土木技術資料 56-8(2014)

特集：IT活用による道路交通の高度化

急減速データを利用した危険箇所抽出手法の確立に向けた調査
尾崎悠太・矢田淳一・神谷翔・藪雅行・高宮進

2.2 ドライブレコーダデータから見る急減速データ

1．はじめに 1

収集時の状況

各地域における交通安全対策は、危険箇所抽出

ここでは、ドライブレコーダデータを活用して、の 後 、 PDCAサ イ ク ル (事 故 要 因 分 析 、 対 策 立 案 、急減速データが収集される状況を確認した。ここ

対策実施、効果評価、及び効果評価の結果に応じで使用するドライブレコーダデータは、(公社)自た 追 加 対 策 の 立 案 ・ 実 施 )に よ り 進 め ら れ る 。 こ

動車技術会と東京農工大学が、タクシー会社かられ ら を 効 率 的 ･効 果 的 に推 進 す る た めに は 、 危険収集したものである。ドライブレコーダデータは、箇所の的確な抽出、正確な事故要因分析とそれに事故やヒヤリハット発生前後の状況を映像で記録

基 づ く 的 確 な対 策 の 立案･実 施 が 必 要 であ る 。ましているため、事故要因の分析に役立つデータとた、このPDCAサイクルを早期に実施し、対策効して注目されている。このドライブレコーダデー

果を早期に発現させることも重要である。

タには、加速度計により計測された減速度が、あ最近では、対策が必要な箇所を抽出する危険箇

る 閾 値 を 上 回 っ た 時 (以 下 、 ｢ト リ ガ ー 発 生 時 ｣と所抽出や対策の効果評価の場面において、事故いう。) に、トリガー発生時の緯度経度、及び前データと比較して短期間に安定したデータを得ら

後数秒の速度・加速度・前方映像等のデータが記れる可能性があるといった利点に着目し、プロー録される。本項では、このデータを活用して、急ブデータを活用する試みがなされている。

減速データが収集された時の急減速の原因や事故

本稿では、プローブデータのうち急減速の発生時に収集されるデータ (以下、｢急減速データ｣とに至った場合に想定される事故類型等の状況を整理した。

いう。) を利用した危険箇所の抽出をより的確に状況の整理にあたっては、始めに、ドライブレ実施するための検討として行った、急減速データ

コーダデータの各サンプルに含まれる速度データの特性調査、及び急減速データの収集状況と事故を 用 いて 、ト リガ ー発 生時 と その 3秒 後の 速度 差発生状況の関係比較の結果について述べる。

から減速度を算出した。その減速度がある閾値(0.25G， 0.30G， 0.35G， 0.40G)を 上 回 る サ ン プ

2．急減速データの特性調査

ルを、急減速データ(カーナビ)に見立てたサンプ

2.1 対象とする急減速データ

ルとした。

本稿で用いた急減速データは、本田技研工業

また、全サンプルを対象に、前方映像から個々(株)が展開するカーナビサービスの 過程においてのサンプルが収集された時の状況を確認し、①ゴ収集したデータから生成される急減速の発生を示

ミデータ（ここでは、道路面の段差や機器異常にす デ ー タ (以 下 、 ｢急 減 速 デ ー タ (カ ー ナ ビ )｣と い

よ り 生 じ る もの を 指 す 。） と ② 事 故 回避 で は ないう 。 ) で ある 。急 減速 デー タ (カ ーナ ビ )は 、数 秒

急減速（ここでは、赤信号での停止や客乗せのた間 隔 （本 稿で 用い たデ ータ は 3秒 間隔 ）に 収集 すめの急ブレーキを指す。）、③事故回避のための急る 速 度 の 差 か ら 算 出 し た 減 速 度 (負 の 加 速 度 )が減速（ここでは、事故を回避するための急ブレー0.2G以 上 と な っ た 場 合 の 、 急 減 速 開 始 位 置 (緯 度キ を 指 す 。） の 3つ に 分 類 し た 。 さ ら に 、 ③ 事 故経 度 )、 減 速 度 の 大 き さ 、 方 向 、 速 度 を 整 理 し た

回避のための急減速に分類したサンプルについてものである。以下では、急減速データ(カーナビ)

は、事故に至った場合に想定される事故類型を整の特性について調査した結果を述べる。

理した。な お、使用したデータは平 成 24年の 1年間に静岡県内で収集されたデータである。
図 -1に、 急減速 データ(カー ナビ)に見立 てた サ────────────────────────Study on a method to identify hazardous spots byusing probe data

ンプルを対象に、それとして抽出する際の閾値－ 28 －土木技術資料 56-8(2014)(0.25G， 0.30G， 0.35G， 0.40G)別 に 、 上 記 ① ～①ゴミデータ閾値③の分類別サンプル数の割合を示す。なお、比較として全サンプルを対象にした結果も示す。
図より、収集されるデータの内訳に着目すると、0%急減速データ(カーナビ)に見立てたサンプルには、②事故回避ではない急減速③事故回避のための急減速

0.4G(n=109)0.35G(n=412)0.3G(n=1,422)
0.25G(n=2,993)

20%

40%

60%

80%

100%a）急減速データ(カーナビ)に見立てたサンプル

全サンプルと比較して①ゴミデータは少なく、ほ閾値

とんどが③事故回避のための急減速、または②事故回避ではない急減速である。全体に占める③事

0.4G(n=12,056)
0.35G(n=14,990)
0.3G(n=18,012)
0.25G(n=20,623)

故回避のための急減速の割合は、30%～45%程度0%であり、閾値である減速度を大きくすることによ

図-120%40%

60%80%b）（参考）全サンプル

100%

平均減速度・瞬間減速度データ構成割合

りその割合が大きくなる。
図 -2には 、急減 速データ (カ ーナビ )に見 立て た

人対車両
出会い頭
車両相互その他

サンプルのうち③事故回避のための急減速に分類されたもののみを対象に、事故に至った場合に想閾値定される事故類型別のサンプル数の割合を示す。
なお、比較として全サンプルのうち③事故回避の

正面衝突
左折時
車両単独追突
右折時
列車

0.4G
(n=5)
0.35G
(n=28)
0.3G(n=64)
0.25G(n=121)

ための急減速に分類されたものを対象にした結果、0%

及 び 平 成 24年 に 全 国 で 発 生 し た 事 故 類 型 別 死 傷

20%

40%

60%

80%

100%

20%

40%

60%

80%

100%

80%

100%a）急減速データ(カーナビ)に見立てたサンプル
0.4G(n=568)

事故件数の割合を併せて示す。
閾値

事故類型別のサンプル数の割合について、0.25G と い っ た 低 い 閾 値 の 場 合 に 着 目 す る と 、

0.35G(n=948)0.3G(n=1,299)
0.25G(n=1,606)

種々の事故類型が見られ、その割合には大きな偏0%

りはない。また、閾値を高くすることにより、割b）（参考）全サンプル合は顕著に変化し、追突事故や車両単独事故に偏死傷事故件数（全国）る傾向が見られた。これによれば、急減速データ

0%

20%

40%60%c）（参考）平成24年の死傷事故件数として収集する際の閾値の大きさの違いにより、図-2それが示す状況が異なってくるものと言える。

事故回避のための急減速の事故類型別構成割合(カーナビ)の位置を可能な限り急減速の終了位置

2.3 急減速発生位置と事故発生位置の関係
次に、急減速データの収集位置の特徴についてに 近づく ように位 置を補正 し、既 往の検討 1) と同述 べる。 著者ら 1) は、これ までに 急減速デ ータ を様の方法で、急減速データ(カーナビ)と事故件数用いた危険箇所抽出手法について検討を行っていの関係を比較した。なお比較は、静岡県内の国道る。その中で、交差点については交差点中心から約5kmの短い延長に着目して行い、その延長内に35mの範囲、単路区間については200m～1,000m設定されている事故分析区間を用いて行った。比の 短 い 区 間 (全 国 の 幹 線 道 路 を 約 70万 の 区 間 に 分

較に用いたデータは、急減速データ(カーナビ)が割した事故危険箇所の抽出等に使用される事故分平成23年の1年分、事故データが平成20年から平析 区 間 )毎 に 集 計 し た 急 減 速 デ ー タ (カ ー ナ ビ )と成24年の5年分とした。

事故件数を比較した場合、両者の相関が低いこと

ここで急減速データ(カーナビ)の位置の補正でを示すとともに、その原因として、急減速データは、急減速発生後の移動量を仮定し、急減速開始(カーナビ)の位置として使用した緯度経度は急減

位 置 (緯 度 経 度 ) と 移 動 量 と 方 向 を 用 い て 、 急 減

速の開始位置を示すものであるのに対し、事故の速終了位置(緯度経度)を算出することとした。な位置は衝突位置を示すものであることから、そのお、急減速発生後の移動量は車両が等加速度運動位置関係が影響している可能性があると指摘した。

をしていたと仮定し、速度と減速度の大きさ、そ こ で 、 本 項 に お い て は 、 急 減 速 デ ー タ (カ ーデータの収集間隔(秒)から算出した。

ナ ビ )に 含 ま れ る 情 報 を 用 い て 、 急 減 速 デ ー タ－ 29 －

図 -3には 、急 減速デ ータ(カー ナビ )の 位置 を補0.3G以上急減速発生回数(補正前)80

死傷事故件数60
40000750T

000749T

000748T

000276T

106249K

000275T

000274T

000273T

106238K

000272T

000692T

106239K

000691T

000690T

000689T

106250K

000688T

000866T

106240K

000353T

106257K

000352T

000355T

106258K

000354T

001232T

106241K

001476T

106251K

001475T

000670T

106242K

000669T

000671T

106243K

001155T

106252K

000793T

106244K

000795T

106259K

000794T

001435T

106245K

001129T

106260K

000610T

106263K

000612T

106275K

20000611T640
560
480
400
320
240
160
80
00

死傷事故件数（件/5年）

0.3G以上急減速発生回数（回/年）

土木技術資料 56-8(2014)

0.3G以上急減速発生回数(補正後)80

死傷事故件数

70
60
50
40
30
20

000750T

000749T

000748T

106249K

000276T

000275T

000274T

106238K

000273T

000272T

106239K

000692T

000691T

000690T

106250K

000689T

000688T

000866T

106240K

106257K

000353T

000352T

106258K

000355T

000354T

106241K

001232T

001476T

001475T

106251K

106242K

000670T

000669T

000671T

106243K

001155T

106252K

000793T

106244K

106259K000795T

000794T

001435T

106245K

001129T

106260K

000610T

106263K

106275K

000612T

000611T

100

死傷事故件数（件/5年）

0.3G以上急減速発生回数（回/年）

a）補正前
640560480400320240160800b）補正後
図-3連続する事故分析区間毎の 0.3G以上の急減速発生回数と死傷事故件数の関係

正する前後それぞれについて、横軸に事故分析区

図-4より、概ね死傷事故件数と急減速発生回数間を延長方向に並べ、各事故分析区間における急が似た様に増減することが確認できるが、死傷事減速発生回数と事故件数を整理したものである。

故件数に対して急減速発生回数が非常に多い区間、

これより、急減速データの位置を補正する前はまたは死傷事故件数に対して急減速発生回数が非両者に関係は見られなかったものの、補正した後常に少ない区間も見られた。図-5を見ても、両者のデータについては、両者の関係が明確に見られには強い相関が見られない。

る よ う に な っ た 。 こ れ よ り 、 急 減 速 デ ー タ (カ ー図-4及び図-5で比較した死傷事故件数や急減速ナ ビ )と 事 故 デ ー タ に は 、 関 連 が あ る と 考 え ら れ

発生回数については、母数となる交通量に大きくる。

影響を受けると考えられる。そのため以下では、

3．急減速データの収集状況と事故発生状況の関係比較
本項では、急減速データの収集状況と事故発生状況の関係について比較する。

交通量の影響を考慮した死傷事故率(件/億台キロ)と急減速発生率(回/万台キロ)により比較を行うことを試みた。ここで死傷事故率の算出に用いる交通量は、道路交通センサスにより計測される自動車類交通量を使用した。一方、急減速発生率に用比 較 は 、 静 岡 県 内 の 国道約 20kmの 比 較 的 長 いい る交通 量は、旅 行時間デ ータ 2) の 情報件 数を用延長に着目して、その延長内に設定されているいた。ここで、旅行時間データとは、本稿で対象

DRM（ デ ジ タ ル 道 路 地 図 ） の 基 本 道 路 リ ン ク 毎とした急減速データと同じく本田技研工業が提供に整理した急減速発生回数と死傷事故件数を比較する、カーナビを搭載した車両が各基本道路リンすることで行った。ここで使用する急減速データ

クを走行するのに要した時間のデータである。な(カ ー ナ ビ )は 、 2.3で 行 っ た 方 法 と 同 様 の 方 法 で 、お、交通量の影響を考慮する最適な方法及びその位置を変更したものである。なお、基本道路リン際に用いる指標については詳細な検討が必要であクとは、一般都道府県道以上の道路、及び一般都るが、本項においては最も簡易な方法の一つであ道 府 県 道 以 上 の 道 路 以 外 の 道 路 幅 員 が 5.5m以 上ると考えられる上記の方法を採用した。
図 -6、 図 -7は それ ぞれ 、図 -4、 図 -5の 急減 速発の道路を対象とした基本道路網を構成するリンク

生回数を急減速発生率に、死傷事故件数を死傷事である。
図-4は、横軸に基本道路リンクを延長方向に並故率に変えたものである。図-4と図-6を比較する

べ、それぞれのリンクにおける急減速発生回数とと、急減速と事故の関係は若干強くなったように死傷事故件数を整理したものである。また、図-5

見 え る 。 し か し 、 図 -5 と 図 -7を 比 較 す る と 、 両は、両者の関係を散布図に整理したものである。

者の関係に大きな変化は見られなかった。

－ 30 －161515010100
550

2000

(C)

(A)

1000

400300200500

100
123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869
70

0

図-6

y = 0.0306x
R² = 0.1041

8642050

100

150

200

0.3G以上急減速発生回数（回）図-5

急減速発生回数と死傷事故件数の関係

450

死傷事故率（件/億台キロ）(B)1005001500

120

連続する基本道路リンク毎の 0.3G以上の急減速発生回数と死傷事故件数の関係
0.3G以上急減速発生率(H23)
死傷事故率（H20～H24）

14

0

1234
5678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970

018

死傷事故件数（件／５年）

200

図-40.3G以上急減速発生率（回/万台キロ）

200.3G以上急減速発生回数(H23)
死傷事故件数（H20～H24）400

死傷事故率（件／億台キロ）

250

死傷事故件数（件/5年）

0.3G以上急減速発生回数（回/年）

土木技術資料 56-8(2014)

y = 0.2128x
R² = 0.177

350
300
250
200
150
100
50
00500

図-7

連続する基本道路リンク毎の 0.3G以上の急減速発生率と死傷事故率の関係

1000

1500

0.3G以上急減速発生率（回／百万台キロ）急減速発生率と死傷事故率の関係

次に、図-6中で他の区間と比較して死傷事故率を考慮することで、急減速発生回数が多い区間では 低 い も の の 急 減 速 発 生 率 が 高 い 区 間 で あ る (A)、は死傷事故件数も多くなるという傾向を確認する(B)及び(C)に着目し、その道路構造を確認した結ことができ、両者には関連があると考えられる。

果 、 (A)、 (B)、 (C)は す べ て 下 り 勾 配 で あ り 、 こ

加えて、下り勾配等の道路構造も両者の関係に影のような道路構造が両者の関係に影響を与えてい響を与えていると考えられる。

ると考えられる。

今後は、急減速データによる危険箇所抽出をより的確に実施するために必要な、急減速データと4．おわりに事故との関係に影響を与える要因を整理する。ま本稿では、急減速データを利用した危険箇所のた、抽出した箇所において効果的な対策を実施す抽出をより的確に実施するための検討として、急るため、抽出した箇所で発生する急減速の要因を減速データの特性調査、及び急減速データの収集把握する手法についても検討を行い、急減速デー状況と事故発生状況の関係比較を行った。

タを利用した危険箇所抽出手法の確立を目指す。

その結果、急減速データが収集される状況には、参考文献事故の回避行動が含まれていることが確認できた。

1） 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
2） 橋本浩良、水木智英、高宮進：常時観測交通データを用いた交通量と旅行速度の関係に関する研究、土木計画学研究発表会・講演集、第47巻、2013

ただし、急減速データとして収集する際の閾値の大きさの違いにより、急減速データが示す状況が異なってくるものと言える。また、急減速データの位置と事故発生位置について、両者の位置関係
尾崎悠太

国土交通省国土技術政策総合研究所道路交通研究部道路研究室 研
究官
Yuta OZAKI

矢田淳一(株)荒谷建設コンサルタント（前 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

神谷翔

国土交通省国土技術政策総合研究所道路交通研究部道路研究室 部
外研究員
Sho KAMIYA－ 31 －藪雅行

国土交通省国土技術政策総合研究所道路構造研究部道路基盤研究室長（前 道路研究部道路空間高度化研究室長）
Masayuki YABU

高宮進

国土交通省国土技術政策総合研究所道路交通研究部道路研究室長、博士（学術）Dr. Susumu TAKAMIYA