度と四輪車ＦＶの危険認知速度とから算出される死亡重症率Ｐの一例を示す図である。
図１７には、横軸に二輪車ＭＣの危険認知速度と、縦軸に四輪車ＦＶの危険認知速度とをもつグラフである。式（１０）に、死亡重症率Ｐを代入することによって、死亡重症率Ｐを表す直線を算出できる。
【００７７】
【数１０】
0006782896.tif 000011
【００７８】
ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２のアンダートリアージ１０％の閾値は６．４％であるため、図１７に示す、二輪車ＭＣ側面と四輪車ＦＶ前面との衝突形態では、二輪車ＭＣの危険認知速度２９（ｋｍ／ｈ）と、四輪車ＦＶの危険認知速度３０（ｋｍ／ｈ）とを結ぶ線Ｌ３を超える領域ＳＡ３に該当する衝突情報が出力される。
【００７９】
上述した説明と同様に、危険認知速度以外の他のリスクファクタの適用項目を変えた式から、二輪車ＭＣの危険認知速度と、四輪車ＦＶの危険認知速度とに基づく死亡重症率Ｐを示すグラフを作成できる。危険認知速度以外の他のリスクファクタに応じた、二輪車ＭＣの危険認知速度と、四輪車ＦＶの危険認知速度とに基づく死亡重症率Ｐを示すグラフを複数用意すればよい。もしくは、危険認知速度以外のリスクファクタのうち、危険認知速度以外の不明な情報がある場合には、死亡重症率Ｐが最も高く算出されるような他のリスクファクタの適用項目を設定した式を用いればよい。具体的には、二輪車ＭＣの危険認知速度以外のリスクファクタが不明な場合には、二輪車ＭＣの衝突形態を前面の衝突、乗員の年齢を６５歳以上の年齢、ヘルメットは不使用、二輪車ＭＣの排気量を４０１ｃｃ以上、四輪車ＦＶの衝突部位を前面と設定した式に、二輪車ＭＣの危険認知速度と、四輪車ＦＶの危険認知速度とを代入し、死亡重症率Ｐを算出すればよい。
【００８０】
また、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １の場合も、同様に危険認知速度に基づいて通報判定をすることができる。この場合は、上述した説明と同様に、予め二輪車ＭＣの危険認知速度以外のリスクファクタを算出した式を作っておき、算出した式に衝突した二輪車ＭＣの危険認知速度を当てはめればよい。
【００８１】
以上、二輪車ＭＣと四輪車ＦＶと衝突時に得られる各リスクファクタの情報に基づいて、当該二輪車ＭＣに搭乗する乗員の当該衝突による傷害の危険度を算出する傷害予測アルゴリズムの構築方法と、構築した傷害予測アルゴリズムの検証方法及び傷害予測アルゴリズムから算出される死亡重症率Ｐに基づいて通報する通報閾値の決定方法について説明した。二輪車ＭＣと四輪車ＦＶ以外の種類の車両についても、上述した説明と同様の方法で傷害予測アルゴリズムを構築し、構築した傷害予測アルゴリズムの検証及び傷害予測アルゴリズムから算出される死亡重症率Ｐに基づいて通報する通報閾値を決定することができる。
【００８２】
［実施形態１の構成］
ここまでは、傷害予測アルゴリズムの構築方法、検証方法及び通報閾値の決定方法について説明した。次に、図１８を参照して、上述した傷害予測アルゴリズムを、実施するための構成の一例について説明する。
図１８は、実施形態１に係る危険度算出装置１の構成の一例を示す図である。
【００８３】
二輪車ＭＣは、二輪車衝突時速度情報ＭＩを出力する。なお、二輪車衝突時速度情報ＭＩは、当該衝突に応じて出力される情報であってもよい。二輪車衝突時速度情報ＭＩとは、二輪車ＭＣが備えるドライブレコーダーなどが記録する二輪車ＭＣの速度情報である。二輪車ＭＣは、二輪車衝突時速度情報ＭＩを、二輪車ＭＣの車両が備える通信機器や、二輪車ＭＣの乗員が所持する携帯電話などの通信機器を介し、危険度算出装置１に対して出力する。二輪車衝突時速度情報ＭＩには、二輪車ＭＣが衝突を検出した時点よりも前の速度情報が含まれていてもよい。二輪車衝突時速度情報ＭＩは、二輪車ＭＣが衝突を検出した時点の二輪車ＭＣの速度や、二輪車ＭＣに搭乗する乗員が、衝突を回避しようと衝突回避行動を取りはじめた時点の二輪車ＭＣの速度である。なお、二輪車衝突時速度情報ＭＩは、道路の道路状況を監視するカメラやレーダーなどを備える電柱などに備えられる監視装置（不図示）が監視する監視領域中での二輪車ＭＣの衝突を検出した場合に、二輪車ＭＣの速度情報を出力するようにしてもよい。
【００８４】
危険度算出装置１は、危険度算出部１０を備える。
危険度算出部１０は、二輪車ＭＣの衝突時の速度を示す二輪車衝突時速度情報ＭＩに基づいて、当該二輪車ＭＣに搭乗する乗員の当該衝突による傷害の危険度（死亡重症率Ｐ）ＳＰを算出する。具体的には、危険度算出部１０は、二輪車衝突時速度情報ＭＩを危険認知速度として、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １に基づいて、乗員の危険度ＳＰを算出する。危険度算出装置１は、消防署、医療機関、救急車、警察署、事故情報研究機関などの事故に対応する機関に設置される。危険度算出装置１は、危険度算出装置１は、危険度算出部１０が算出する危険度ＳＰを、表示部２に対して出力する。
表示部２は、危険度算出装置１から危険度ＳＰを取得し、危険度ＳＰを表示する。
【００８５】
［実施形態１に係る危険度算出装置１の動作の概要］
次に、実施形態１に係る危険度算出装置１の動作の一例について説明する。
二輪車衝突時速度情報ＭＩを取得した危険度算出部１０は、傷害予測アルゴリズムＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １に基づく危険認知速度による危険度ＳＰを算出する。危険度算出部１０は、二輪車衝突時速度情報ＭＩを出力した二輪車ＭＣに搭乗する乗員の危険度ＳＰを算出する。具体的には、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １の速度以外の各リスクファクタのうち不明な情報は、危険度ＳＰが他のリスクファクタよりも高く算出されるリスクファクタとして、又は過去の事故事例での頻度が最も高い頻度で発生した条件をリスクファクタとして適用させて算出する。算出危険度算出部１０は、算出した危険度ＳＰを表示部２に対して出力し表示させる。
【００８６】
以上説明したように、危険度算出装置１は、危険度算出部１０を備える。危険度算出部１０は、衝突を検出した二輪車ＭＣから出力される二輪車衝突時速度情報ＭＩを取得する。これにより、危険度算出装置１は、取得した二輪車衝突時速度情報ＭＩを、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １に適用することにより、衝突した二輪車ＭＣの乗員の傷害の危険度ＳＰを算出することができる。なお、二輪車衝突時速度情報ＭＩが、当該衝突に応じて出力される情報でない場合には、危険度算出装置１が算出する危険度ＳＰは、過去の事故事例の解析や検証などに使用することができる。
【００８７】
［実施形態２に係る構成の一例］
次に、図１９を参照して実施形態２に係る危険度算出装置１ａの構成の一例について説明する。なお、実施形態１と同様の構成及び動作については、同一の符号を付してその説明を省略する。
図１９は、実施形態２に係る危険度算出装置１ａの構成の一例を示す図である。
【００８８】
二輪車ＭＣａは、衝突に応じて二輪車衝突時速度情報ＭＩと衝突状況情報ＣＩとを出力する。衝突状況情報ＣＩとは、衝突の状況を示し当該状況に応じた複数段階の危険度が割り当てられた、二輪車衝突時速度情報ＭＩ以外の各リスクファクタのことである。各リスクファクタとは、衝突形態を示す情報、二輪車ＭＣａに搭乗する乗員の年齢を示す情報、二輪車ＭＣａに搭乗する乗員がヘルメットを着用しているか否かを示す情報及び二輪車ＭＣａの排気量を示す情報である。情報衝突状況情報ＣＩは、二輪車ＭＣａが備えるドライブレコーダーなどに予め設定されていてもよく、二輪車ＭＣａが検出した情報を衝突状況情報ＣＩとしてもよい。具体的には、二輪車ＭＣａの衝突形態を示す情報は、二輪車ＭＣａが二輪車ＭＣａの前面、側面及び後面にそれぞれ備える衝撃検出センサー（不図示）などが衝突を検出した箇所を衝突形態の情報としてもよい。また、衝突時の状態を撮影した画像などから、二輪車ＭＣａの衝突形態を解析し、衝突形態を示す情報としてもよい。
二輪車ＭＣａは、二輪車衝突時速度情報ＭＩ及び衝突状況情報ＣＩを、二輪車ＭＣａの車両が備える通信機器や、二輪車ＭＣａの乗員が携帯する携帯電話などの通信機器を介して、二輪車衝突時速度情報ＭＩを危険度算出装置１に対して出力する。なお、衝突状況情報ＣＩは、道路の道路状況を監視するカメラやレーダーなどを備える電柱などに備えられる監視装置（不図示）が監視する監視領域中での二輪車ＭＣａの衝突を検出した場合に、得られたカメラやレーダーからの情報を解析し、解析によって得られた情報を衝突状況情報ＣＩとしてもよい。
危険度算出装置１ａは危険度算出部１０ａを備える。
危険度算出部１０ａは、衝突状況情報ＣＩに更に基づいて危険度ＳＰを算出する。なお、危険度算出部１０ａは、衝突状況情報ＣＩを取得できない場合には当該衝突状況情報ＣＩに割り当てられている危険度のうち最も高い段階の危険度を、当該衝突状況情報ＣＩに基づいて算出される危険度として算出してもよい。
【００８９】
［実施形態２に係る危険度算出装置１ａの動作の概要］
次に、実施形態２に係る危険度算出装置１ａの動作の一例について説明する。
二輪車衝突時速度情報ＭＩ及び衝突状況情報ＣＩを取得した危険度算出部１０ａは、傷害予測アルゴリズムＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １を用いて、二輪車衝突時速度情報ＭＩ及び他のリスクファクタに基づく危険度ＳＰを算出する。危険度算出部１０ａは、衝突状況情報ＣＩを取得できない場合には当該衝突状況情報ＣＩに割り当てられている危険度のうち最も高い段階の危険度を、当該衝突状況情報ＣＩに基づいて算出される危険度として算出してもよい。算出危険度算出部１０ａは、算出した危険度ＳＰを表示部２に対して出力し表示させる。
【００９０】
以上説明したように、危険度算出装置１ａは、危険度算出部１０ａを備える。危険度算出部１０ａは、衝突を検出した二輪車ＭＣａから出力される二輪車衝突時速度情報ＭＩ及び衝突の状況を示し当該状況に応じた複数段階の危険度が割り当てられている衝突状況情報ＣＩを取得する。これにより、危険度算出装置１ａは、取得した二輪車衝突時速度情報ＭＩと衝突状況情報ＣＩとを、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １に適用することにより、衝突した二輪車ＭＣの乗員の傷害の危険度ＳＰを、実施形態１と比べてより正確に算出することができる。また、危険度算出部１０ａは、衝突状況情報ＣＩを取得できない場合には当該衝突状況情報ＣＩに割り当てられている危険度のうち最も高い段階の危険度を、当該衝突状況情報ＣＩに基づいて算出される危険度として算出する。これにより、危険度算出装置１ａは、衝突状況情報ＣＩのうち不明な情報がある場合には、危険度ＳＰを高く算出することができ、二輪車ＭＣａに搭乗する乗員の救命率を高めることができる。
【００９１】
［実施形態３に係る構成の一例］
次に、図２０を参照して、実施形態３に係る危険度算出装置１ｂの構成の一例について説明する。なお、実施形態１及び実施形態２と同様の構成及び動作については、同一の符号を付してその説明を省略する。
図２０は、実施形態３に係る危険度算出装置１ｂの構成の一例を示す図である。
【００９２】
二輪車ＭＣｂは、二輪車衝突時速度情報ＭＩと衝突状況情報ＣＩとを出力する。二輪車ＭＣｂは、更に、位置情報ＰＩを出力する。位置情報ＰＩとは、二輪車ＭＣｂが衝突を検出した時点の位置の情報を示す情報である。位置情報ＰＩは、二輪車衝突時速度情報ＭＩ又は衝突状況情報ＣＩを出力する装置の位置を示す位置情報であってもよい。具体的には、位置情報ＰＩは、二輪車ＭＣｂが備えるＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）などから得られる位置の情報である。
【００９３】
危険度算出装置１ｂは危険度算出部１０ｂと、出力判定部１１と、衝突情報出力部１２とを備える。
危険度算出部１０ｂは、二輪車衝突時速度情報ＭＩに基づいて危険度ＳＰを算出する。危険度算出部１０ｂは、衝突状況情報ＣＩに更に基づいて危険度ＳＰを算出してもよい。危険度算出部１０ｂは、算出した危険度ＳＰを出力する。
【００９４】
出力判定部１１は、危険度算出部１０ｂが算出する危険度ＳＰと、予め定められた危険度の基準とに基づいて、衝突の状況を示す衝突情報ＭＣＩを出力するか否かを判定する。出力判定部１１は、判定した結果を出力する。衝突情報ＭＣＩとは、危険度ＳＰと位置情報ＰＩとが含まれた情報である。予め定められた危険度の基準とは、通報するか否かを判定する基準である。具体的には、危険度の基準とは、アンダートリアージ率を１０％以下に抑える通報閾値のことである。より具体的には、危険度算出部がＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １を適用して危険度ＳＰを算出する場合には、危険度の基準は７．０である。つまり、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １を適用した結果、算出される危険度ＳＰが７．０以上の場合、出力判定部１１は衝突情報ＭＣＩを出力すると判定する。危険度算出部がＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２を適用して危険度ＳＰを算出する場合には、危険度の基準は６．４である。つまり、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２を適用した結果、算出される危険度ＳＰが６．４以上の場合、出力判定部１１は衝突情報ＭＣＩを出力すると判定する。
【００９５】
衝突情報出力部１２は、出力判定部１１が判定した結果に基づいて、衝突情報ＭＣＩを出力する。
消防署・病院ＰＦは、衝突情報ＭＣＩを取得する。消防署・病院ＰＦは、危険度算出装置１ｂから出力される衝突情報ＭＣＩに基づいて、衝突した二輪車ＭＣｂに搭乗する乗員の救助に向かう。なお、危険度ＳＰの程度に応じた、乗員の傷害に対応できる病院を変えてもよい。なお、消防署・病院ＰＦは一例であって、衝突情報ＭＣＩを取得する機関はこれに限られない。
【００９６】
［実施形態３に係る危険度算出装置１ｂの動作の概要］
次に、図２１を参照して、実施形態３に係る危険度算出装置１ｂの動作の一例について説明する。
図２１は、実施形態３に係る危険度算出装置１ｂの動作の一例を示す流れ図である。
危険度算出装置１ｂは、二輪車衝突時速度情報ＭＩ及び衝突状況情報ＣＩと、位置情報ＰＩとを取得する（ステップＳ１１０）。危険度算出部１０ｂは、傷害予測アルゴリズムＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １を用いて、二輪車衝突時速度情報ＭＩ及び衝突状況情報ＣＩに含まれる他のリスクファクタに基づく危険度ＳＰを算出する。危険度算出部１０ｂは、算出した危険度ＳＰを出力する（ステップＳ１２０）。出力判定部１１は、危険度算出部１０ｂから危険度ＳＰを取得する。出力判定部１１は、取得した危険度ＳＰと、予め定められた基準とを比較する（ステップＳ１３０）。危険度算出装置１ｂは、危険度ＳＰが予め定められた基準よりも大きい場合（ステップＳ１３０；ＹＥＳ）には、衝突情報出力部１２から衝突情報ＭＣＩを出力する（ステップＳ１４０）。危険度算出装置１ｂは、危険度ＳＰが予め定められた基準よりも小さい場合（ステップＳ１３０；ＮＯ）には、衝突情報ＭＣＩを出力せず処理を終了する。
【００９７】
以上説明したように、危険度算出装置１ｂは、危険度算出部１０ｂと、出力判定部１１と、衝突情報出力部１２とを備える。危険度算出装置１ｂは、衝突を検出した二輪車ＭＣｂから出力される二輪車衝突時速度情報ＭＩと、衝突状況情報ＣＩと、位置情報ＰＩとを取得する。危険度算出部１０ｂは、二輪車衝突時速度情報ＭＩと衝突状況情報ＣＩとに基づいて、危険度ＳＰを算出する。出力判定部１１は、危険度ＳＰを取得する。出力判定部１１は、取得した危険度ＳＰと、予め定められた基準とを比較し、衝突情報ＭＣＩを出力するか否かを判定する。衝突情報出力部１２は、出力判定部１１が判定した結果に基づいて、衝突情報ＭＣＩを出力する。これにより、危険度算出装置１ｂは、算出された危険度ＳＰの程度に応じて衝突情報ＭＣＩを出力するか否かを判断することができ、二輪車ＭＣｂに搭乗する乗員の救助に必要な情報を適切に出力することができる。消防署・病院ＰＦなどの、乗員の救助にあたる機関は、位置情報ＰＩに基づいて救助する場所を知ることができ、また、危険度ＳＰに基づいて対応に必要な施設を有する病院の判断基準とすることができる。
【００９８】
［実施形態４に係る構成の一例］
ここまでは、危険度算出装置１（危険度算出装置１ａ，危険度算出装置１ｂ）が二輪車ＭＣ（二輪車ＭＣａ，二輪車ＭＣｂ）から出力される情報に基づいて、危険度ＳＰを算出する構成について説明した。
次に、図２２を参照して、実施形態４に係る危険度算出装置１ｃの構成の一例について説明する。なお、実施形態１、実施形態２及び実施形態３と同様の構成及び動作については、同一の符号を付してその説明を省略する。
図２２は、実施形態４に係る危険度算出装置１ｃの構成の一例を示す図である。
【００９９】
車両ＶＣは、車両衝突時速度情報ＶＩと車両衝突状況情報ＶＣＩとを出力する。車両衝突時速度情報ＶＩとは、車両ＶＣが備えるドライブレコーダーなどが記録する車両ＶＣの速度情報である。検出車両衝突時速度情報ＶＩは、車両ＶＣと他の車両との衝突に応じて出力される情報であってもよい。車両衝突状況情報ＶＣＩとは、車両ＶＣのリスクファクタである。具体的には、車両衝突状況情報ＶＣＩとは、車両ＶＣが衝突した衝突形態を示す情報である。より具体的には、車両ＶＣの衝突形態を示す情報とは、車両ＶＣが前面、側面及び後面にそれぞれ備える衝撃検出センサー（不図示）などが衝突を検出した箇所を衝突形態とする情報である。また、車両衝突状況情報ＶＣＩは、二輪車ＭＣｂと車両ＶＣとの衝突時の状態を撮影した画像などから車両ＶＣの衝突形態を解析し、解析した結果を、衝突形態を示す情報としてもよい。
また、車両ＶＣは、衝突を検出した位置を示す情報を、位置情報ＰＩ２として更に出力する。位置情報ＰＩ２は、車両ＶＣが衝突を検出した時点の位置の情報を示す情報である。位置情報ＰＩ２は、車両衝突時速度情報ＶＩ又は衝突情報ＭＣＩを出力する装置の位置を示す位置情報であってもよい。具体的には、位置情報ＰＩ２は、車両ＶＣが備えるＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）などから得られる位置の情報である。
車両ＶＣは、車両衝突時速度情報ＶＩ、車両衝突状況情報ＶＣＩ及び位置情報ＰＩ２を、車両ＶＣが備える通信機器や、車両ＶＣの乗員が所持する携帯電話などの通信機器を介し、危険度算出装置１ｃに対して出力する。以下の説明では、車両ＶＣを、四輪車ＦＶとして説明する。
【０１００】
危険度算出装置１ｃは、危険度算出部１０ｃと、出力判定部１１と、衝突情報出力部１２と、対応付部１３とを備える。
対応付部１３は、二輪車ＭＣｂの衝突時の位置を示す情報と、他の車両の衝突時の位置を示す情報とに基づいて、二輪車衝突時速度情報ＭＩと車両衝突時速度情報ＶＩとを対応付けて出力する。具体的には、対応付部１３は、二輪車衝突時速度情報ＭＩと、衝突状況情報ＣＩと、位置情報ＰＩと、車両衝突時速度情報ＶＩと、車両衝突状況情報ＶＣＩと、位置情報ＰＩ２とを取得する。対応付部１３は、位置情報ＰＩと、位置情報ＰＩ２と、位置情報ＰＩを取得した時刻の情報と、位置情報ＰＩ２を取得した時刻の情報とに基づいて、二輪車衝突時速度情報ＭＩ及び衝突状況情報ＣＩと、車両衝突時速度情報ＶＩ及び車両衝突状況情報ＶＣＩとを対応付ける。対応付部１３は、対応付けた二輪車衝突時速度情報ＭＩ及び衝突状況情報ＣＩと、車両衝突時速度情報ＶＩ及び車両衝突状況情報ＶＣＩとを出力する。なお、時刻の情報は、衝突時の時刻が判ればよく、二輪車ＭＣｂ及び車両ＶＣから衝突時の時刻の情報が出力されてもよい。なお、対応付部１３は、二輪車衝突時速度情報ＭＩと対応付けられる車両衝突時速度情報ＶＩがない場合には、二輪車衝突時速度情報ＭＩのみを出力する。この場合、危険度算出部１０ｃは、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １を適用して危険度ＳＰを算出する。
【０１０１】
危険度算出部１０ｃは、対応付けられた二輪車衝突時速度情報ＭＩと、車両衝突時速度情報ＶＩ（車両の危険認知速度）とを取得する。危険度算出部１０ｃは、対応付けられた二輪車衝突時速度情報ＭＩと、車両衝突時速度情報ＶＩとに基づいて、危険度ＳＰを算出する。危険度算出部１０ｃは、更に、対応付けられた衝突状況情報ＣＩと、車両衝突状況情報ＶＣＩとに基づいて、危険度ＳＰを算出してもよい。つまり、危険度算出部１０ｃは、他の車両の衝突箇所を示す情報に更に基づいて、危険度を算出する。具体的には、危険度算出部１０ｃは、対応付けられた二輪車衝突時速度情報ＭＩと、車両衝突時速度情報ＶＩとを、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２に適用することによって、危険度ＳＰを算出する。危険度算出部１０ｃは、衝突状況情報ＣＩ及び車両衝突状況情報ＶＣＩに含まれるリスクファクタのうち不足したリスクファクタについて、危険度ＳＰが高くなるように補ってもよい。また、危険度算出部１０ｃは、不足したリスクファクタについて、頻度が高い事例に基づいて補ってもよい。
【０１０２】
［実施形態４に係る危険度算出装置１ｃの動作の概要］
次に、図２３を参照して、実施形態４に係る危険度算出装置１ｃの動作の一例について説明する。
図２３は、実施形態４に係る危険度算出装置１ｃの動作の一例を示す流れ図である。
危険度算出装置１ｃは、二輪車衝突時速度情報ＭＩ及び衝突状況情報ＣＩと、位置情報ＰＩとを取得する（ステップＳ２１０）。危険度算出装置１ｃは、車両衝突時速度情報ＶＩ及び車両衝突状況情報ＶＣＩと、位置情報ＰＩ２とを取得する（ステップＳ２２０）。対応付部１３は、取得した位置情報ＰＩと位置情報ＰＩ２と、これらの情報を取得した時刻の情報とに基づいて、二輪車衝突時速度情報ＭＩと車両衝突時速度情報ＶＩとを対応付ける。対応付部１３は、更に、衝突状況情報ＣＩと車両衝突状況情報ＶＣＩとを対応付けてもよい（ステップＳ２３０）。危険度算出部１０ｃは、傷害予測アルゴリズムＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２を用いて、二輪車衝突時速度情報ＭＩ及び衝突状況情報ＣＩと、車両衝突時速度情報ＶＩ及び車両衝突状況情報ＶＣＩとに基づいて危険度ＳＰを算出する。危険度算出部１０ｂは、算出した危険度ＳＰを出力する（ステップＳ２４０）。出力判定部１１は、危険度算出部１０ｃから危険度ＳＰを取得する。出力判定部１１は、取得した危険度ＳＰと、予め定められた基準とを比較する（ステップＳ２５０）。危険度算出装置１ｃは、危険度ＳＰが予め定められた基準よりも大きい場合（ステップＳ２５０；ＹＥＳ）には、衝突情報出力部１２から衝突情報ＭＣＩを出力する（ステップＳ２６０）。危険度算出装置１ｂは、危険度ＳＰが予め定められた基準よりも小さい場合（ステップＳ２５０；ＮＯ）には、衝突情報ＭＣＩを出力せず処理を終了する。
【０１０３】
以上説明したように、危険度算出装置１ｃは、対応付部１３を備える。危険度算出装置１ｃは、二輪車衝突時速度情報ＭＩ及び衝突状況情報ＣＩと、車両衝突時速度情報ＶＩ及び車両衝突状況情報ＶＣＩと、位置情報ＰＩ及び位置情報ＰＩ２とを取得する。これにより、危険度算出装置１ｃは、位置情報ＰＩと位置情報ＰＩ２と、これらの情報を取得した時刻の情報とに基づいて、衝突した二輪車ＭＣｂと、車両ＶＣとから出力される二輪車衝突時速度情報ＭＩ及び衝突状況情報ＣＩと、車両衝突時速度情報ＶＩ及び車両衝突状況情報ＶＣＩとを対応付けることができる。危険度算出装置１ｃは、危険度算出部１０ｃを備える。これにより、危険度算出装置１ｃは、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２を適用し、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  １よりも精度の高い危険度ＳＰを算出することができる。また、危険度算出装置１ｃは、出力判定部１１と衝突情報出力部１２とを備える。これにより、危険度算出装置１ｃは、ＭＣ  Ｍｏｄｅｌ  ２を適用して算出された精度の高い危険度ＳＰに基づいて、衝突した二輪車ＭＣｂに搭乗する乗員の傷害を予測し、予測結果に基づいて、乗員を救助する機関などに通報し、乗員の救助を求めることが出来る。
【０１０４】
以上、本発明の実施形態を、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更を加えることができる。
【０１０５】
なお、以上に説明した危険度算出装置１（危険度算出装置１ａ，危険度算出装置１ｂ，危険度算出装置１ｃ）における任意の構成部の機能を実現するためのプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体（記憶媒体）に記録（記憶）し、そのプログラムをコンピュータシステムに読み込ませて実行するようにしてもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、オペレーティングシステム（ＯＳ：Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）あるいは周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ）−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークあるいは電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバーやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリー（ＲＡＭ：Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
【０１０６】
また、上記のプログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）あるいは電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記のプログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上記のプログラムは、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【符号の説明】
【０１０７】
１，１ａ，１ｂ，１ｃ…危険度算出装置、２…表示部、１０，１０ａ，１０ｂ，１０ｃ…危険度算出部、１１…出力判定部、１２…衝突情報出力部、１３…対応付部、ＭＣ，ＭＣａ，ＭＣｂ…二輪車、ＦＶ…四輪車、ＶＣ…車両
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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