カーナビデータを活用した交通安全対策〜ホンダの持つビッグデータによる危険箇所の解消〜
埼玉県県土整備部道路政策課

１ はじめにみずたにしん や水谷信哉

県内の渋滞状況などを把握することができるのでは特ないかと考えたことから始まる。

集

埼玉県の道路交通状況は、朝夕の混雑時の平均走

それまでは、渋滞状況や道路整備効果などは実際

行速度が全国ワースト４位、24時間の平均交通量に車を走らせて道路観測調査を行っていたが、天候が４位、混雑度がワースト１位で１、交通量の伸びや時間帯による交通状況の変化を的確に把握するこに対して道路の整備がなかなか追いつかない状況ととは困難であった。

なっている（図１）。

このインターナビを活用することで、効率的で効果的な道路行政を進めることが可能になるのではな
いかと考えたところが、この取組の原点である。

図１ 埼玉県の道路交通の現況

また、交通事故の状況を見ると、年々減少してきているものの、平成26年の年間人身事故件数は約３万１千件発生し、そのうち交通事故死者数は173人で全国ワースト５位という状況である２（図２)。
県では、これらの状況を解消するため、警察と協力して交通安全対策を進めている。

２ 取組のきっかけ
この取組は、本県の職員が本田技研工業株式会社（以下、ホンダと表記）のカーナビゲーションシステム（以下、カーナビと表記）「インターナビ３」をＴＶのＣＭを見て存在を知り、車両の走行データを蓄積しているインターナビの情報を利用すれば、

78

図２ 埼玉県の交通事故の状況

特集論文

３ インターナビの概要

５ 通過時間データの活用

インターナビは、これまでの道案内を行う地図代

通過時間データはある区間を走行するのに要したわりの道具ではなく、通信を行うことで走行に関わ時間を統計分析したデータであり、ある区間をどれるさまざまな情報をリアルタイムでカーナビに集め、だけの時間をかけて走ったかが分かれば、その区間最適な情報としてドライバーに提供している（図３）。の速度が計算できる（図４）。
このデータにより、バイパス整備や交差点改良が情報センターへ送信しており、これら膨大なデータ完了した箇所の整備前後の平均走行速度を比較すると独自の処理技術によってドライバーへの正確なことで、どれだけ改善されたかを検証することがでルート案内を実施している。

きる。

特

クルマの位置、時刻のデータをホンダの管理する集

このデータは非常に短い間隔で記録されるため、通過時間や走行速度のみならず急ブレーキ発生箇所の特定も可能である。
また、収集される情報量は、全国のＶＩＣＳデータの約８倍の約36万kmの区間をカバーしており、精度の高いナビゲーションを実現している。

図４ 通過時間データ

６ 急ブレーキ発生箇所データの活用（１）急ブレーキ発生箇所データの概要
急ブレーキ発生箇所データは、①「減速開始地点
図３ インターナビの概要

４ 協定の締結
平成19年４月から通算９回の打合せを経て、平成19年12月４日に「道路交通データ提供に関する協定」を締結し、それぞれが保有するデータの有効活用が行われることになった。
ホンダは県からの「道路開通情報」や「観光情報」の提供によりカーナビユーザーのサービス向上に努の座標」、②「車両の進行方向の方位」、③急ブレーキの強さを表す「減速度（負の加速度）」、④「発生日時」で構成される。（図５）
次に、急ブレーキ発生箇所を把握する仕組みを説明する。
インターナビでは、数秒単位の非常に短い間隔で車両位置を記録していることから、通常走行時には、一定速度の走行により一定間隔の位置データがカーナビに蓄積される。

め、県はホンダからの「通過時間データ」「急ブレー

一方、急ブレーキが踏まれ減速された場合には、キ発生箇所データ」の提供により、道路交通の安全時間ごとの車両位置が間隔を狭めながら記録されて性・利便性の向上のための施策の実施が可能となっいくことになる。

た。

このときの数秒間隔ごとの位置の変化から急ブ

79

レーキの強さ「減速度」がわかる仕組みとなっている。
（図６）

データ量も豊富であると考えられたことによる。
使用したデータは、平成19年10月１日から10月31日の１か月間に走行したデータを用いた。
次に、進め方であるが地図上に設定した一辺50mのメッシュ内において、同一方向の急ブレーキが５回以上発生した箇所を「急ブレーキ多発箇所」と定義した（図７）。

特
図５ 「急ブレーキ発生箇所データ」（イメージ）

集
図７ 急ブレーキ多発箇所

図６ 急ブレーキ発生箇所を把握する仕組み

急ブレーキが５回以上発生するということは、道路上に何らかの原因があると考え、この該当箇所にまた、急ブレーキとはどの程度の減速度なのかということであるが、明確な定義はなかったため、各ついて、現場調査等による原因の把握を行い、安全対策を実施することとした。（図８）

種資料等を参考に「減速度0.3G」以上とすることとした。

P࣓ࢵࢩࣗෆ࡟ྠ୍᪉ྥࡢᛴࣈ࣮ࣞ࢟ࡀ㸳ᅇ᭶௨ୖⓎ⏕

これは、バスなどの旅客輸送において、急ブレーキを踏んだことによって乗客に不快感を与えるとさᛴࣈ࣮ࣞ࢟ከⓎ⟠ᡤ

れる強さが0.3Gとされていることなどによる。
ཎᅉࡢᢕᥱ࣭Ᏻ඲ᑐ⟇ࡢᐇ᪋（２）モデル地区での急ブレーキ多発箇所の対策取組に着手するに当たり、データがどの程度収集

図８ 急ブレーキ多発箇所の安全対策できるのか、検討できる精度は確保されるのかなど、取組の行方が未知数であったため、まずモデル地区を定めて検討を進めることとなった。

ブレーキ多発箇所の把握ができ、県庁道路関係課、モデル地区に指定したのは埼玉県朝霞県土整備事朝霞県土整備事務所、埼玉県警察本部、所轄警察署務所管内としたが、これは本田技研工業株式会社和によるプロジェクトチームで現場調査と原因の特定

光本社のある和光市をはじめ朝霞市、志木市、新座及び対策案の検討を実施した。

市の４市が管内にあり、ホンダの車両が多く走行し80データ抽出の結果、県管理道路上で２７箇所の急急ブレーキ多発箇所の主な発生原因は、スピード特集論文を出しやすい道路構造、見通しの悪いカーブなどで施したところ、発生回数は０回／月に減少した（図あった（図９）。その対策として、路面標示による11）。

スピード抑制の注意喚起、注意看板の設置などが有効であると考え、対策を実施することとした。

‫ ۑ‬ᛴࣈ࣮ࣞ࢟ከⓎ⟠ᡤࡢ୺࡞Ⓨ⏕ཎᅉ‫ࢆࢻ࣮ࣆࢫ ڦ‬ฟࡋࡸࡍ࠸㐨㊰ᵓ㐀㸦ከ㌴⥺㊰⥺ࠊ㛗࠸┤⥺࡞࡝㸧‫ ڦ‬ぢ㏻ࡋࡢᝏ࠸࣮࢝ࣈ㸦࣮࢝ࣈࡢඛࡢ஺ᕪⅬ࡞࡝㸧特‫ ڦ‬㞄᥋ࡍࡿಙྕᶵࡀ㐃ືࡋ࡚࠸࡞࠸‫ ڦ‬஺ᕪ㐨㊰ࡀ⾤㊰ᶞ࡞࡝ࡢ㝜࡜࡞ࡗ࡚࠾ࡾぢ㏻ࡋࡀᝏ࠸

集

図11 事例２‫❧ ڦ‬య஺ᕪᚋࡢྜὶ㒊ࡸ஺ᕪⅬ‫」 ڦ‬㞧࡞ᙧ≧ࡢ஺ᕪⅬ㸦❧య஺ᕪࠊ஬ᕪ㊰࡞࡝㸧（事例３：ポストコーンの設置）
図９

事例３は、幹線道路の合流地点で安全対策前の急ブレーキ発生回数は６回／月であったものが、ポス

主な安全対策について、実施例を用いて紹介する。
（事例１：街路樹の剪定）

トコーン設置による無理な合流を回避させたところ、０回／月となった（図12）。

事例１は、街路樹の繁茂が幹線道路へ出ようとする車両の見通しを妨げており、安全対策前の急ブレーキ発生回数は８回／月であったものが、街路樹の剪定により見通しをよくしたところ、発生回数は３回／月に減少した（図10）。

図12 事例３
これらの事例のように、急ブレーキ多発箇所の安全対策は、比較的、安価で簡易な工事により実施しており、一例として、約100mの路面標示を実施し図10 事例１（事例２：路面標示の実施）た箇所での総コストは約50万円であった。

（３）県内全域での急ブレーキ多発箇所の対策

事例２は、前方交差点右側に位置する大型ショッモデル地区での効果検証の結果、事故に繋がりかピングセンターへ入るための右折車両が多い路線でねない急ブレーキを未然に防ぐという事業効果が確あり、安全対策前の急ブレーキ発生回数は９回／月認できたため、県内全域にこの取組を拡大することであった。路面標示による速度抑制の注意喚起を実とした。

81平成23年度までに160箇所（モデル箇所含む）で実施した結果、対策前に比べて１か月間の急ブているため、市町村や学校にも急ブレーキ発生箇所図を配布している。

レーキ総数が約7割減少（995回→326回）し、一年間の人身事故件数が約2割減少（206件→161件）した（図13）。同じ時期の県全体での人身事故減少率は3.7％であるので、大幅に減っていることがわかる。

特集

図14

図13

７ 通学路の安全対策
このような効果が得られたことから、今までの車両同士の安全についての取組を人と車両にも応用し

図15ようということで、平成24年度から通学路に対する取組を始めた。
県 管 理 道 路 の 歩 道 設 置 率 は 平 成25年 ４ 月 時 点
で71.6％と約３割が歩道のない道路となっている。
通学路の安全対策では、最終的には歩道整備が望ましいが、用地買収など事業を進めるための時間や費用がかかる。そこで、カーナビデータを活用した対策により安全性を高めていくことにした。
約2,800kmある県管理道路のうち、歩道が未整備な約320kmの通学路に照準を当て、朝夕２時間ずつの登下校時間帯に着目してデータ分析を行った。

82

図16

８ ホンダが公表する安全情報の活用

車両の平均速度が早い箇所、急ブレーキが発生してホンダは、インターナビから収集した急ブレーキいる箇所を抽出し、対策を講じることで、未然に事多発地点データと交通事故情報及び地域住民などか故を防ごうとするものである（図14）。

ら投稿される危険スポット情報を地図上に掲載した

平成24年度に31箇所、平成25年度に53箇所で対「ＳＡＦＥＴＹ ＭＡＰ」を公開している４（図17）。

策を実施し（図15,16）、現在、効果検証を進めている。

県では、従来からのカーナビデータに加えＳＡＦ

また、データには市町村が管理する道路も含まれＥＴＹ ＭＡＰに投稿される県民からの「書き込み特集論文情報」を活用し、より一層効果的な交通安全対策を特に、都道府県の先進的な取組を提案、共有する実施することを平成25年度から新たな取組として場である全国知事会の先進政策バンクへ登録したとスタートした。

ころ、平成22年９月の「第３回先進政策創造会議（全国知事会主催）」において『先進政策大賞』を受賞した。評価された点としては、「少ない費用で大きな効果をあげていること」、「他の地域への普及、展開の可能性を有していること」、「従来の行政の枠組や業務のやり方を改革するもの」というものであっ特た。
そのほか、国土交通大学校での講義や交通安全、集ＩＴＳ関連のセミナー等での講演など情報発信に努めているところである。
図17 ＳＡＦＥＴＹ ＭＡＰ

９ 情報発信10 最後に
カーナビデータを活用した取組はデータの仕組み

カーナビデータを活用した安全対策の取組は、新をよく理解し目的に応じた抽出が必要となるため、たな視点や創意工夫により生み出されたもので、行政だけでは進められるものではなく、ホンダと連データが収集されている全ての道路において有効な絡を密にし、協力をいただいてはじめて進められる取組であると考えている。

ものと考えている。

このため、交通安全に関わる機関への説明やホー今後も、蓄積された膨大なデータから車両の走行ムページでのＰＲなどあらゆる機会を通じて、全国状態を過去に遡って把握できるという利点を最大限の交通安全対策に活用されるよう積極的に情報の発に活用し、道路の安全性向上のための有効なツール信を行っている。

として引き続き工夫を重ね活用していきたい。

脚注
１ 平成22年度道路交通センサス
２ 埼玉県警察本部資料
３

http://www.honda.co.jp/internavi/

４

http://safetymap.jp/83