技報第 28 号

2016

事故リスク情報を用いた
安全運転支援サービスの体系化と実装
阪神高速道路(株)保全交通部交通企画課
阪神高速道路(株)保全交通部交通企画課
阪神高速道路(株)計画部調査課

岩里
宇野
兒玉

泰幸
巧
崇

………………………………………………………………………………
要

旨ビッグデータ時代の到来により，これまで知り得なかった交通現象のメカニズムの可視化や，交通に影響を与える事象発生の予測が可能になると予想され，事故データ等の有効活用による，ドライバーの安全運転支援や，熟練した管制員やパトロール隊員の勘や経験則に頼っていた交通管理の補完・高度化の実現が期待されている．
そこで今般，多様な事故関連データで構成される事故データベースを活用して，時間帯別事故率予測モデルを構築し，同モデルによる推定値に基づき，事故発生の危険性を推定した事故リスク情報を生成するとともに，同情報を活用して，より安全な経路・時間帯へ誘導する安全運転支援ツールを開発し，その効果を確認した．
キーワード:ビッグデータ，事故分析，事故リスク，安全運転支援，経路選択

はじめに

近年，ビッグデータ時代の到来とともに，情報処理環境が飛躍的に向上しており，これまで知り

阪神高速道路に代表される都市内高速道路では， 得なかった交通現象のメカニズムの可視化や，交都市内に張り巡らされた急な道路線形や複雑なジ通に影響を与える事象発生の予測が可能となるこャンクション構造，交通集中に伴う渋滞多発などとが期待されている．今後は前述の活用に加え，の走行環境が原因で，ある特定の道路構造の地点

多様な事故関連データ間の規則性を把握して，そにおいて，特定の交通環境や気象環境下で，事故の瞬間・場所の道路交通環境に応じて事故発生を1)が多発する傾向が確認されている ．そのため，「先読み」する算定アルゴリズムを構築し，ドラ

阪神高速では，事故データに，事故発生への影響

イバーの安全運転能力を補完する運転支援や，熟が懸念される道路環境データ，交通環境データ，

練した管制員やパトロール隊員の勘や経験則に頼気象データ等の多様な事故関連データを時空間マりがちだった交通管理ノウハウの補完・高度化等

ッチングさせた膨大な事故データベースを構築し， への活用を目指す時代に移行していくと思われる．
事故分析等の社内利用に活用するとともに，デー

そこで今般，安全運転支援へのビッグデータ活タの重畳により可視化された事故の発生傾向に基用として，事故発生の危険性を表す“事故リスク”

づき，安全運転アドバイス情報を生成して，「阪情報に着目した．ビッグデータ活用によるサービ

2)

高 SAFETY ナビ」 に代表される，お客さまの安スを創出するには，①大量・多様な関連データの

全運転を支援するサービスに活用してきた．

時空間連携，②データ間の規則性に基づく算定ア- 22 -

ルゴリズムの構築，③ユーザフレンドリーな提供

１．事故リスク情報活用のユーザサービス

情報への加工，等のプロセスが必要となるため，
同情報の活用体系を踏まえ，多様な事故関連デー

阪神高速では，近年，事故発生の危険性を表す

タを時空間で連携させたデータベースを整備して，事故リスク情報を，次世代の安全運転支援や交通

動的事故率推定モデルを構築し，推定値を活用し（安全）マネジメントの一端を担う重要な概念のた実用的な安全運転支援ツールとして，「SAFETY

一つになり得る存在として位置付け，同情報を活ドライブ・スマートチョイス」を開発した．

用して，個々のドライバーの危険回避の支援や，

本稿は，近年注目度の高いビッグデータ活用に

道路全体の交通環境の改善により，交通安全性のよる安全運転支援として有望な事故リスク情報の向上を図る（図-1）ことを目指し，ターゲットや活用体系を整理し，同情報の生成から安全運転支サービス内容によって，“起きやすさ”や“重大援サービスとして具現化するまでの一連の検討成さ”に係るリスクを，適切な内容や時空間解像度

果とその効果について，とりまとめたものである．

で提供していく（図-2）ための検討を始めた．

図-1 事故リスク情報を活用した交通安全ユーザサービスイメージ
事故データベース
交通統計システム

交通管制システム・事故データ

事故リスク情報
生成システム・交通データ・障害データ・提供情報データ

事故発生リスク情報生成
保全情報システム

総合防災システム

・構造データ・安全対策データ

・カテゴリー別時間帯別事故形態別事故発生リスク
・リアルタイム事故形態別事故発生リスク

・空間情報データ
・気象データ・カテゴリー別事故形態別
事故発生リスク情報，事故
影響リスク情報（1時間・区間/経路）

事故影響リスク情報生成

経路比較情報提供
経路検索サービス・リアルタイム事故形態別
事故発生リスク情報

対処運転情報提供（5分（2.5分）・区間/経路）

カーナビ，MAP

・リアルタイム事故形態別
事故発生リスク情報

制御準備情報提供（5分（2.5分）・100m）

走行支援システム・リアルタイム事故形態別
事故発生リスク情報

事故発生リスク・阪神高速道路上の走行環境において当該ドライバー/車両が事故を起こす可能性：事故率，
事故遭遇確率，注意地点数
事故影響リスク・事故発生リスクの社会的影響を考慮して定量化：当事者損失（死傷・物損損失貨幣価値），
渋滞損失（損失時間），二次被害等ドライバー・自動車（5分(2.5分）/1時間・区間/経路）

交通管制業務支援
ITV，情報板

・リアルタイム事故形態別
事故発生リスク情報

・カテゴリー別時間帯別事故影響リスク（5分(2.5分）/1時間・区間/経路）

交通管理業務支援
巡回計画

道路管理者

図-2 事故リスク情報を活用したサービスの生成イメージ- 23 -

事故リスク情報の交通安全サービスへの活用は，の活用に向けて，大量・多様な事故関連データを①ドライバーに対して

時空間で連携させた事故データベースを整備し，・運転アドバイスなどの対処運転情報を提供し， 同データ間の規則性を踏まえた事故率推定モデル
具体的な事故回避運転を訴求を構築して，その推定値に基づき事故リスク情報

・危険度や所要時間への影響度情報を提供し，を生成する．さらに，同生成情報を活用した安全より安全な経路・時間帯の利用選択を訴求

運転支援サービスを具現化する実用的なツールを②道路管理者に対して開発する．加えて，サービス内容の拡大を見据え，・事故の早期発見に資する警戒地点情報を提供し， モニター調査を実施して同情報へのニーズや活用
事故損失を最小化する交通管理体制を支援

しやすい情報のあり方等を把握することにした．

③自動車に対して・走行環境に応じて警戒走行の推奨情報を発信し， ３．多様な事故関連データの時空間連携
走行環境に適した警戒走行の実装を支援などを想定しており，これらはすべて，潜在する

3-1 事故データベースの構築
阪神高速では，過年度より，距離標（以下，kp）

事故発生の危険性の推定値を活用するもので，対象ユーザや，利用サービス（場面）の違いによりの座標整備と，多様な事故関連データを時空間で直接的な恩恵やその程度は異なるものの，いずれマッチングした事故データベース（表-1）（以下，もリスク低減が安全・安心・快適性の向上に寄与

事故 DB）の整備を進めてきた．ビッグデータ活するものであり，多様な事故リスク情報を，適切用では関連データの時空間連携が必須で，特に空な場面で，適切な内容で，提供していくことで，間マッチングに必要な地理空間情報の整備は重要

総合的な交通安全性の向上が図れると考えている． である．図-3 に空間マッチングの考え方を示す．
表-1 事故データベースの項目

２．事故リスク情報の安全運転支援への活用

分類

データ 名称交通事故
交通事故data
data
構造data

近年，自動運転に対する国内外の注目や，衝突防止装置の普及，高齢化社会への懸念等もあり，安全運転を支援する「機能」への社会的な関心が高まりつつあるが，事故リスク等の安全運転を支援する「情報」には，有効活用するための規範も，同情報を活用したビジネスモデルも見当たらない．
これは，同情報の浸透が未だ不十分で，その価値

舗装data構造data 標識・ 情報板data
遮音壁data
位置dataデータ 概要単位

元データ

0.1Km/都度

交通事故報
告等

車線数、 幅員、 平面線形、 縦断線形、 横断線形、
0.1Km(10m)
分合流位置、 区画線、 料金所位置
0.1Km(10m)
場所(Kp,車線)、 工事年月日、 舗装種別
0.1Km(10m)
種別、 設置位置(Kp)0.1Km(10m)設置区間/左右、 設置年月、 種別、 高さ

保全情報管
理シス テ ム(総合防災シ ステ ムで 対応)

総合防災シ
ステム

発生日時分、 地点（ kp） 、 形態、 発生状況、
路面状態、 属性等

交通data
交通量、 占有率、 速度、 渋滞情報
障害data
障害発生/終了時刻、 原因、 程度、 場所
工事data
規制開始/終了時刻、 規制種別、 区間
交通data
入路制御data
開始/終了時刻、 入口、 開口ブ ース数
文字情報板表示状況表 場所(Kp)、 開始/終了時刻、 表示内容
所要時間表示状況表
場所(Kp)、 区間、 開始/終了時刻、 表示所要時間
アメ ダス 観測局data
観測局別降水強度(mm/h)
気象dataアメ ダス 降水強度
1Kmメ ッ シュ 対応降水強度(mm/h)

安全対策
滑り 止め舗装data
data
その他
その他

区間・ 車線、 舗装種別、 工事年月日

緯度・ 経度
0.5Km/5分
0.1Km/都度0.1Km/都度都度0.1Km/都度

交通管制シ
ス テ ム⇒総合防災シス
テム

0.1Km/都度
観測局/時
1Km/5分
0.1Km/年月

総合防災シ
ステム
保全情報管
理シス テ ムディ ク ショ ナリ 、 カ レ ン ダー(曜日、 特異日等)注)． 二次データ と し て 、 事故率データ を 整備 ※赤字 は現時点で 事故率算定モデルの説明変数と し て採用し て いる も のを認識する術もなく，その有益性に対する社会的事故発生位置は，事故が上流側の影響で発生すコンセンサスが得られていないためと考えられる． ることを鑑みて，路線上流端を除き，事故発生
そのため，今後，事故リスク情報を安全運転支kp の直上流単位区間（図-4）とした．さらに，援等に活用し，有効に機能させていくためには，

事故データとのマッチングは，交通量は事故発生

同情報を活用した安全運転支援サービスやツール

位置を含むランプ区間内の直近区間検知器データを具現化してその活用のあり方や有効性を発信し， を，速度・オキュパンシーは事故発生単位区間の同情報の活用に対する具体的なニーズを発掘して直上流に位置する渋滞検知器又は区間検知器デー

サービスに適宜反映させながら，認知度を高めてタを，採用した（図-5）．また，降水量は，事故

いくといったプロセスが必要と思われる．

発生 kp の座標（緯度経度）を包含するメッシュ

そこで今般，事故リスク情報の安全運転支援へ

エリア（1km 四方）のデータを採用した（図-6）．

- 24 -

交通統計システム

なお，現在は交通統計システムにおいて，各デ
グキー・データが自動追記されている（図-7）．

(2.5分，JDP)(座標情報問い合わせ・追記：月or更新都度)

設定更新・空間情報追記(交通管理業務)(管理部業務)(日/月)(月or更新都度)

事故Data

事故データ・交通データ(障害等都度データ)・
安全対策データ

構造Data

構造対応Data(2.5分，0.1Km)

一時保存交通Data

時空間マッチング・データ追記(月)

交通データ(5分検知データ)、事故率データ

(月)

事故DB

経緯度： 1K m メ ッ シ ュ

ﾘｱﾙﾀｲﾑ交通Data

気象Data(5分，0.1Km)

基礎データ

事故分析単位区間(平均0.5Km )JDP(渋滞検知区間： 約0.5Km )安全対策Data

気象Data(5分，1Kmﾒｯｼｭ)

時空間マッチング・データ追記

保全情報管理System(当面は構造データのみ)

0.1Km 単位区間(Kp)

管制ﾘｱﾙﾀｲ
ﾑ交通Data

ﾘｱﾙﾀｲﾑﾃﾞｰﾀ更新・ｸﾘｰﾆﾝｸﾞ・補完

交通管制
System

入力GUI(月)

10m 単位(Kp)

総合防災System（GISシステム）(2.5分，JDP)

ータに上記の時空間マッチングに必要なマッチン

アメダス(5分，1Kmﾒｯｼｭ)

関連システム

安全対策DB

一時保存気象
Data

(月)

(日)

(日)

事故率DB

交通DB*1)

気象DB*2)

アメダス解析雨量
二次データ

リ ン ク (分合流区間)

検索・集計

図-7 事故 DB の自動生成イメージ（交通統計システム）

路線系統(路線/上下系統)
路線

3-2 事故関連データ間の規則性の把握

地区
入口/JCT

入口/JCT

阪神高速では，過年度から同事故 DB を用いて

出口/JCT空間定義
10m単位(m)0.1Km

010 20 ・・・ 90 100 110 ・・・

0.0Kp

0.1Kp

(10m単位)
0.2Kp

0.3Kp

0.4Kp

事故分析単位区間Code:#########JDP No.:1

No.2

リンク

Link:1(###入口～###入口）

Link:2(###入口～###出口)

路線系統

11号池田線上り

路線

11号池田線

地区

大阪地区

様々な視点から事故要因分析を行ってきており，

0.6Kp

事故分析単位区間
JDP(渋滞検知区間)

Code:#########

Code:#########
No3

No.4

その結果，事故に関連する外的環境の違いで，起Link:3

きやすい事故形態が異なることがわかってきた 1)．

図-3 事故 DB 整備における空間整理の基本的な考え方

図-8，図-9，図-10 に例（分析期間は 2005 年 4
月～2008 年 12 月）を示す．これらは特定の外的環境条件を与えることで，事故形態ごとに発生リスクが推定できる可能性を示唆するものである．

図-4 事故発生位置の空間整理の考え方

図-8 事故形態別の発生状況と道路線形との関係

図-9 事故形態別の発生状況と交通環境との関係
図-5 交通データと事故データとの空間マッチングの考え方

900

（

事
故 800
率

① 対応メッシュ ②
事故発生Kp地点

③

700

件
/ 600
億
台 500
キ
400
ロ

④

事故発生単位区間

）

300
200
100

：メッシュ

⑤ 進行方向

⑥

⑦

⑧

0
全データ

：Kp位置

雨無

雨有
全区間

図-6 気象データと事故データとの空間マッチングの考え方- 25 -

雨無

雨有＆カーブ
カーブ区間

図-10 事故形態別の発生状況と降雨有無との関係

４．データ間の規則性を踏まえたモデル構築

なお，負の二項分布モデルは，ポアソン分布モ
デルの期待値μがガンマ分布に従い，μを予見と事故リスク情報を活用した交通安全ユーザサー
ビスは，即時・局地の事故リスク情報の活用が望した確率変数 Y が期待値μのポアソン分布に従うという前提から導かれる．

ましいものも少なくないため，同情報の将来的なY の条件付確率分布：Y|μ ～ Poisson(μ)μ の確率分布： μ ～ Gamma(μφ，φ)

リアルタイム運用を念頭に，動的事故率推定モデ
ルの構築（図-11）を目指すことにした．
システム

4-3 被説明変数と説明変数の設定●基礎データ●入力データ（リアルタイム）
データ

車両検知器データ(Q,O,V)，
交通管制システム
障害情報，工事情報
5分毎1Kmメッシュ降雨量
総合防災システム(アメダス ナウキャスト)

種別

モデルの被説明変数は，追突，車両接触，施設

データ

接触等の事故形態別事故件数とし，走行台キロを発生地点（kp,車線），日時刻
事故データ（分），事故形態等
平面線形，縦断勾配，分合
道路構造データ
流，本線料金所等
交通データ
交通量，占有率，速度等
気象データ
降水量
滑り止め舗装等(場所，施工
交通安全データ
時期等)

オフセットで設定することで，事故率を算定する．
説明変数は，これまでの事故分析結果を参考に，
表-2 に示すカテゴリー（約 18 万個）を設定した．

動的事故率推定モデル
事故発生件数の分布への適合度が高い事故発生リスクを推定するモデル構築

表-2 モデル説明変数とカテゴリー設定

ポアソン分布に基づく回帰モデル
or 負の二項分布に基づく回帰モデル

分類

カテゴリー

定数項
交通流要因

●出力

事故形態別_曜日タイプ別_時間帯別_区間別事故発生期待値

図-11 動的事故率の推定プロセス

4-1 基礎データ
動的事故率推定モデルの検討に使用する基礎データは，表-1 の事故 DB の赤字項目を対象とした．
分析期間は 2010 年度から 2012 年度までの 3 年間，

自由流、混合流、渋滞末尾、渋滞、停滞
直線(400m以上）、400m未満~200m以上/カーブ入口、400m未満~200m以上/カー
平面線形要因 曲線半径
ブ中間、400m未満~200m以上/カーブ出口、200m未満／カーブ入口、200m未満／
カーブ中間、200m未満／カーブ出口
滑り止め舗装区間 1年未満、1～2年、2～3年
1車線区間
1車線区間
本線料金所区間
平坦部（-4.0＜縦断勾配＜+4.0%）、-4%以下、+4%以上、クレスト(勾配差-2%以下)、
縦断線形要因 縦断勾配
サグ(勾配差＋2.0％以上)
合流タイプ
一般部
合流上流側0.1Km迄かつ入口/従流交通量30台/5分/車線未満
合流上流側0.1Km迄かつ入口/従流交通量30台/5分/車線以上
合流下流側0.2Km迄かつ入口/従流交通量30台/5分/車線未満
合流下流側0.2Km迄かつ入口/従流交通量30台/5分/車線以上
分岐タイプ
一般部、分岐上流側0.1Km迄かつ出口従流交通量30台/5分/車線未満
分岐上流側0.1Km迄かつ出口/従流交通量30台/5分/車線以上
分岐下流側0.2Km迄かつ出口/従流交通量30台/5分/車線未満
分岐下流側0.2Km迄かつ出口/従流交通量30台/5分/車線以上
環状線(4車線)区間
2車線、3車線区間、4車線区間
降雨有無
降雨なし、降雨あり
昼夜
昼間、夜間
曜日パターン
平日、週末、休日

単位区間は 0.1km，単位時間は 5 分とした．
4-4 モデル推定結果
4-2 採用する確率分布モデル

推定の結果，各事故形態の特性を反映した説明

推定モデルに採用する確率分布モデルは，事故

変数が統計的有意に求められた．

という極めて稀に発生する事象が対象であること

表-3 に追突事故のモデル推定結果を示す．

を踏まえ，これまでの研究事例でも相当程度の精表-3 ポアソン回帰モデル推定結果例（追突事故）

度で推定可能なことが報告されているポアソン回

説明変数 Estimate
Std.
Error
z value Pr(>|z|)(Intercept)
2.4049 0.02992 80.383 < 2e-16 ***混合流
0.95593 0.05315 17.985 < 2e-16 ***渋滞末尾
3.2934 0.03588 91.782 < 2e-16 ***渋滞流
3.35315 0.03771 88.916 < 2e-16 ***停滞流
4.19165 0.04138 101.297 < 2e-16 ***
本線料金所 1.76803 0.05612 31.505 < 2e-16 ***縦断１0.22978 0.08882
2.587 0.00968 **縦断２0.15817 0.07873
2.009 0.04454 *縦断３-0.2012 0.10174 -1.977 0.04804 *縦断４0.33286 0.06242
5.333 9.7E-08 ***分岐１0.30258 0.07096
4.264
2E-05 ***
分岐２0.44449 0.0881
5.045 4.5E-07 ***分岐３0.23424 0.07173
3.265 0.00109 **分岐４0.35143 0.09741
3.608 0.00031 ***環状線
0.74076 0.04862 15.236 < 2e-16 ***
降雨あり
1.13705 0.03196 35.582 < 2e-16 ***夜間-0.1545 0.03504 -4.409
1E-05 ***
週末
0.22646 0.03754
6.032 1.6E-09 ***休日
0.21171 0.03822
5.54
3E-08 ***
自由度
10480
尤度比
0.68201
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

帰モデル 3)と，過大分散の可能性に配慮して負の2 項分布モデルで比較検討を行った．
ここで，ポアソン回帰モデルの場合，事故発生件数の期待値μの確率変数Yの分布が，ポアソン
分布Poに従うとして，下式で定義される．

Yi～Po(i )ln(i )  ln(iti )  (    j x ji )  ln(ti ) i  i ti  exp(    j x ji )ti：事故発生件数期待値(件)：事故発生リスク(件/走行台キロ)：走行台キロ(台キロ)：事故発生説明要因カテゴリー：事故発生説明要因, j=1,2,…
, ：パラメータ- 26 -

追突事故では，渋滞・停滞といった交通環境と高くなることが確認できる．また，夜間の交通量

降雨ありが説明変数として大きく推定されており，が少ない自由流の一部の時間帯で，一時的な降雨

その他の事故形態についても，その特性を十分反により施設接触事故率が突出して高くなっている

映していることが確認された．また，尤度比も相ことからも，交通環境等の動的な変化が感度良く当程度大きく，全体として相当程度の説明力を持反映されていることがわかる．従って，本稿では，ったモデルとして推定されたと考えられる．

「②現況再現に基づく検証」以降の検証プロセス

なお，負の 2 項分布モデルは，モデル推定の結について示すこととする．なお，検証にあたって果，ポアソン回帰モデルに比べて統計的に有意なは，交通事故は非常に稀に発生する事象であるこ

説明変数が減って事故特性と整合の取れた説明力とを鑑み，特に事故多発区間において，事故率がが低下し，尤度比や現況の再現性もポアソン回帰相当程度の信頼度で推定できることを目標とした．

モデルの方が高かった．そのため，ポアソン回帰(1) 現況再現に基づく検証

モデルを確率分布モデルに採用することにした．

モデルの推定対象である 3 年間の毎 5 分・0.1km 毎の事故形態別事故率を推定し，事故分析

4-5 モデルの検証

単位区間(概ね 0.3～0.8km 単位の区間)における

図-12 に示す検証プロセスに従ってモデル式を実績値と比較した結果，マクロ的には，決定係数検証する．なお，前述したモデルの推定結果から，も十分高く，RMSE もある程度小さい誤差の範囲

相当程度説明力のあるモデルパラメータが推定でにあることを確認した．さらに，図-14 で実績値きており，図-13 のモデルの感度分析（交通デーと推定値を X/Y 軸上にプロットしたところ，追突

タ等の変化に対する毎 5 分事故率推定結果の変化

事故では実績値と推定値が概ね X=Y 上にあるが，傾向）からも，速度が低下して渋滞状況になると車両接触事故と施設接触事故ではバラつきや相関

追突事故率が高くなり，停滞状況になるとさらに係数の低下も見られ，実績値が非常に大きい領域
で過少推定傾向にあるデータの存在も確認された．
(2) 過少推定区間への対応
運用時での警告発令の閾値設定次第だが，事故
リスク情報の提供に際して，過少推定値の採用は望ましくない．本モデルでも実績値が相当程度高い領域で明らかに過少な推定値が存在している．
これら誤差の大きいデータは特定の事故多発区間が該当しており，一様なモデルによる推定の限界も懸念されたため，区間固有ダミーとして説明変降水強度：0.5mm/h

降水強度：1.0mm/h

事故率(件/億台キロ)

1,000

350
300

800

250
600

200

400

150
100

200

50

0

0
0 2040 0 2040 0 2040 0 2040 0 2040 0 2040 0 2040 0 2040 0 2040 0 2040 0 2040 0 2040 0 2040 0 2040 0 2040 0 2040 0 2040 0 2040 0 2040 0 2040 0 2040 0 2040 0 2040 0 2040 (min)01

交通量(台)2345

降水強度(mm/h)

6

7

追突

8

9

10

車両接触

11

12

施設接触

13

14

15

その他

16

17

18

事故形態計

19

20

21

速度(Km/h)

22

23

(h)

線形 (その他)

図-13 現況再現による毎 5 分事故率推定結果と交通データ等との関係（神戸線上り_西出第 1 カーブ，2011.6.13）- 27 -

交通量(台/5分)・速度(Km/h)・香水強度(mm/h)数に設定し，再推定することで対応した（表-4）．

図-12 動的事故率推定モデルの検証プロセス

車両接触

1,500

1,000

n:23,918
実績平均値：28.5
予測値平均値：29.5
相関係数：0.945
RMSE：19.7

500

0
0

500

1,000

1,500

予測値(事故率：件/億台キロ)

予測値(事故率：件/億台キロ)

2,500

施設接触
1,500

n:23,918
実績平均値：19.3
予測値平均値：19.0
相関係数：0.847
RMSE：27.2

2,000
1,500
1,000

2,000

実績値(事故率：件/億台キロ)500

長田本線料金所

予測値(事故率：件/億台キロ)

追突
2,000

n:23,918
実績平均値：27.2
予測値平均値：29.5
相関係数：0.861
RMSE：31.0

1,000

0

下り中の島入口付近カーブ500

下り蛍池分岐付近

上り阿波座カーブ

0

0

500

1,000

1,500

2,000

2,500

実績値(事故率：件/億台キロ)

0

500

1,000

1,500

実績値(事故率：件/億台キロ)

図-14 推定モデルによる事故発生件数期待値と実績値の事故形態別比較
表-4 ポアソン回帰モデル推定結果（追突）・区間ダミー
説明変数
Estimate Std. Errorz value(Intercept)
2.39966
0.03005
79.866混合流
0.99084
0.053218.623渋滞末尾
3.311850.03608
91.788渋滞流
3.35572
0.03797
88.377
停滞流
4.195470.04162100.804
本線料金所
1.64294
0.06305
26.057縦断１0.236410.088832.661
縦断２0.16266
0.078742.066
縦断３-0.20376
0.10177-2.002縦断４0.29161
0.063094.622
合流４0.14910.078451.901
分岐１0.227960.071533.187
分岐２0.42398
0.088184.808
分岐３0.16068
0.072262.224
分岐４0.366420.097463.76
環状線
0.46678
0.05673
8.227
降雨あり
1.13356
0.0319735.457
夜間-0.15026
0.03503-4.289週末
0.22070.03757
5.875
休日
0.21283
0.038225.568
池環分岐手前ダミー
1.40157
0.094414.847守口本線料金所ダミー
0.918960.250633.667
北津守出口付近ダミー
2.61872
0.70832
3.697
北津守入口付近ダミー
1.96684
1.000231.966
阿倍野入口付近ダミー
0.62323
0.318311.958
泉大津本線料金所ダミー
0.416
0.23809
1.747
尼崎本線料金所ダミー
0.85576
0.19619
4.362
自由度
11274
尤度比
0.6757857
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Pr(>|z|)< 2.00E-16 ***< 2.00E-16 ***< 2.00E-16 ***< 2.00E-16 ***< 2.00E-16 ***< 2.00E-16 ***0.00778 **0.038838 *
0.045277 *3.80E-06 ***0.057342 .
0.001438 **1.52E-06 ***0.026164 *
0.00017 ***< 2.00E-16 ***< 2.00E-16 ***1.80E-05 ***4.24E-09 ***2.58E-08 ***< 2.00E-16 ***0.000246 ***0.000218 ***0.049254 *0.050243 .
0.080599 .
1.29E-05 ***５ ．安全運転支援ツールとしての具現化
事故率推定モデルから生成された事故リスク情報を活用した安全運転支援ツールとして，より安全な経路・時間帯に誘導し，選択経路において実用的な安全運転アドバイスを提供するスマホ Web
サービス「SAFETY ドライブ・スマートチョイス」（http://safetynavi.jp/sp/smart-choice/）（以下，本ツール）を 2015 年 5 月にリリースした．
本ツールは，同情報を活用した安全運転支援を具現化するツールとして，所要時間や料金などとともに事故リスク情報を提示して，より安全な経路・時間帯の利用を促すものであり，あわせて同情報の概念及び活用性の普及や利用ニーズの発掘等の役割も担う．なお，当面の利用層は，安全規
範意識が比較的高いドライバーを想定している．

(3) 事故多発区間における事故発生の再現性検証再推定したモデルにより事故多発区間における5-1 本ツールの目的と構成

事故発生を再現した結果，事故発生の予測判断で本ツールは，より安全な経路・時間帯への誘導用いる事故率推定値を比較的高い 200（件/億台と安全運転支援を目的に，下記及び図-15 に示す

キロ）（阪神高速道路全線の H26 年度事故率は約①～⑤の画面遷移で構成させた．

120（件/億台キロ））とした場合，追突事故と施①入口・出口の選択設接触事故の約 8 割が，車両接触事故の約 6 割が②経路比較情報提供による経路選択

事故発生を予測できていた．全体では，事故多発③選択経路の時間帯比較情報提供による条件確認

区間で実際に発生した追突・車両接触・施設接触④選択経路・時間帯における注意地点情報提供

事故の約 75%が予測できたことになる．この結果⑤注意地点別の運転アドバイス等の詳細情報提供

は，事故は人的要因による偶発性の高いものも多いことを踏まえると，十分実用に供する結果と考なお，事故リスク情報は，現状明確に定義されえている．なお，事故多発地点における推定値のた指標がないため，本ツールでは当面，着眼点別精緻化（機械学習等の導入含む）や車線別の推定， に表-5 に示す複数の指標を採用している．
事故発生時間の補正等は今後も継続検討していく．
- 28 -

図-15 SAFETY ドライブ・スマートチョイスの画面構成
表-5 事故リスク情報として提供する指標とその概要
図-16 比較情報の提供イメージ（左：数値，右：視覚的）

図-17 注意地点における詳細情報（運転アドバイス）

5-2 安全経路等への誘導を重視した比較情報提供
より安全な経路・時間帯へ誘導するにあたり，認知度が現状は低い種々の事故リスク情報では，リスクの程度（絶対値）の認識に限界がある．
そのため，5-1 の②③では，定量的な指標値による数値比較（経路・時間帯）や地図上にプロットされた注意地点数による視覚的比較（経路）といった比較情報（相対比）を提供することで，より安全な経路選択を期待することにした（図-16）．
5-3 実用性を重視した安全運転支援情報の提供

図-18 注意地点情報と地図サービスとの連携設定した経路・時間帯での安全運転支援情報の提供においては，実用性が重要となる．

構成させており，イメージしやすい事前の詳細情

そのため，5-1 の④では，安全運転に必要な情報や，使い慣れた地図サービスとの連携による利報が付加された位置図や写真，運転アドバイス等

用時アドバイス情報として，実用性を高めている．

の事前情報（図-17）として，同⑤では，アドバ
イス情報とともに汎用的な地図サービスと連携し5-4 利用者アンケートによる活用性の検証て現在地との位置関係の確認も可能な利用時情報

本ツールは，事故リスク情報を活用した安全な（走行中の利用は同乗者を想定）（図-18）として， 経路・時間帯への誘導の効果や個々の事故リスク- 29 -

指標の活用性，ユーザフレンドリーなツールのあれた．なお，本ツールで活用したい提供情報としり方等の検証や，有効な事故リスク情報に関するては，「所要時間情報」の次に「事故への注意水

ニーズ発掘といった役割も期待している．

準」が高く(30%)，これは「料金」を上回るもの

上記の検証等を目的に，2015 年 11 月後半からで，事故リスク情報の潜在的なニーズの高さが窺

翌年 1 月前半までの約 40 日間において，阪神高

えるとともに，これらの結果は，安全誘導ツール

速道路利用者や商用のアンケート会員等に対して， としての効果も期待できる結果でもあった．
本ツールの利用モニターを募集し，利用後にアン

また，世間一般には認知度の低い事故リスク指ケートを依頼して，1,534 人から有効回答を得た． 標について，利用計画時の判断基準としてのイメ
そのうち 84%が，本ツールが役に立った（「役ージしやすさの観点では，率や比較値などの「数に立った」+「少し役に立った」）と回答するなど， 値」や，直感的に程度把握できる「シンボル」を高い評価が得られた．以下に，重要な視座が得ら用いた指標が上位を占めた．なお，自由記述でも，れたその他の結果を示す（図-19）．

提供情報のわかりやすさを求めるものが多かった．

まず，経路や出発時間の決定要因では，「到着さらに，渋滞や事故のリアルタイム情報の反映や，時間」や「高速料金」の次に「安全性（運転のし他高速道路等との情報連携等に関する機能拡張要

やすさ）」(10%)を重視するという回答結果が得ら

望も目立った．

ルートの単
純さ
46
3%
分かりやすさ443%
安全性（運転
しやすさ）
153
10%

今後，上記結果を踏まえ，利用計画時に使いや最も重視する項目
走行距離 燃費
16
10
1%
1%

高速料金
222
14%

その他
6
0%

すいツールを目指して改善を図っていくとともに，特になし（自然体・カーナビ任せ）
15
1%

情報提供効果の検証手法を検討していきたい．

６ ．安全経路・時間帯への誘導による恩恵

到着時間
1,022
67%

阪神高速道路の昼間帯では，渋滞が常態化しており，渋滞中の追突事故が多いという特徴がある．

n:1,534
主にどのような情報や機能を活用したくなりましたか
0%25%「経路比較情報」
所要時間情報事故への“注意水準”
事故を“起こす”可能性
事故に“出あう”確率
事故に“注意する地点数”
料金
ガソリン消費量
乗継回数
走行距離
路線図(要注意地点)
経路情報の条件選択機能

上記を踏まえて，競合経路間における事故リス
50%

75%
73%

30%
13%
15%

った．これは，阪神高速道路の昼間帯では，より

10%
5%
11%
17%
2%

安全な経路の誘導が，渋滞路線の回避にもつながる可能性を示している（図-20）．
n:1,534

事故の危険性を判断する指標として、イメージしやすい指標
0%
25%
50%
（3つまで）
数値情報（事故に“出あう”確率：20％）
比較数値情報（事故の起きやすさ：ふだんの3倍）

また，時間帯別に所要時間と事故リスク情報を
75%

55%
57%

水準（事故発生水準：E）

その他

比較すると，所要時間と事故リスク情報に相関が見られた．これは，阪神高速道路の昼間帯では，より安全な時間帯への誘導が，道路利用の分散化に寄与する可能性を示している（図-21）
．

36%

1%

号神戸線）の方が，他の競合経路（図-20 の 5 号
湾岸線経由）よりも事故リスク情報の値が大きか

27%
29%

ことば
（いつ事故が起きてもおかしくない…
ことばでの比較（いつもより非常に危険な状況）
シンボル（事故リスクが大きい地点：）

ク情報を比較すると，渋滞多発経路（図-20 の 3

19%

これらの結果は，安全な経路・時間帯への誘導17%が事故削減だけでなく，道路利用の最適化や時間52%損失の削減に寄与する可能性があることを示唆し

n:1,534ており，事故リスク情報の活用が，交通安全はも

図-19 事故リスク情報に関するアンケート結果

ちろん交通管制上も価値が高いことが確認された．
- 30 -

サービスや交通管理業務支援への寄与が今後期待される事故リスク情報に着目し，ユーザ単位で活用体系を整理して，活用サービス（本ツール）の実装により，以下の実施手順を示すことができた．
①多様なデータを時空間連携した事故 DB を構築
してデータ間の規則性を可視化②将来を見据えたリアルタイムの推定手法の確立③安全な経路・時間帯への誘導と同情報の概念普図-20 競合経路における時間帯別事故リスクの推移及も期待した実用的な安全運転支援ツール開発
なお，同ツールの運用により，事故リスク情報
への潜在ニーズの高さも確認され，同ツールの安全への誘導効果を期待させた．さらに，安全と所
要時間の密接な関係性から，事故リスク指標による安全への誘導が実現できれば，事故削減だけでなく，交通管制上も有効なことを確認した．
今後は，事故リスク情報を活用した他サービス
や業務支援への導入等の展開を図っていきたい．
図-21 時間帯別事故リスクと所要時間の比較

参考文献

７ ．まとめ近年のビッグデータの活用環境の向上を背景に，
本稿では，道路管理者が保有する多様なビッグデータの活用によるサービス創出として，運転支援

1)小澤ら：阪神高速道路の事故要因分析と今後の事故削減に向けた課題，第 30 回交通工学研究発表会論文集，
2010.
2)兒玉崇，古川潔：MM 手法に基づく安全運転教育ツー
ルを用いた交通安全施策，技報第 27 号，2014.
3)吉井ら：高速道路における交通事故発生リスク情報の提供に関する研究，第 33 回交通工学研究発表会論文集，
2013.

FORMULATION AND IMPLEMENTATION OF SAFE DRIVING ASSISTANCE SERVICEUSING ACCIDENT RISK INFORMATION
Yasuyuki IWASATO, Takumi UNO and Takashi KODAMA
The authors established accident rate prediction models for different times of the day on the Hanshin
Expressway, using the accident database with various types of data related to accidents. This paper
describes a safe driving assistance tool that generates estimated accident risk information from thepredictions by the models and provides road users with useful information to guide them to select safer ormore comfortable routes to take or times of the day to drive. A verification test was also carried out andshowed its effect in optimizing the time of road use.

岩里 泰幸

阪神高速道路株式会社
保全交通部 交通企画課
Yasuyuki Iwasato

宇野 巧

阪神高速道路株式会社
保全交通部 交通企画課
Takumi Uno- 31 -

兒玉 崇

阪神高速道路株式会社
計画部 調査課
Takashi Kodama