土木技術資料 56-3(2014)

報文

交通安全施策への急減速データの活用
尾崎悠太・矢田淳一・藪雅行

国総研では、交通安全施策にこのようなプロー

1．はじめに 1

ブデータを的確に活用する方法を検討するため、各 地 域 に お け る 交 通 安 全 対 策 は 、 図 -1に 示 すプローブデータのデータ特性、及び事故データとPDCAサ イ ク ル (危 険 箇 所 抽 出 、 事 故 要 因 分 析 、の関係について整理した。本項では、その結果に対策検討、対策実施、効果評価、及び効果評価のついて述べる。

結 果 に 応 じ た 追 加 対 策 の 検 討 ・ 実 施 )に よ り 進 め
ら れ る 。 こ のよ う な 交通安 全 対 策 を 効率 的 ･効果的に推進するためには、危険箇所の的確な抽出、正確な事故要因分析とそれに基づく的確な対策の2．急減速データを活用した危険箇所抽出手法の検討
2.1 使用するデータ

立 案 ･実 施 が 必要 で あ る。 ま た 、 早 期に 対 策 効果

本項 では 、 2種類の プロ ーブ デー タを 使用 した。

を把握し、必要に応じて早期に追加対策を実施す

1つ 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ることも必要である。
上記のサイクルのうち、対策が必要な箇所を抽の デ ー タ (以 下 、 ｢急 減 速 デ ー タ ① ｣と 称 す 。 ) で出する危険箇所抽出や対策の効果評価については、ある。急減速データ①は、カーナビサービスによ事故データを基に実施する手法が最も代表的なもり数秒間隔に収集する速度の差から算出した減速のとして用いられる。ただし、交差点等の箇所毎度(負の加速度)が0.2G以上となった場合の、急減に見ると交通事故は稀な現象であることから、事速開始位置(緯度経度)、減速度の大きさ、方向を故データによる分析を行うためには、データ収集

整 理した ものであ る。著者 ら 2) は、 急減速 データに長い期間が必要となる。また地域によっては、①を用いた危険箇所の抽出を試行している。その生活道路における発生位置を含めた事故データの中で、200m～1,000mの短い区間で急減速データ整備が十分に行われていないことから、このよう①と事故件数を比較した場合は、両者の相関が低な事故データに基づく危険箇所抽出や効果評価をいことを示すとともに、その原因として、急減速行うことが困難なケースもある。

データの位置として使用したデータが急減速開始

これらの理由から、最近ではカーナビによる位置(緯度経度)であるのに対して事故の位置は衝サービスの過程で収集しているプローブデータを突位置を示しており、その位置関係が影響してい危険箇所の抽出に活用しようとする検討が始めらる可能性があることを指摘した。そこで本項におれている（例えば、岡田ら(2011) 1) )。

いては、その影響を緩和するため、急減速発生時の移動量を仮定し、急減速開始位置(緯度経度)と移 動 量 と 方 向 を 用 い て 、 急 減 速 終 了 位 置 (緯 度 経度 )を 算 出 し 、 急 減 速 デ ー タ の 位 置 と し て 、 こ の急減速終了位置(緯度経度)を用いることにした。
なお、急減速発生時の移動量は車両が等加速度運動をしていたと仮定し、初速度と減速度の大きさ、データの収集間隔(秒)から仮定した。本項では、平成23年の1年分のデータのうち減速度が0.3G以上である急減速データを使用した。

図-1

もう一つのプローブデータは、公益社団法人自各地域における交通安全対策の手順────────────────────────Study on the utilization of the probe data to road safetypolicies

動車技術会・東京農工大学が、タクシー会社から収集したドライブレコーダのデータである。ドラ－ 26 －土木技術資料 56-3(2014)a)急減速データ①(0.3G 以上)b)急減速データ②(0.45G 以上)

図-2

急減速発生箇所のプロット図※図中の幹線道路は一般国道または都道府県道、生活道路は市町村道

イブレコーダのデータは、事故やヒヤリハット発

2.2 急減速データの特徴
図 -2は 、 急 減 速 デ ー タ ① に つ い て は 0.3G以 上 、

生前後の状況を映像で確認することができるため、事故要因の分析に役立つデータとして注目されて急減速データ②については0.45G以上の急減速発いる。このドライブレコーダのデータには、加速生箇所を地図上にプロットしたものである。また

度 計 に よ り 計 測 さ れ た 減 速 度 が 0.45G 以 上 と使用した地図は国土地理院発行の数値地図25000

なった場合の、緯度経度、及び前後数秒の加速度、である。

速度、前方映像、ブレーキ使用状況、ウィンカー

図-2a)、b)に示す急減速発生箇所を見てみると、使用状況といったデータが含まれる。このうち、急減速データ①は、急減速データ②と比較して、減速度が 0.45G 以上に なった場合の緯度経度とエリア 1、エリア 2 ともに急減速が多く、広範囲加速度を急減速データ②として使用した。使用しで収集されている。特に幹線・生活道路ともに交たデータは平成 24 年の 1 年分のデータである。

差点で多く収集されている。次に急減速データ②

また、比較に用いた事故データは、幹線道路では 、 エリ ア 2 では 急 減速 デ ータ が 収集 さ れて い

平成 20 年～平成 24 年の 5 年分、生活道路で平る も のの 、 エリ ア 1 では 急 減速 が ほと ん ど収 集

成 24 年の 1 年分のデータである。

されておらず、急減速データ①と比較すると、データを収集できる地域に偏りが見られる。急減－ 27 －

土木技術資料 56-3(2014)a)幹線道路
図-3b)生活道路

0.3G以上の急減速発生箇所と死傷事故発生箇所のプロット図

速データ②については、タクシーから収集されたデータであるため走行する地域に偏りがあること、収集している急減速が0.45G以上であることが影響していると考えられる。
2.3 急減速データと事故の関係
2.3.1 事故・急減速発生状況図による急減速発生
回数と事故件数の関係
図 -3は 、 急 減 速 デ ー タ ① に つ い て 、 0.3G以 上の急減速発生箇所と事故発生箇所を地図上にプロットしたものである。図-3のうち、a)は図-2中

図-4の １ で 示 す 幹 線 道 路 、 b)は ２ で 示 す 生 活 道 路 のエリアである。また使用した地図は国土地理院発

0.3以上の急減速発生回数と死傷事故件数との関係見られるものの、ばらつきが大きい。
そ こ で 特 定 路 線 の も の だ け に 絞 り 、 DRMリ ン行の数値地図25000である。
図-3 a)b)より、幹線道路と生活道路ともに事故が集中している箇所では急減速も集中している状

ク毎の急減速発生回数と死傷事故件数を比較し、関係性を確認することとした。

況が見られる。それは特に交差点部で顕著に確認

図 -5は 幹 線 道 路 の 中 の 3つ の 区 間 (区 間 A、 B、ができる(赤丸部分)。一方、事故はほとんど発生C)に 着 目 し 、 DRMリ ン ク 毎 の 急 減 速 発 生 回 数 としていないにも関わらず、急減速だけが集中して死傷事故件数の関係を並べて整理したものである。
図-5のそれぞれの区間毎に、両者の関係を概観いる箇所もある(青丸部分)。
2.3.2 DRM(デ ジタ ル道路 地図 )の基 本道路 リンク

す る と 、 他 の DRMリ ン ク と 比 べ て 死 傷 事 故 件 数における急減速発生回数と事故件数の関係が多い箇所では急減速発生回数も多く、死傷事故

図 -4は 急 減 速 デ ー タ ① に つ い て 、（ 一 財 ） 日 本

件数が少ない箇所では急減速発生回数も少ない傾

デジタル道路地図協会が作成している基本道路リ向が見られた。

ンク(以下、｢DRMリンク ｣と称す。) 毎の0.3G以

一方、区間Aにおける①で囲まれたリンクと区上の急減速発生回数と死傷事故件数の関係を整理

間Bの②で囲まれたリンク を比較すると、死傷事した散布図である。なお、基本道路リンクは、都故件数に対する急減速発生回数が大きく異なる。

道府県道以上(高速道路、国道、都道府県道)及びまた区間毎に詳細を見ると、図-5における区間

そ れ 以 外 で 幅 員 5.5m以 上 の 道 路 を 対 象 と し て もAの③のように事故がそれほど発生していないにのである

も 関 わ ら ず 周 辺 の DRMリ ン ク に 比 べ て 急 減 速 発

図-4より、急減速データ①の急減速発生回数と生回数が非常に多いリンク や、区間Cの④のよう死傷事故件数の関係について、ある程度の相関がに 事 故 が 多 発 し て い る に も 関 わ ら ず 周 辺 の DRM－ 28 －

土木技術資料 56-3(2014)※横軸の番号は路線の区間毎に上り方面に向かって関係する DRM リンクに番号を振ったものである

図-5

幹線道路における DRMの基本道路リンク毎の急減速発生回数と死傷事故件数リンクに比べて急減速発生回数がそれほど多くな性に影響を与える道路構造等の要因を把握し、事いリンクといった特徴的なリンクも見られる。

故との関係を分析した上で活用する必要がある。
一方、ドライブレコーダについては、データ量3．まとめが少なく、収集地域に偏りが見られる。そのため、本項では、交通安全対策へのプローブデータの危険箇所抽出や効果評価といった場面での活用を

活 用 に向 けた 検討 を行 うた め 、 2つの 急減 速デ ー考えた場合には、現時点では活用するのは難しいタの特徴について整理した。

が、データ量の増加、データの収集範囲の拡大にカーナビサービスにより収集したデータから生より、今後、活用の可能性がある。また、ドライ成される急減速のデータについてはデータ量が非ブレコーダでは、映像を含む多様なデータが取得常に多く、広範囲に分布していることが分かった。

できるため、事故要因分析への活用が期待できる。

また、ある程度狭い区間においては、事故との相関が見られた。

参考文献

しかし、ある程度狭い区間の中であっても、周辺の箇所と比較して事故に対する急減速の発生回数が非常に多い箇所や少ない箇所が見られる。このような急減速の発生特性については、道路構造等も影響していると考えられる。そのため、危険

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 、 交 通 工学 研 究 発 表 会 論 文 集 、第31巻、pp.49～55、2011
2） 尾崎悠太、矢田淳一、藪雅行：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、土木計画学研究発表会・講演集、第47巻、2013

箇所の抽出等に活用する場合は、急減速の発生特尾崎悠太

国土交通省国土技術政策総合研究所道路研究部道路空間高度化研究室 研究官
Yuta OZAKI

矢田淳一

国土交通省国土技術政策総合研究所道路研究部道路空間高度化研究室 部外研究員
Jun-ichi YATA

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藪雅行

国土交通省国土技術政策総合研究所道路研究部道路空間高度化研究室長
Masayuki YABU