空間認知特性に着眼した高齢運転者が加害者となる
出会い頭事故対策に関する応用的研究― 平成 30 年度（中間報告） タカタ財団助成研究論文 ―ISSN 2185-8950

研究代表者

三村 泰広

研究実施メンバー

研究代表者

公益財団法人豊田都市交通研究所 研究部
三村 泰広

報告書概要高齢運転者は，無信号交差点における出会い頭事故の多さが特徴として知られる．無信号
出会い頭事故においては，視認性の観点からカメラやレーダが主流となっている ASV（先進安全自動車）単独による解決に課題が予想されるなかで，交差点空間のあり方について政策論的観点から議論を重ねることが重要である．
本研究は，超高齢社会においてあり得べき無信号交差点空間について提案するため，高齢運転者が加害者となる出会い頭事故が発生する無信号交差点の空間特性を定量的に明らかにするとともに，交差点空間特性からみた高齢運転者が加害者となる出会い頭事故の予測モデ
ルを構築した．
平面および立面特性を踏まえた 2 種類のモデルを構築し，結果，負の二項分布による一般化線形モデルによる平面特性を考慮したモデルでは，交差点枝数が増加すると性別や年齢にかかわらず有意に出会い頭事故件数が増加すること，男性は特に一般の場合，施設が多い空間では出会い頭事故を起こしづらいこと，交差点形状については，女性の一般において有意となったものの，それ以外では影響がみられないこと，高齢になるに従い，用途地域内で出会い頭事故を起こす傾向が低くなり，用途地域外の市街化調整区域や，白地地域といった施設等の少ない箇所での出会い頭事故が多くなる傾向がうかがえることを明らかにした．他方，機械学習の一手法である畳み込みニューラルネットワークを使用した立面特性を考慮したモデルでは，判別精度が 60％となり，明解な結果が得られなかった．

目次

1． はじめに ······························································ 41－1. 背景と目的 ·························································· 41－2. 研究体制 ···························································· 5
2． 高齢運転者の道路空間認知特性に関する基礎的整理 ························ 62－1. 老化による身体機能の変化 ············································ 62－2. 老化による心（脳）機能の変化 ········································ 62－3. まとめ ······························································ 7
3． 高齢運転者が加害者となる出会い頭事故発生箇所の抽出 ···················· 83－1. 方法 ································································ 82

3－2. 結果 ································································ 9
4． 高齢運転者が加害者となる出会い頭事故発生箇所の空間特性の道路形状・土地利用特性
による定量化（平面特性） ················································· 14

4－1. 方法 ······························································· 14
4－2. 結果 ······························································· 16
5． 高齢運転者が加害者となる出会い頭事故発生箇所の空間イメージによる定量化（立面特性） ····································································· 18

5－1. 方法 ······························································· 18
5-1-1. 使用データ ······························································ 18
5-1-2. 機械学習の方法 ·························································· 19

5－2. 結果 ······························································· 20
5-2-1. 横断歩道空間の判別結果 ·················································· 20
5-2-2. 高齢ドライバー事故交差点の判別結果 ······································ 22
5-2-3. 無信号交差点における出会い頭事故地点の判別結果 ·························· 28

6． 結論 ································································· 29

6－1. 高齢運転者の道路空間認知特性に関する基礎的整理 ····················· 29
6－2. 高齢運転者が加害者となる出会い頭事故発生箇所の抽出 ················· 29
6－3. 高齢運転者が加害者となる出会い頭事故発生箇所の空間特性の道路形状・土地利用特性による定量化（平面特性） ········································· 29
6－4. 高齢運転者が加害者となる出会い頭事故発生箇所の空間イメージによる定量化（立面特性） ··························································· 29
6－5. 今後の課題 ························································· 30

31．はじめに1－1.背景と目的
高齢運転者は，無信号交差点における出会い頭事故の多さが特徴として知られる．この原因として自動車技術会が発行する「高齢者運転適性ハンドブック」（2005）によれば，相手の車の見落とし，速度誤認，信号・標識の見落とし，小さな移動体の見落としなど，認知機能，
特に視力に起因する能力の低下が関与しているものとされている．無信号出会い頭事故においては，視認性の観点からカメラやレーダが主流となっている ASV（先進安全自動車）単独による解決に課題が予想されるなかで，交差点空間のあり方について政策論的観点から議論

無信号交差点信号交差点

を重ねることが重要である．

非高齢者(N=51771)
前期高齢者(N=11446)
後期高齢者(N=6238)
非高齢者(N=73583)
前期高齢者(N=16941)
後期高齢者(N=8836)
0%

10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

人対車両

正面衝突

追突

出会い頭

右折時

左折時

車両相互その他

車両単独

図 1-1 我が国の交差点種別・年齢別事故類型の傾向（平成 29 年）1

本研究では，超高齢社会においてあり得べき無信号交差点空間について提案するため，高齢運転者が加害者となる出会い頭事故が発生する無信号交差点の空間特性を定量的に明らかにするとともに，交差点空間特性からみた高齢運転者が加害者となる出会い頭事故の予測モデルを構築する．
なお，本研究は二カ年の計画で実施し，次年度は出会い頭事故への関係性が予想される高齢運転者の無信号交差点における空間認知特性について実験室実験を通じて明らかにし，高齢運転者の空間認知特性からみた無信号交差点における対策案の検討とその効果の推定を試みる予定であり，本年度はそのための基礎的整理の位置づけの研究でもある．
本研究の構成は以下のとおりである．

1

交通事故総合分析センター「交通事故集計ツール」より作成

4

（１）高齢運転者の道路空間認知特性に関する基礎的整理
高齢運転者の空間認知に関する既往研究を整理し，特に老化による空間認知の影響を考察する．
（２）高齢運転者が加害者となる出会い頭事故発生箇所の抽出
愛知県警察本部より貸与を受けた 2012～2017 年に愛知県下で発生した交通事故データを用い，高齢者が第一当事者となる出会い頭事故の発生割合が高い交差点を抽出し，その傾向について考察する．
（３）高齢運転者が加害者となる出会い頭事故発生箇所の空間特性の道路形状・土地利用特性による定量化（平面特性）抽出した高齢者が第一当事者となる出会い頭事故の発生件数が多い交差点について，その枝数，直角からの偏差角総和，施設面積，沿道土地利用など，道路形状・付属物等からみた空間特性を整理する．また，当該データを説明変数とする出会い頭事故予測モデルを構築し，どのような空間特性において高齢運転者が第一当事者となる出会い頭事故につながりやすいかを分析する．
（４）高齢運転者が加害者となる出会い頭事故発生箇所の空間イメージによる定量化（立面特性）抽出した交差点について，運転者の視点からみた空間特性の影響を把握するため，流入部の立面画像を Google Street View 等を活用しながら収集，整理する．また，当該画像の解析を通じて，どのような空間イメージにおいて高齢運転者が第一当事者となる出会い頭事故につながりやすいかを分析する．

1－2.研究体制
本研究の研究体制は以下のとおりである．
研究代表者

三村泰広

公益財団法人豊田都市交通研究所

主席研究員

安藤良輔

公益財団法人豊田都市交通研究所研究部長兼主幹研究員

樋口恵一

大同大学工学部

楊

公益財団法人豊田都市交通研究所

甲

講師

5

主任研究員

2．高齢運転者の道路空間認知特性に関する基礎的整理
運転は，
「認知」，
「判断」，
「操作」の繰り返しにより行われている．交通事故などの危険事
象の表出は，これらのいずれかの段階で生じたエラーに起因すると考えられている．なかでも「認知」は，運転における道路空間の多様な情報を把握するという最初の過程にあたり，重要な条件の一つである．ここでは，高齢運転者の道路空間認知特性について，加齢による心身機能の低下に関する先行研究2の成果を踏まえて整理する．

2－1.老化による身体機能の変化
加齢による身体機能の変化は，その機能によって傾向が異なる．例えば，特に聴力3（反応時間含む）と運動能力4（特に柔軟性・平衡性・瞬発力）の低下は他の機能と比べても顕著である．また，視力では，中でも視野（特にランダム背景下の輝度変調の検出）や減能グレア（眩しさ耐性）が加齢によって大きく低下することが知られている5．
他方，反応時間の変化はやや緩やかである6．ただし，反応時間の長さよりもその分散，単純反応よりも弁別反応（既知の複数の刺激のいずれかが提示され，そのうち特定の刺激の場
合のみ，決められた 1 種の反応をするときの反応），視覚・触覚よりも聴覚における反応において，加齢の影響がより大きい7．極めて速い速度で連続的に変化する運転環境下においては，安定的に的確に空間を認知し，反応できる能力が不可欠であり，加齢によるこの変化は安全上，深刻な課題を生じさせている可能性がある．

2－2.老化による心（脳）機能の変化
加齢は心機能にも大きな変化をもたらす．なかでも記憶，特にワーキングメモリや長期記
憶8，社会的バイタリティの低下9が大きいことが知られている．他方，ネガティブ・中立的な
記憶は忘れやすく10，調和性や誠実性は高まる11．また，帰納的推論（個別的・特殊的な事例から一般的・普遍的な規則・法則を見出そうとするもの）や，空間イメージ操作，言語能力，2

三村泰広・樋口恵一・安藤良輔・楊甲：高齢運転者の運転能力と不安感の関係，土木計画学研究・講演集，57，
2018.
3 立木，笹森ほか：日本人聴力の加齢変化の研究，Audiology Japan，45，241-250，2002.
4 佐藤他：「老いのこころ 加齢と成熟の発達心理学」有斐閣アルマ，2014.
5 福永克己，佐川賢，氏家弘裕：有効視野における加齢効果，照明学会第 37 回全国大会講演論文集，217，2004
6 J.L.Fozard et al. ： Age Differences and Changes in Reaction Time : The Baltimore Longitudinal Study ofAging, Journal of Gerontology : Psychological Sciences, 49, 4, 179-189, 1994.
7 R.M.Feldman, S.N.Reger： Relation among Hearing, Reaction time and Age, Journal of Speech and Hearing
Research, 10, 4, 479-495, 1967.
8 Park & Gutchess： Aging, cognition, and culture: a neuroscientific perspective. Neuroscience andBiobehavioral Reviews, 26, 859-867, 2002.
9 Roberts et al.：Patterns of mean-level change in personality traits across the life course: A meta-analysis of
longitudinal studies. Psychological Bulletin, 132, 1-25, 2005.
10 Mather： Aging and motivated cognition: The positivity effect in attention and memory. Trends in
Cognitive Science, 9, 496-502, 2005.
11 Roberts et al.：Patterns of mean-level change in personality traits across the life course: A meta-analysis of
longitudinal studies. Psychological Bulletin, 132, 1-25, 2005.

6言語記憶などの知能に関する能力，情報処理に関する能力は老化による変化は比較的小さい12．
ワーキングメモリに関する能力低下は，交差点など多様な状況判断が同時並行的に求められる自動車運転時における大きな課題となるものと予想され，老化における大きな課題であるものと推察される．

2－3.まとめ
運転を「認知」，「判断」，「操作」のプロセスでみた場合，これらの一連の傾向は，表 2-1のように整理することができる．ここでは，課題が予想される運転時の状況と道路空間の視点から整理している．認知においては，主に加齢による視力低下及び視野の縮小，柔軟性の低下によって空間を認知する能力に課題が生じることが予想される．この認知能力の低下は特に認知すべき範囲や対象が他の道路空間より多い交差点で，大きな課題となる．本研究では，特に認知特性に着眼した整理を実施しているが，加齢による心身機能の低下は判断のフ
ェーズ，操作のフェーズそれぞれでも課題を生じさせていることが予想され，特に，それは交差点環境で顕著であると考えらえる．
表 2-1 加齢による心身機能の低下と課題が予想される運転時の状況・道路空間の整理
加齢による心身機能の低下

課題が予想される運転時の状況

課題が予想される運転時の道路空間

聴力の低下

危険を知らせる音を聞き取れない

踏み切り，緊急車両の接近

静止視力の低下

細かい情報を取得できない空間全般（特に標識・人等の認知）

動体視力の低下

高速で移動する物体を視認できない

幹線道路

認

夜間視力の低下

夜間に物体の認知ができない

夜間

知

グレア耐性の低下

光をみると物体を視認できなくなる

トンネル・夜間（対向車のヘッドライト）

視野の縮小
柔軟性の低下長期記憶の低下判
断短期記憶の低下ワーキングメモリの低下
処理速度の低下（特に複雑なもの）

広範囲で生じている情報を取得できない
体の俊敏な動作が困難
教えられたことを長期間記憶できない教えられたことを記憶できない
同時に起こる事象を適切に記憶できない
複雑な状況の対処に時間がかかる

平行性の低下脚を使った動作が困難

瞬発力の低下

とっさの出来事に対処できなくなる

弁別反応時間の増加

複雑な状況の対処に時間がかかる

操
作

全
般

弁別反応時間の分散の増加

複雑な状況に同じように対処できな
くなる

視野周辺部刺激への反応時間

広範囲で生じている出来事への対処の増加に時間がかかる交差点
交差点・車線変更（空間の認知）－－
交差点（同時記憶すべき対象が多い）交差点（同時考慮すべき対象が多い）
交差点（アクセル/ブレーキの急な切り替えを要求する状況）交差点（歩行者の飛び出し，自動車の出会
い頭，前方車両の急ブレーキ）交差点（同時対処すべき対象が多い）交差点（同時対処すべき対象が多い）交差点（同時対処すべき範囲が広い）

12 Schaie： Developmental Influences on Adult Intelligence: The seattle Longitudinal Study. 2nd ed. Oxford
University Press, 2013.

7

3．高齢運転者が加害者となる出会い頭事故発生箇所の抽出
高齢運転者が加害者となる出会い頭事故の発生箇所を抽出するに際し，ここでは，過失の最も大きい高齢者が第一当事者となった出会い頭事故に着眼し，当該事故の多発する交差点を抽出し，その傾向について考察する．なお，上述の整理のように，高齢運転者の加齢に伴う心身機能の変化の大きさを踏まえ，本分析では，高齢者を 65 歳から 74 歳を前期高齢者，75 歳以上を後期高齢者とし，それぞれの年齢による傾向の整理を試みる．加えて，交通事故総合分析センターの報告13や岐阜県警察本部の報告14等，交通事故の原因について男女間の差が知られていることから，以下
では性別による傾向の違いも捉える．

3－1.方法使用する交差点データは，ESRI 社から提供される ArcGIS Geo Suite 道路網データである15．本
データは住友電気工業株式会社の拡張版全国デジタル道路地図データベース（ADF）を加工して開発した全国道路ネットワークデータセットである．当該データには一方通行や右左折禁止，規制
速度などの交通規制情報とともに，ノード情報が格納されており，当該交差点の信号の有無が判別できるようになっている．
交通事故データについては，愛知県警察本部より貸与を受けた 2012～2017 年に愛知県下で発生した交通事故データ（269,144 件）を用いる．本データは，事故内容（死亡・重傷・軽傷），発生
年月日，発生時間，天候，地形，路面状態，道路形状，信号機の有無，中央分離施設の有無，歩車道区分，事故類型，第一・第二当事者別の種別（自動車，歩行者，自転車等），性別，年齢，通行目的，法令違反，負傷程度，発生位置（緯度・経度）が含まれる．なお，2012 年のデータは，
一部緯度，経度情報が掲載されていないデータが含まれている（49,651 件中，622 件）．
本研究では，高齢運転者が第一当事者となった出会い頭事故の多発箇所を選定するため，図 3-1に示すように，一般に交差点関連の事故が発生する交差点付近16とされる範囲に該当する無信号交
差点中心から半径 30m のバッファを作成し，当該バッファに包含される出会い頭事故の件数を第一当事者の性別・年齢別にカウントした．カウントに使用した GIS ソフトウェアは QGIS Desktop
2.18.24 である．

13

交通事故総合分析センター：女性運転者による交通事故，イタルダインフォメーション，60，2006.
岐阜県警察本部：男女別交通死亡事故分析（H24～H28 年データから），https://www.pref.gifu.lg.jp/police/tokei/jiko-tokei/index.data/danjyo.pdf
15 https://www.esrij.com/products/data-content-geosuite-douromo/
16 交通事故総合分析センター「交通事故統計用語解説集」によれば、交差点の側端から 30m 以内の道路の部分を
いう
14

8

×
×
出会い頭事故（男性：高齢）××
×

出会い頭事故（女性：非高齢）
出会い頭事故（男性：非高齢）×××××※この交差点の場合，男性高齢 1 件，非高齢 1 件，女性非高齢 1 件

図 3-1 事故件数のカウント方法

3－2.結果性別及び年齢別の出会い頭事故多発無信号交差点分の布を図 3-2，図 3-3 に示す．発生件数が少ない影響もあるが，男性，女性ともに高齢になるに従い，発生箇所が特定の交差点に集約していく傾向がみられる．
それぞれの属性ごとに最も出会い頭事故が多発した無信号交差点について，図 3-4～図 3-9 に示す．男性，女性ともに非高齢者では周辺に施設等のない，開けた場所で最も出会い頭事故が発生しているのに対し，高齢者では，男性，女性ともに周辺に死角となる施設の多い箇所で最も発生している．

9

1件

非高齢者

2件
3件

前期高齢者

4件以上

後期高齢者

図 3-2 愛知県における無信号交差点での出会い頭事故多発箇所（男性）

10

1件

非高齢者

2件
3件

前期高齢者

4件以上

後期高齢者

図 3-3 愛知県における無信号交差点での出会い頭事故多発箇所（女性）

11

②

①

④

①

©google④③③©google②©google©google©google

図 3-4 男性非高齢者が第一当事者となった最多出会い頭事故発生交差点（23 件/6 年）

②

①

④

①
©google©google④③③②©google©google©google

図 3-5 男性前期高齢者が第一当事者となった最多出会い頭事故発生交差点（4 件/6 年）②①①©google②④③©google④③©google©google©google

図 3-6 男性後期高齢者が第一当事者となった最多出会い頭事故発生交差点（7 件/6 年）

12

②

①
①
④
©google②③©google④③©google©google©google

図 3-7 女性非高齢者が第一当事者となった最多出会い頭事故発生交差点（15 件/6 年）②①①©google②④③©google④③©google©google©google

図 3-8 女性前期高齢者が第一当事者となった最多出会い頭事故発生交差点（7 件/6 年）

②

①
①
②
©google©google④③④③©google©google©google

図 3-9 女性後期高齢者が第一当事者となった最多出会い頭事故発生交差点（3 件/6 年）

134．高齢運転者が加害者となる出会い頭事故発生箇所の空間特性の道路
形状・土地利用特性による定量化（平面特性）
本章では，抽出した高齢者が第一当事者となる出会い頭事故の発生件数が多い交差点について，その空間構造，周辺土地利用からみた特性を整理する．本分析においても，高齢運転者の加齢に伴う心身機能の変化の大きさを踏まえ，高齢者を 65 歳から 74 歳を前期高齢者，75 歳以上を後期高齢者とし，それぞれの年齢による傾向を把握するとともに，性別による傾向の違いを把握する．

4－1.方法表 4-1 にモデル構築で使用する説明変数を整理した．空間構造として，「交差点付近施設面積」，「交差点の直角からの偏差角総和」，「交差点枝数」，「交差点形状」を採用した．
「交差点付近施設
面積」は，出会い頭事故の発生に与える死角の影響を捉える目的で設定した．施設面積が 0 であれば，死角がないと判定でき，施設面積が大きければ相対的に死角が生じている可能性が高いと判定できる．次に「交差点の直角からの偏差角総和」は，一般に交差点の交差角が鋭角もしくは鈍角であるほど，運転者の視認すべき範囲が広範となるなど交通事故が発生しやすいことが知られている1718ことを踏まえ設定したものである．図 4-1 に示すように，この値が大きくなればなる
ほど，当該交差点が鋭角もしくは鈍角により構成されていると判定でき，値が 0 の場合は直角交差点と判定できる．
「交差点枝数」は同様の理由で設定している．枝数が多いほど交通事故が発生しやすいとされる19．「交差点形状」は，一般に交差点面積が大きいほど交差点内の走行速度を高める，整流化が困難となることが知られる20ことを踏まえ設定したものである．
また，周辺土地利用として，ここでは「用途地域」を採用した．周辺土地利用が交通事故の発生に影響を与えることはよく知られている．例えば，Pulugurtha, S. S., Duddu, V. R. & Kotagiri,Y.の研究21では住居が中心となる複合的な土地利用，都市住居，高層住居，商業，業務地域では交通事故が多いことが示されている．我が国の周辺土地利用状況を表象するものとして，用途地域が代表的であることから，これを変数のひとつとして設定した．
対象とする交差点は，性別，年齢等による影響をより明確に得るために，ある程度の出会い頭事故が発生している交差点であることが望ましいと考え，ここでは，対象期間において 3 件以上の出会い頭事故が発生した無信号交差点とした（3,942 箇所）．
本分析で使用するモデルについて，W. E. Marshalla, et al.22や M. Moeinaddini, et al.23，
17

国土技術政策総合研究所：交通事故対策事例集，165，2004.
交通工学研究会：「改訂交差点改良のキーポイント」，2011.
19 交通工学研究会：「改訂交差点改良のキーポイント」，2011.
20 交通工学研究会：「改訂交差点改良のキーポイント」，2011.
21 Pulugurtha, S. S., Duddu, V. R., Kotagiri, Y.：Traffic analysis zone level crash estimation models based onland use Characteristics，Accident Analysis and Prevention 50, 678–687, 2013.
22 Wesley Earl Marshalla, Norman W. Garrick, Does street network design affect trafﬁc safety?, Ac-cident
Analysis and Prevention 43, 769–781, 2011.
23 Mehdi Moeinaddini, Zohreh Asadi-Shekari, Muhammad Zaly Shah., The relationship between urban
street networks and the number of transport fatalities at the city level, Safety Science Volume 62, Pages 114–
120, 2014.
18

14

A. Hadayeghi, et al.24にみられるように，交通事故予測モデルに用いられるのは，正規分布への当てはまりを想定する線形モデルよりむしろ，負の二項分布やポワソン分布など他の分布への当てはまりを想定する一般化線形モデルが用いられる．これは，交通事故は，期待発生回数が少ない場合（λ=1 など）のポワソン分布や負の二項分布への当てはまりがよいためである．特に，M.
Moeinaddini, et al.をはじめ，負の二項回帰分布に従うモデルでの当てはまりの良さが報告される例があり，交通事故発生予測に適する統計モデルを検討する際には，一般化線形モデルである
負の二項回帰モデルをまずは採用することが望ましいといえる．
以上を踏まえ，性別，年齢別での無信号交差点における出会い頭事故の件数に与える要因分析を行った．なお，解析には R version 3.5.1 の MASS パッケージを使用した．

表 4-1 モデル構築で使用する説明変数
説明変数

内容

データソース時点

株式会社ゼンリン地図データ

2016 年 12 月

交差点中心点から半径 30m 内に所在する施設
交差点付近施設面積（一般家枠等）の面積
交差点の直角からの偏 交差点の交差角が直角のとき 0 とし，各枝が直 拡張版全国デジタル道路地図
2014 年 10 月
空間構造

差角総和

角からずれている角度の総和で算定

交差点枝数

交差点に接続する枝数

データベース
拡張版全国デジタル道路地図
2014 年 10 月
データベース

交差道路の幅員から，交差点形状を整理（最大と最小の幅員で表現）
交差点形状

拡張版全国デジタル道路地図
小＝幅員 3m～5.5m 未満

2014 年 10 月

（ダミー変数）

データベース
中＝幅員 5.5m～13m 未満
大＝幅員 13m 以上

周辺土地利用（用途地域）

用途地域

交差点中心点の位置する箇所の用途地域（12（ダミー変数）種類）

国土数値情報用途地域データ

2011 年度

Alireza Hadayeghi , Amer S. Shalaby , Bhagwant N. Persaud., Development of planning leveltransportation safety tools using Geographical-ly Weighted Poisson Regression, Accident Analysis &Prevention, Volume 42, Issue 2, Pages 676–688, , 2010.
24

15

45度
90度

90度

90度
45度

90度

45度

90度

＝(90-90)+(90-90)+(90-90)+(90-90)=0

135度＝(90-45)+(90-45)+|(90-135)|+(90-45)+(90-90) =180

図 4-1 交差点の直角からの偏差角総和の算出イメージ

4－2.結果
表 4-2、表 4-3 にモデル構築の結果について示す．モデル全般の当てはまりの良さを示す残差
逸脱度，AIC をみると，男性よりも女性，一般よりも高齢者のモデルの精度が比較的高いことがわかる．これは，精度の高いデータほど，件数がゼロとなるものが多いことからデータのばらつ
きが小さくなっていることが影響しているものと想定される．なお，このようなゼロの多いデー
タにおいては，傾向が過大となりやすいことが知られており25，この扱いについては今後の課題である．
それぞれで有意となった変数の傾向を見ていくと，男性の前期高齢を除く，すべての年代で有意となったのは，交差点枝数である．枝数が増加すると性別や年齢にかかわらず有意に出会い頭事故件数が増加するなど，出会い頭事故との関連性が強い特徴的な空間特性であることがわかる．
また，直角からの偏差角総和はいずれの属性においても有意となっておらず，出会い頭事故の発生に影響を与える空間特性とはいえないことがわかる．また交差点近傍施設の面積について，
男性の一般で有意となっているものの，それ以外の属性では有意となっていない．男性は特に一般の場合，施設が多い空間では出会い頭事故を起こしづらいことがわかる．交差点形状について
は，女性の一般において有意となったものの，それ以外では影響がみられない．
空間土地利用については，特に男性と女性で傾向が異なる．これは商業地域での傾向が顕著であり，男性の一般は比較的商業地域で出会い頭事故を起こす傾向がみられるが，女性はすべての年代で反対の傾向を示している．また，男性は住居系の土地利用において出会い頭事故を起こしづらく，一般は特に専用地域で少なく，高齢になるに従い，第一種・第二種住居地域など，専用地域に比べ多様な土地利用が包含される地域での出会い頭事故が少なくなっている．他方で，女性は一般において住居系で出会い頭事故を起こしやすい傾向がみられる．推定値の符号からも，全般的に高齢になるに従い，用途地域内で出会い頭事故を起こす傾向が低くなり，用途地域外の市街化調整区域や，白地地域といった施設等の少ない箇所での出会い頭事故が多くなる傾向が推定できる．

南 美穂子・Cleridy E. Lennert-Cody：ゼロの多いデータの解析：負の 2 項回帰モデルによる傾向の過大推定，
統計数理，61，2 ，271–287，2013.

25

16

表 4-2 モデル構築の結果（推定値，男性）

空間構造
周辺土地利用（用途地域）

定数項
交差点付近施設面積
直角からの偏差角総和
交差点枝数
小小交差点ダミー
小中交差点ダミー
小大交差点ダミー
中中交差点ダミー
中大交差点ダミー
第一種低層住居専用地域ダミー
第二種低層住居専用地域ダミー
第一種中高層住居専用地域ダミー
第二種中高層住居専用地域ダミー
第一種住居地域ダミー
第二種住居地域ダミー
準住居地域ダミー
近隣商業地域ダミー
商業地域ダミー
準工業地域ダミー
工業地域ダミー
工業専用地域ダミー
サンプル数
残差逸脱度
AIC

一般
0.7351**-0.0002***0.00060.0742*-0.3029-0.2498-0.2664-0.1906-0.3070-0.2098**-0.1887-0.1481**-0.2098*-0.0360-0.04220.04740.07490.2474***0.04060.10260.13314071.413665

前期高齢-0.82930.00010.00150.0990-0.7238-0.4124-0.4601-0.2711-0.3299-0.0603-0.7197-0.2011.
-0.4311*-0.0428-0.0740-0.3731.
-0.08650.0466-0.1607-0.0198-0.7966.
3,942
3651.36490.9後期高齢-2.9100**
0.0001-0.0004
0.3430***0.11450.3626
0.40600.48080.4159-0.1405-0.0451-0.0452-0.4158.
-0.2481*-0.3486*
0.0212-0.2957*-0.2455-0.0521-0.6225**-0.5700
2870.34963.8***:p<0.001, **:p<0.01, *:p<0.05, ・:p<0.1

表 4-3 モデル構築の結果（推定値，女性）

空間構造
周辺土地利用（用途地域）

定数項
交差点付近施設面積
直角からの偏差角総和
交差点枝数
小小交差点ダミー
小中交差点ダミー
小大交差点ダミー
中中交差点ダミー
中大交差点ダミー
第一種低層住居専用地域ダミー
第二種低層住居専用地域ダミー
第一種中高層住居専用地域ダミー
第二種中高層住居専用地域ダミー
第一種住居地域ダミー
第二種住居地域ダミー
準住居地域ダミー
近隣商業地域ダミー
商業地域ダミー
準工業地域ダミー
工業地域ダミー
工業専用地域ダミー
サンプル数
残差逸脱度
AIC

一般

前期高齢

0.3058-0.0001
0.00010.1632***-0.6033*-0.5817*-0.5751*-0.5070.
-0.5061.
0.0891-0.27910.1761**0.07840.02980.0016
0.2390**0.0097-0.2648***0.0538-0.2208**-0.2990-3.2318**0.0002.
-0.00080.4359***0.03460.21800.23370.32850.2343-0.24830.29070.1171-0.6248*-0.0389-0.1844-0.2396-0.2294-0.4833**-0.0166-0.1687-0.45924300.211926

3,942
2797.14972

後期高齢-21.9500-0.0003-0.00070.3535*18.1600
18.5200
18.1600
18.6500
17.9400-0.28810.6265-0.1625
0.0449-0.1572-0.2926-0.0290-0.2045-0.4918.
-0.3894.
-0.7599*-0.9655
1506.72403.9***:p<0.001, **:p<0.01, *:p<0.05, ・:p<0.1

17

5．高齢運転者が加害者となる出会い頭事故発生箇所の空間イメージによる定量化（立面特性）
本章では，抽出した交差点について，運転者の視点からみた空間特性の影響を把握するため，流入部の立面画像を google street view 等を活用しながら収集，整理し，当該画像の解析を通じて，どのような空間イメージにおいて高齢運転者が第一当事者となる出会い頭事故につながりやすいかを分析する．

5－1. 方法
5-1-1.使用データ
使用する事故地点のデータは，65 歳以上の高齢ドライバーが第一当事者となる出合い頭事故が発生した地点，ならびにここでは出会い頭事故時において多数を占める法令違反である安全不確認を原因とする事故発生地点を対象とし，画像収集を行う．なお，事故が起きてない交差点はランダムに選定する．
事故あり交差点 620 地点および事故なし交差点 435 地点の交差点全流入部の画像を収集した．
収集の際の決め事として，【距離 1：交差点内から 3m～5m】，【距離 2：交差点内から 5m～10m】を設定し，ドライバー目線になるように画角を統一して収集した（図 5-1）．なお，画像に，ズレ・ブレがあるがある場合や Google が標記している道路名等の文字が映り込んだ画像は対象外とする．

図 5-1 収集する画像の撮り方

18

出典：Google Street View

5-1-2.機械学習の方法
収集した画像を Azure ML を使用し畳み込みニューラルネットワークを行う．
（1）画像の編集収集した画像はそのまま機械学習に使用することができないためペナントを用いてサイズの変更を行う．サイズを 200 ピクセル四方にし，AI 研究所というアプリケーションを用いて 1 ピクセ
ルごとに数値化された CSV データに変換して使用する．
（2）学習手順
1.CSV データを Azure ML にアップロードする．
2.モジュールパットにある，「アップロードした CSV データ」「Split Data」「Multiclass Neural
Network」「Train Model」「Score Model」「Evaluate Model」の学習データや学習方法を実験キ
ャンパスにドラッグし図 5-2 のようにツリーを形成する．
3.実験キャンパスにドラッグした学習方法等の設定を行う．
Split Data：トレーニングデータを 80%，テストデータを 20%に分割する．
Multiclass Neural Network（多項分類）：ノード数：100，学習係数：0.05，学習反復回数：100，
重みの初期値範囲：1.0，モメンタム係数：0.5
4.設定した値で機械学習を行い，出た判別的中率の確認を基に，3 で設定した値を変更し精度を高める．
5.設定値の変更で精度の向上が見られなかった場合は，隠れ層を増やし精度を高めていく．
・ノード数：増やしすぎると学習に時間がかかり，少ないと十分な学習ができない．
・学習係数：重みを調整する際にどのくらい値を動かすかを決める．1 より小さく設定する．
・学習反復回数：学習係数を基に何回学習するかを設定する．学習整数の値を小さくし，学習反
復回数を増やすとより学習の精度が増す．しかし，学習反復回数を増やしすぎると学習のし過ぎで未知のデータに対して適合できていない状態（過学習）になることがある．
・モメンタム係数：学習係数の設定値によっては学習が進まないことがあるため，モメンタム係数に入力した値によって学習の活動量を調整できる．

19

図 5-2Azure ML 実験キャンパス例

5－2.結果収集した画像に基づいて道路空間を判別できるか否かを確認するために，まず歩道空間の判別を行う．次に，高齢ドライバー事故交差点と事故が起きてない交差点との判別モデルを，①全事故地点，②出会い頭事故地点，③無信号交差点における出会い頭事故地点を対象として作成する．
5-2-1.横断歩道空間の判別結果
横断歩道ありの画像（889 枚）と横断歩道なしの画像（1,317 枚）を用意し，横断歩道空間の判別を行う学習モデルを作成した．
表 5-1 に示すように，横断歩道ありの画像を「あり」と判別する精度は約 70％，横断歩道なしの画像を「なし」と判断する精度は 87％と比較的良好な精度が得られた．この判別モデルを使用
し，新たに収集した横断歩道がある画像 10 枚（表 5-2）を使って判定させた結果，上述の精度と同様に 70％が横断歩道ありと判別された．横断歩道があるにも関わらず「なし」と判断された画像は，日差しが強く横断歩道が見づらい，横断歩道の白線がかすれている画像であった．
表 5-1 横断歩道空間の判別

20

表 5-2 横断歩道画像の判定結果「横断歩道あり」と判定された画像「横断歩道なし」と判定された画像

21

5-2-2.高齢ドライバー事故交差点の判別結果
事故あり交差点と事故なし交差点において，【距離 1（事故あり交差点画像 1,117 枚，事故なし
交差点画像 1,121 枚）】と【距離 2（事故あり交差点画像 1,087 枚，事故なし交差点画像 1,052 枚）】のそれぞれで画像を収集し画像解析モデルを作成した．表 5-3，表 5-4 に示す判別結果の通り，
横断歩道と比べると判別精度が低い結果となった．
次に，交差点の空間構成が影響している出会い頭に絞った分析を行う．事故内容を絞ることで画像数が減り分析精度が下がるため，福岡県警が開示している事故地点の緯度経度情報を活用して画像を追加で収集する．
【距離 1（出会い頭事故あり交差点画像 1,086 枚，事故なし交差点画像
1,099 枚）】と【距離 2（出会い頭事故あり交差点画像 1,065 枚，事故なし交差点画像 1,052 枚）】に分けて機械学習を行った結果を表 5-5，表 5-6 に示す．距離 1 の事故ありの判定は最も低い結果である．出会い頭事故は空間の閉塞状況が大きな要因となるが，距離 1 では交差点中央に接近しているため前方（画像上段）の解放感があり，事故ありと事故なしとの判別がつきにくいこと
が精度低下につながり，交差点中央から上流に離れた距離 2 では交差点流入部の空間特性が識別でき，判別の精度が向上したと考えられる．
表 5-3 事故交差点

事故
実物の あり
画像 なし

推測結果
あり

なし

62.7%

37.3%

33.0%

67.0%

表 5-4 事故交差点

事故
実物の あり
画像 なし

実物の あり
画像 なし

あり

なし

61.7%

38.3%

39.5%

60.5%

実物の あり画像 なし

距離 1 判別結果

推測結果
あり

なし

56.9%

43.1%

41.3%

58.7%

表 5-6 出会い頭事故

出会い頭

距離 2 判別結果

推測結果

表 5-5 出会い頭事故

出会い頭

距離 1 判別結果

距離 2 判別結果

推測結果
あり

なし

63.1%

36.9%

44.9%

55.1%

22

出会い頭事故距離 2 の判別モデルを使用し，事故発生空間としての判定確率が高かった 10 枚の画像を下記に示す．

99.9％

99.9％

99.9％

23

99.9％

99.9％

99.8％

99.8％
24

99.7％

99.7％

99.7％
同じく，出会い頭事故距離 2 の判別モデルを使用し，事故空間として判定確率が低かった 10 枚の画像を下記に示す．

25

54.9％

58.7％

59.4％

64.1％
26

65.6％

68.0％

69.9％

72.2％
27

79.6％

79.8％
事故発生空間としての判定確率が高かった画像は，交差部に植樹があり，沿道施設の接近性などが確認された．
5-2-3.無信号交差点における出会い頭事故地点の判別結果
無信号交差点における出会い頭事故地点を対象に分析を行う．上述の出会い頭事故の分析結果を踏まえ，分析精度が高かった【距離 2（出会い頭事故あり交差点画像 804 枚，事故なし交差点
画像 779 枚）】を対象に行った結果を表 5-7 に示す．事故ありの判別精度は 64.3%である．使用した画像数が 1,000 枚以下であるにもかかわらず全出会い頭事故距離 2（表 5-6）の判別結果と同等の精度が得られたことを鑑みると，無信号交差点における出会い頭事故には同調的な空間特性が影響していることが示唆される．
表 5-7 無信号交差点における出会い頭事故
距離 2 判別結果

無信号
出会い頭
実物の あり
画像 なし

推測結果
あり

なし

64.3%

35.7%

43.5%

56.5%

28

6．結論
本研究の成果を以下のように整理する．
（1）高齢運転者の道路空間認知特性に関する基礎的整理
高齢運転者の空間認知に関する既往研究を整理し，特に老化による空間認知の影響を考察した．
結果，運転を「認知」，「判断」，「操作」のプロセスでみた場合，「認知」においては，主に加齢による視力低下及び視野の縮小，柔軟性の低下によって空間を認知する能力に課題が生じることが予想されること，この認知能力の低下は特に認知すべき範囲や対象が他の道路空間より多い交差点で，大きな課題となることを明らかにした．
（2）高齢運転者が加害者となる出会い頭事故発生箇所の抽出
愛知県警察本部より貸与を受けた 2012～2017 年に愛知県下で発生した交通事故データを用い，高齢者が第一当事者となる出会い頭事故の発生割合が高い交差点を抽出し，その傾向について考察した．結果，男性，女性ともに高齢になるに従い，発生箇所が特定の交差点に集約していく傾向がみられることを明らかにした．
（3）高齢運転者が加害者となる出会い頭事故発生箇所の空間特性の道路形状・土地利用特性による定量化（平面特性）抽出した高齢者が第一当事者となる出会い頭事故の発生件数が多い交差点について，その枝数，
直角からの偏差角総和，施設面積，沿道土地利用など，道路形状・付属物等からみた空間特性を整理した．また，当該データを説明変数とする出会い頭事故予測モデルを構築した．結果，空間構造については，交差点枝数が増加すると性別や年齢にかかわらず有意に出会い頭事故件数が増加すること，直角からの偏差角総和はいずれの属性においても有意とはならず，出会い頭事故の発生に影響を与える空間特性とはいえないこと，男性は特に一般の場合，施設が多い空間では出会い頭事故を起こしづらいこと，交差点形状については，女性の一般において有意となったものの，それ以外では影響がみられないことを明らかにした．
また，空間土地利用については，男性の一般は比較的商業地域で出会い頭事故を起こす傾向がみられるが，女性はすべての年代で起こしづらい傾向がみられること，男性は住居系の土地利用において出会い頭事故を起こしづらい一方，女性は一般において住居系で出会い頭事故を起こしやすい傾向がみられること，全般的に高齢になるに従い，用途地域内で出会い頭事故を起こす傾向が低くなり，用途地域外の市街化調整区域や，白地地域といった施設等の少ない箇所での出会い頭事故が多くなる傾向がうかがえることを明らかにした．
（4）高齢運転者が加害者となる出会い頭事故発生箇所の空間イメージによる定量化（立面特性）
交通事故が発生した交差点における画像を Google Street View から収集し，事故地点の空間特性を識別させるための機械学習モデルを作成した．結果，いずれの判別精度も 60％台であり，高い精度であったと考察できうる明解な結果が得られなかった．

29

（5）今後の課題
今後の課題として，ここでは本研究の中心的検討であった「高齢運転者が加害者となる出会い
頭事故発生箇所の空間特性の道路形状・土地利用特性による定量化（平面特性）」，および「高齢運転者が加害者となる出会い頭事故発生箇所の空間イメージによる定量化（立面特性）」における課題について整理する．
いずれにも共通する課題として，推定モデルの精度がある．
「高齢運転者が加害者となる出会い
頭事故発生箇所の空間特性の道路形状・土地利用特性による定量化（平面特性）」において，構築したモデルでは，比較的多数を占める事故件数がゼロとなる交差点の扱いが適切に対応できていない．このようなゼロの多い事故のようなカウントデータにおいては，推定傾向が過大となりやすいことが知られており，この扱いについて適切に処理していくことが求められる．例えば，一般化線形モデルにおいて適用する確率分布に 01 の値を取るベルヌーイ分布とポワソン分布を混ぜたゼロ過剰ポワソン分布を採用するといった一つの解法が提案されている26．このような手法を採用するなどして，当該課題に対処していくことが望ましいといえる．
また，「高齢運転者が加害者となる出会い頭事故発生箇所の空間イメージによる定量化（立面特性）」においては，判別精度の低さの原因として，事故箇所に限定できず対象交差点における全流入部の画像を使用していることや，事故の発生時間帯，画像への自動車の映り込みなどを調整できていないことなどが考えられる．今後は，これらの要因をできるだけ最小限に抑えることと，画像の構成要素を詳細に識別して判定するモデルを作成していく必要がある．

26

松浦健太郎：Stan と R でベイズ統計モデリング，共立出版社，2016.

30