プローブデータを活用した危険箇所抽出手法に関する一考察
尾崎悠太1・矢田淳一2・藪雅行3

1正会員

国土交通省国土技術政策総合研究所 道路研究部（〒305-0804 茨城県つくば市旭1番地）
E-mail:ozaki-y82ac@nilim.go.jp

2正会員

国土交通省国土技術政策総合研究所 道路研究部（〒305-0804 茨城県つくば市旭1番地）
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国土交通省国土技術政策総合研究所 道路研究部（〒305-0804 茨城県つくば市旭1番地）
E-mail:yabu-m92ta@nilim.go.jp

3正会員

交通安全対策における危険箇所抽出や効果検証は，対策前後の事故データを比較する方法によるものが一般的である．ただし，交通事故は希な現象であり，安定した事故データにより危険箇所の抽出や対策効果の検証を行うためには，データの収集に長い期間を要する．その結果，対策が必要な箇所の発見や追加対策の必要性の検証，対策の実施が遅れるケースがある．そこで，これらの危険箇所の抽出や対策効果の検証を，短期間の安定したデータで実施するための手法として，プローブデータを活用した手法の検討を行っている．
ここでは，プローブデータの一つである急減速データを用いて，危険箇所を抽出する手法を検討するため，急減速発生回数と事故件数の関係性を分析した．その結果，急減速データは，短期間で大量のデータが収集可能なことから，短期間で安定したデータとなることがわかった．一方，急減速発生回数と事故件数の路線の特徴や道路･沿道環境の特徴が影響するものと考えられるため，事故データを代替するデータとして急減速データを用いる
場合は，留意が必要であることがわかった．

Key Words : Probe Date, Hazardous Spot,

1. はじめに域によっては，発生位置を含めた事故データの整備が十分に行われていないことから，このような事故データに各地域における交通安全対策は，地域における事故発基づく危険箇所の抽出を行うことが困難なケースもある．

生状況等を考慮しながら，事故の危険性が高い箇所等，これらの理由から，最近ではカーナビによるサービス対策が必要な箇所を抽出し，抽出した箇所それぞれにつの過程で収集しているプローブデータを危険箇所の抽出いて，交通事故発生状況及び現地の道路交通環境等からに活用しようとする検討が始められている（例えば、岡田ら(2011)1))．

事故要因を分析し，分析結果に基づく対策の立案･実施といったサイクルで進められる．このような交通安全対

ここでは，このようなプローブデータを活用した危険策を，効率的･効果的に推進するためには，対策実施箇箇所の抽出をより的確に実施するための検討として，実所の的確な抽出，正確な事故要因分析とそれに基づく的際にプローブデータを活用した危険箇所抽出を試行し，確な対策の立案･実施が必要である．

プローブデータの発生特性や，事故データとの関係を検上記のサイクルのうち，対策が必要な箇所を抽出する証した．

手法については，事故データを基に事故件数や事故率の高い箇所を危険箇所として抽出する手法が最も代表的な2. 研究の内容ものとして用いられる．ただし、この危険箇所の抽出に用いられる事故データは，交通事故が稀な現象であることから，安定した事故データとするためには，データ収

本章では，使用したプローブデータの内容，プローブ集に長い期間が必要である．そのため，対策が必要な箇データを活用した危険箇所抽出の試行方法について説明所の把握と対応に遅れが生じるケースがある．また，地する．
1

(1) 使用するプローブデータ①

本研究で使用するプローブデータは，本田技研工業が提供するカーナビサービスにより収集したデータから生成される急減速データである．急減速データは，カーナビサービスにより数秒間隔に収集する速度の差から算出した減速度が，0.2G以上となった場合の，急減速開始位置(緯度経度)，減速度の大きさ，方向を整理したものである．
(2) 危険箇所抽出の試行方法
国土交通省では，幹線道路における交通事故が特定の区間に集中して発生することに着目し，事故が集中して②発生する区間を事故危険箇所として指定し，指定した事故危険箇所に対して集中的に対策を実施することで，効率的な交通安全対策を目指している(事故危険箇所対策事業)．
この事故危険箇所対策事業等における事故危険箇所の抽出は，全国の幹線道路を約70万の区間(以下では，区間の総称を「事故分析区間」という)に分割し，各事故分析区間に割り付けた交通事故のデータを基に行っている．
ここで，全国の幹線道路を約70万の事故分析区間に分割する方法は以下の通りである．

③･幹線道路同士、及び幹線道路と道路幅員5.5m以上の道路が交差する交差点を｢事故分析区間(交差点)｣とする．｢事故分析区間(交差点)｣は，延長を持たない区間とする．
･上記で設定した交差点区間の間の単路部を，概ね200mから1,000m毎に分割し，分割したそれぞれを｢事故分析区間(単路)｣とする．
上記で設定した各事故分析区間に，以下のルールに従い，交通事故のデータを割り付ける．
･始めに，事故分析区間(交差点)について各事故分析区間(交差点)の交差点中心から35m以内の道路上で発

図-1 事故データの安定性生した交通事故のデータを割り付ける．
･次に，上記以外の交通事故のデータについては，各3. 研究結果区間内で発生した交通事故のデータを事故分析区間(単路)のデータとして割り付ける．

(1) 急減速データの安定性
本項では，データの安定性について，事故データと急減速データを対象に検証を行った．

本研究におけるプローブデータを活用した危険箇所抽出の試行にあたっては，上記の事故危険箇所対策事業に

図-1に，各事故分析区間の事故データの集計日数は同おける事故危険箇所の抽出手法にならい，幹線道路を対一で集計時期の異なる2つの死傷事故件数を整理した散象として，全国の幹線道路を約70万に分割した事故分析
区間毎に急減速のデータを割り付け，そのデータを基に布図を示す．図-1の①，②，③は集計日数1年間，3年間，5年間で集計時期の異なる2つの死傷事故件数を区間毎にプローブデータの発生特性や，事故データの関係を検証比較したものである．なお，道路改良等によるデータへした．なお，本研究における検証は，静岡県内の一部地の影響を少なくするため，②では平成21，19，17年と平域の直轄国道のみを対象とした．対象とした区間の延長

成22，20，18年の事故データから算出したものを，③では，219.547kmで，事故分析区間は合計1,610区間である． は平成21，19，17，15年と平成22，20，18，16年の事故
2データから算出したものを比較することとした．1年間の事故件数の比較では(図-1中，①参照)、事故件数同士の相関は低い．一方，集計期間5年の事故については，一定の相関が見られる．この結果から，事故データは5年程度のデータの蓄積がなければ，安定しないことがわ
かる．
次に，急減速データの安定性について検証する．図-2に，各事故分析区間の急減速データの集計日数は同一で集計時期の異なる2つの急減速発生回数を整理した散布図を示す．急減速データについては，収集日数1ヶ月程度で高い相関が見られる．表-1には，集計する急減速の大きさを0.2G以上(全ての急減速データ)，0.25G以上，0.3G以上，0.35G以上と変化させ，さらに集計日数を変化させた場合の決定係数R2の一覧を示す．表より，0.3G以上の急減速発生回数でも2ヶ月程度，0.35G以上の急減速発生回数でも6ヶ月程度の収集期間で高い相関が見ら

図-2 急減速データの安定性れることがわかる．
このように，急減速データは，短期間で非常に多くの表-1 急減速データの安定性データが収集可能であり，安定したデータが得られるこ(集計日数、急減速の大きさによる決定係数の変化)とが分かる．

急減速の大きさ
0.20G 0.25G 0.30G 0.35G
以上 以上 以上 以上
1ヶ月 0.92 0.84 0.66 0.36

(2) 事故分析区間における急減速発生回数と事故件数の関係
本項では，事故分析区間毎に整理した急減速発生回数の多さと事故件数の多さの関係について検証する．なお，

2ヶ月

0.96

0.91

0.81

0.61

以降における検証は，(1)の結果から，概ねデータが安

3ヶ月

0.97

0.94

0.87

0.70

4ヶ月
集計
日数 5ヶ月

0.98

0.95

0.90

0.75

0.98

0.96

0.91

0.78

6ヶ月

0.99

0.96

0.92

0.81

0.95

0.87

定すると考えられる収集期間，急減速データで1年間，事故データで5年間のデータを使用して実施した．
図-3は，各事故分析区間の急減速発生回数と全死傷事
故件数の関係を急減速の大きさ毎(0.2G以上，0.3G以上，0.35G以上)に整理した散布図である．どのケースにおい…ても，事故件数との相関は非常に小さい．

1年次に，図-4に事故分析区間を道路構造毎に分類し，分…
0.99

0.98

類毎に急減速発生回数と全死傷事故件数の関係を散布図に整理した．ここで，事故分析区間については事故分析①②

図-3 急減速発生回数と全死傷事故件数
3③

区間(交差点)，事故分析区間(単路)のうち事故分析区間(交差点)と隣接するもの，その他の事故分析区間(単路)ある．

で分類した．また，急減速発生回数については，畠中ら

回数と事故件数，図-6に事故件数に対する急減速発生回

2)によりDSRCで分析された結果を参考とし，0.3G以上と数の比を整理したものを示す．なお，グラフの横軸に示した．図より，分類毎に見た場合でも，相関は低く明確

す事故分析区間の番号の末尾に記載されている“K”，な関係は見られない．ただし，すべての事故分析区間で“T”については，それぞれの事故分析区間が，事故分急減速発生回数と事故件数を比較した場合(図-3)と比べ析区間(交差点)，事故分析区間(単路)であることを示す．て，事故分析区間(交差点)のみ，または事故分析区間(単図を見ると，事故件数に対する急減速発生回数の比が高路)のうち事故分析区間(交差点)に隣接する区間のみで比い事故分析区間(単路)に隣接する事故分析区間(交差点)較した場合は，若干ではあるが，相関が高くなるようでについては，事故件数が多く，事故件数に対する急減速

図-5にある区間における事故分析区間毎の急減速発生①②

図-4 道路構造別の急減速発生回数と全死傷事故件数①事故分析区間(交差点) ②事故分析区間(単路)のうち①に隣接する区間③②以外の事故分析区間(単路)

図-5 事故分析区間毎の急減速発生回数と事故件数

図-6 事故件数に対する急減速発生回数の比
4③

発生回数の比が低い傾向にあることがわかる．これは，「統合事故分析区間」という)毎の急減速発生回数と事急減速データの位置(緯度経度)が急減速開始位置を示す

故件数の関係について検証する．のに対し，事故の位置は衝突位置を示していることから事故分析区間の統合の方法については，以下の方針で生じている可能性がある．

実施した．
･道路･沿道環境が類似する区間を統合する．

(3) 統合事故分析区間による分析･区間の統合については，2kmを上限とする．

本項では，急減速と事故の位置のずれを解消するため

ここで，統合事故分析区間の延長は，約500m～2,000m

隣接する事故分析区間をある程度統合した区間(以下，となった．

図-7 統合事故分析区間毎に急減速発生回数と事故件数

図-8 統合事故分析区間における急減速発生回数と事故件数の関係
5

図-9 統合事故分析区間における事故件数に対する急減速発生回数の比の分布
表-2 統合事故分析区間の各分類と図-7は，ある2路線(ここでは，「路線A」及び「路線B」という)における統合事故分析区間毎に急減速発生回それぞれの道路連･沿道環境
分類
12
34数と事故件数を整理したものである．また図-8は，図-7の関係をそれぞれ散布図に整理したものである．事故分析区間を統合した統合事故分析区間では，路線毎に見た

道路状況組合せ
信号交差点あり、沿道出入りなし、分合流なし
信号交差点なし、沿道出入りなし、分合流あり
信号交差点なし、沿道出入りあり、分合流なし
信号交差点あり、沿道出入りあり、分合流なし

場合，急減速発生回数と事故件数の間に高い相関が見られた．ただし，路線Aと路線Bを比較すると，路線Aにをより的確に実施するための検討として，実際にプロー

くらべ路線Bの事故件数に対する急減速発生回数が多い

ブデータを活用した危険箇所抽出を試行し，プローブデことがわかる．

ータの発生特性や，事故データとの関係を検証した．

次に，路線Aを対象とし，統合事故分析区間を，表-2

今回検証した急減速データについては，短期間で大量に示す道路状況毎に分類(分類1～4)して，それぞれの分のデータが収集可能なことから，短期間で安定したデー類毎に，急減速発生回数と事故件数の関係を検証した．

タとなることがわかった．

図-9に，表-2に示すそれぞれの分類毎に，それぞれの一方，急減速発生回数と事故件数の路線の特徴や道分類に含まれる統合事故分析区間を対象として，統合事路･沿道環境の特徴が影響するものと考えられるため，故分析区間毎に算出した事故件数に対する急減速発生回

事故データを代替するデータとして急減速データを用い数の比の分布を箱ひげ図で整理したものを示す．箱ひげる場合は，留意が必要であることがわかった．

図は，比較のため，全ての統合事故分析区間を対象としもの(全体)に加え，路線A及び路線Bをれぞれの統合事故分析区間のみを対象として整理したものも示す．図より，全ての統合事故分析区間を対象としたものと比較して，参考文献

それぞれの分類に含まれる統合事故分析区間を対象とし

1)

岡田朝男，水野裕彰，中村俊之，絹田裕一：道路交通における交通事故とヒヤリハットの関係性に関する基礎的研究，第 31 回交通工学研究発表会論文報告集，一般社団法人交通工学研究会，2011.9

2)

畠中秀人，平沢隆之，真部泰幸，渡邊寧，井上洋，竹中憲郎，川﨑弘太：プローブデータを活用した安全走行支援サービスに関する検討，第 6 回 ITS シン
ポジウム，2007

たものは，分布がまとまっていることがわかる．これら
より，急減速発生回数と事故件数の関係については，路線の特徴や道路･沿道環境の特徴が影響するものと考えられる．

4. まとめ
ここでは，プローブデータを活用した危険箇所の抽出(2013. 5. 7 受付)

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