技報第 27 号

2014

プローブデータの交通安全対策等への活用可能性について
阪神高速技研(株)技術部技術課
阪神高速道路(株)保全交通部交通企画課
阪神高速技研(株)技術部技術課

井上徹
兒玉
崇瀬川 利明………………………………………………………………………………
要旨

これまで，交通安全対策の検討にあたっては，発生した交通事故に対し，交通管制データウェアハウスより得られる交通データ等を基に事故要因分析や対策効果の確認を行ってきた．これらの交通データは，ある時間単位で集計されたデータであるため，車両 1 台ずつの挙動をとらえることは困難であるが，近年，車両 1 台ずつの挙動をとらえることのできる「プローブデータ」の利用が拡大している．本稿では，当該プローブデータによる，より精緻な対策効果の確認と，交通安全対策等への活用可能性について報告するものである．
キーワード: プローブデータ，交通安全対策，渋滞対策，交通管制はじめに減速等を 1 台ずつの挙動から把握して検討を行っていた事例があるが，阪神高速ではこのような取阪神高速道路における交通データは，約 500m

り組みをこれまで行っていなかった．

間隔に設置されているトラフィックカウンターにそこで本稿では，車両 1 台ずつの挙動を把握でより，交通量・走行速度等が継続して把握できてきるプローブデータを用いて，交通安全対策等へいる．しかし，周辺の一般道路における交通デーの活用可能性の検討結果を報告する．

タは，ごく少数の限定された国道上のトラフィッ
クカウンターによる交通量が提供される以外は継１．使用したプローブデータの概要

続した交通データが入手できていない状況である．
これまでにもプローブデータを用いた交通状況

今回使用したプローブデータは，デジタルタコを把握する試みが行われてきている．平成 24 年

グラフを搭載し，特定の運行管理システムを利用

1 月より阪神高速道路で実施している距離料金へしている貨物車などの商用車から収集されたデーの移行前後における一般道路の混雑状況・走行速

タ（以下，「商用プローブデータ」という）であ度変化等を把握するため，プローブデータを用いる．主に 8 トン以上の貨物車を中心に全国で約た分析が行われている．このプローブデータは，25,500 台（平成 25 年 12 月時点）の車両が稼働

DRM リンク単位の 15 分単位の旅行時間・通過台中であり，台数は増加傾向である（前年同月比：数のデータが整理されているが，車両 1 台ずつの約 1.7 倍）．このうち，平成 25 年 12 月の阪神高挙動については把握できないものであった．阪神速道路の利用車両数は 5,058 台，トリップ数は高速道路以外においては，国土交通省等にて，急99,221 台であり，同月の阪神高速道路の大型車－73－通行台数（約 204 万台）の約 5%を占めている．1台の車両が取得するデータは，車両の移動軌跡を示すドットデータの集まりであり，エンジンがかかっている間は 1 秒毎に，車籍番号・日時・緯度・経度・速度等が取得されている（営業秘密情報保護の観点から細かな起終点位置は秘匿処理済）．これらのデータは定期的にクラウドセンタ
ーに送信され，非常に膨大なデータが日々データサーバに蓄積され続けている．
阪神圏におけるデータ収集状況の例として，物図-1 大阪港を含む二次メッシュ（513573）流拠点である大阪港を含む二次メッシュ（図-1）
では，平成 25 年 7 月時点で 6,000 万/月を超えるドットデータが収集されている．
1 つのドットデータは，GPS やジャイロから特定された緯度経度を格納しているが，数 m～100mの誤差を含んでいるため，走行している車線を特定することはできない．また，ドットデータそのままでは異なる車両が同じ経路を利用したかどう：観測データかといった経路に関する分析ができないため，一：補正後のデータ

連のドットデータをデジタル道路地図上の経路データに変換する「マップマッチング」と呼ばれる

図-2 マップマッチングによる位置データ補正例処理を行った（図-2）．

【ドットデータ】
・車両単位
・1秒単位

1ドットのデータ

車両ID，日付，時刻，緯度，経度，速度，加速度

商用プローブデータ※1
で利用可能なデータ

マップマッチング【経路データ】※1：営業秘密情報保護の観点から細かな起終点位置は秘匿処理済み

・車両単位
・リンク単位・ドットデータを用いた車両の挙動（急ブレーキ等）も把握可能
1リンクのデータ

車両ID，日付，入時刻，出時刻，リンク長，所要時間，旅行速度

・車両単位の移動経路が特定可能で、日々の経路変化も把握可能
・民間プローブデータと同様の集計も可能

集計【リンク集計データ】
・リンク単位・日別
・時間帯別

民間プローブデータ※2で利用可能なデータ※2：一般的に利用されている民間プローブデータ

1リンクのデータ

日付，時間帯，リンク長，平均所要時間，平均旅行速度， 車両数

図-3 ドットデータと経路データの違い－74－

図-4 利用頻度と交通事故との関係（出典：第 2 次交通安全対策アクションプログラム）
この経路データは．デジタル道路地図のリンク49km/h である（図-6）．阪神高速道路にて 45～単位の情報であるため．様々な集計が可能となる． 49km/h は渋滞流とは言えないが，自由流から渋例えば，この経路データをリンク別・日別・時間滞流，あるいは渋滞流から自由流に推移する臨界

帯別に集計したものは，主に国土交通省などでサ状態に近い速度帯である．前方の渋滞後尾に気付

ービス水準評価等に活用されている民間プローブ

くのが遅れる，あるいは図-7 に示すように，渋データと同等となる（図-3）．

滞中に一時的に速度が回復した直後に次のショックウェーブが到達することで急減速を余儀なくさ

２．交通安全対策への活用可能性の検討れるようなケースが想定される．

5000

利用経験と危険挙動との関係を定量的に把握す4000ることを試みた．具体的には，平成 25 年 9・10

80%
60%

2500

累積構成比

50%

-20.0

-19.0

-18.0

-17.0

-7.0

-16.0

0%

仮説の妥当性について検証した．

-15.0

10%

0
-14.0

20%

500
-13.0

30%

1000

-12.0

40%

1500

-11.0

2000

-9.0

事故を起こしやすい傾向にある」（図-4）という

発生回数

-10.0

「阪神高速道路の利用頻度が少ないドライバーが70%

3000-8.0て，利用経験と急減速回数との関係を分析し，

90%-0.25G

3500
発生回数

月に阪神高速道路を利用した 5,022 台を対象とし

100%-0.30G

4500

累積構成比

2-1 概要

急減速の最大値（km/h）

2-2 急減速の発生状況

図-5 阪神高速道路上での急減速発生状況

急減速の発生状況を幅広く捉える観点から，通（平成 25 年 9・10 月）

常よりもやや緩やかな閾値ではあるが，1 秒間に-7.0km/h 以上の減速（＝-0.2G；飛行機の着陸時5000の減速と同等程度）が生じた場合を急減速として4000抽出したところ，2 ヶ月間で 44,967 回の急減速

3500の閾値とされる-0.25G 以上の急減速は約 20%，ホンダのインターナビデータによるヒヤリハット分
析で用いられることが多い-0.3G 以上の急減速は約 5%程度である（図-5）．

平均値：49.9km/h
中央値：48.3km/h
25％タイル値：35.9km/h
75％タイル値：62.1km/h

3000
2500
2000
1500
1000
500
05～
10～
15～20～
25～
30～
35～
40～
45～
50～
55～
60～
65～
70～
75～
80～
85～
90～
95～
100～
105～
110～
115～
120～
125～
130～
135～

がりの関係となっており，ITS スポットで急減速急減速発生回数が観測された．急減速の強度と発生回数は右肩下4500

急減速開始速度（km/h）

急減速が始まった速度はほぼ正規分布であり，5km/h ごとのランクでみると，最頻値は 45～－75－

図-6 急減速開始速度

100

そこで，最頻値である 45～49km/h で走行中に90

急減速

80

急減速を起こした車両に着目し，急減速が発生し速度（km/h）

70

たリンクの最低速度を集計したところ，0km/h

6050（停車）の車両が 48%を占めていることから，渋40
30

滞後尾や渋滞中に急減速が生じている可能性が高2010い（図-8）
．

00100

200300

400

500

600

700800

リンク起点からの距離（m）

2-3 利用経験と急減速発生状況との関係

図-7 渋滞流における急減速例
急減速発生リンク内ドットの最低速度ランク（急減速発生速度：45～49km/h）

平成 25 年 9・10 月の 2 ヶ月間に阪神高速道路を利用した 5,022 台のうち，阪神高速道路上で走40km/h～1%

行中に急減速を起こした車両は 3,778 台（約 75%）

30km/h～17%である．この急減速を起こした車両を対象とし，阪神高速道路の走行に慣れているかどうかという視点から阪神高速道路走行距離あたりの急減速発

0km/h
48%

20km/h～16%

生回数を算定し，10 のランクに分類し，ランク毎の平均走行距離をみると，急減速の発生頻度が高いほど阪神高速道路を走行した距離が短い傾向となっている（図-9）．これは，利用経験が少な

10km/h～10%

い車両のほうが急減速を起こしやすい傾向がある

1km/h～8%ことを示している．

図-8 急減速発生後の最低速度

1,400
1,200

1,226

1,000
963

800

940
858766600

843694682568

400
200

300

90％～

80％～70％～60％～50％～40％～30％～20％～10％～00％～

ランクごとの平均阪神高速走行距離（km/2ヶ月）（急減速開始速度：45～49km/h）

kmあたり急減速発生回数の％タイルランク※1：2013年9月,10月の2ヶ月間に阪神高速を利用し、急減速を起こした3,778台を対象※1：2013年 9 月・10 月の 2 ヶ月に阪神高速を利用し、急減速を起こした 3,778 台を対象
※2：1秒あたり-7km/h以上減速した場合に急減速と判定※2：1 秒あたり-7km/h 以上減速した場合に急減速と判定

図-9 km あたり急減速発生回数と平均走行距離との関係－76－３．渋滞対策への活用可能性の検討

いては，60 分を超えている状況にあり，交通状況のみによる影響だけではなく，沿道施設への立ち寄り等が考えられる．

3-1 概要3 号神戸線摩耶～5 号湾岸線住吉浜間の乗継経

西行きでは，平均値でみると 10～11 時台がピ路として考えられる，以下の 4 ルート（図-10）ークであり，最大値は 11 時台が突出しており 60を検討対象とし，ルート別の混雑状況の評価を行分を超えている．東行きと同様，沿道施設へ立ちった上で，隘路箇所の検討を行った．

寄り等が考えられる．

・ルート 1：ハーバーハイウェイ利用
・ルート 2-1：市道灘浜住吉川線利用①（阪神

所要時間（分）
21

＜東行き＞

20

高速道路の乗り継ぎマップで記載のルート）

ハーバーハイウェイ

19

市道灘浜住吉川線①18・ルート 2-2：市道灘浜住吉川線利用②17・ルート 2-3：国道 43 号利用

15

市道灘浜住吉川線②
国道43号

16141312111098778910111213時間帯（時台）

1415161718所要時間（分）
21

＜西行き＞

20

ハーバーハイウェイ

19

市道灘浜住吉川線①18

市道灘浜住吉川線②

17

国道43号

1615

14131211

図-10 検討対象ルート

1098

平成 25 年 10 月平日（22 日間）のリンク集計

7789

10

11

12
13時間帯（時台）

1415161718

図-11 ルート別の所要時間データを用いて，ルート別の所要時間を集計した
ところ，東行きでは通常のルート（市道灘浜住吉100川線①）に比べて，国道 43 号ルートやハーバーハーバーハイウェイルートの所要時間が短く，次いで通常のルート（市道灘浜住吉川線①）が概ね80所要時間（分）ハイウェイルートの所要時間が短い．西行きでは

90
70

平均時間

最大時間

最小時間

東行き

60
50
40
30

20

短い（図-11）．

1000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

時間帯
100

3-2 ルート別の混雑状況の評価

90

成 25 年 12 月平日（19 日間）のドットデータを用いて，摩耶～住吉浜間を乗り継いでいる車両の80

所要時間（分）通常のルート（市道灘浜住吉川線①）にて，平70

平均時間

最大時間

最小時間

西行き

60
50
40
30

20

時間帯別所要時間の平均値・最大値・最小値を集

1000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23計した（図-12）．

時間帯

東行きでは，平均値でみると 16～18 時台がピークであり，最大値も比較的大きい．最大値につ－77－

図-12 所要時間の平均値・最大値・最小値

摩耶
出口

ドット数
25000

20000

摩耶
ランプ
南信号
交差点

信号
交
差
点

新在
家
橋

灘
浜
東橋

高羽
大橋
南詰

灘
大橋

東行き

3000

3500

住
吉浜
入口

15000
10000

5000
00500

1000

1500

2000

2500

4000

4500

距離（ｍ）

摩耶
入口

信号
交
差点

信号
交
差点

新在
家
橋

灘
浜
東橋

高羽
大橋
南詰

灘
大橋

西行き

住
吉 ドット数
浜 14000
出口 12000
10000
8000

6000
4000

2000
4500

摩耶
4000
3500
ラン
プ
南

03000

2500

2000

1500

1000

500

0

距離（ｍ）

図-13 ドットデータ数の分布
3-3 隘路箇所の検討（1,049 台）を対象とした．情報提供については，通常のルート（市道灘浜住吉川線①）にて，平

大浜ランプ手前の 7.9kp にある経路比較情報板に成 25 年 12 月平日（19 日間）のドットデータをおける提供内容とした．ただし，ドライバーが実用いて，隘路となっている箇所を把握するため，際にその情報を見て経路選択を行ったかどうかま

約 20m の短区間に存在するドットデータ数をカウでは分かっていない．

ントした．ドットデータ数が多いと，当該区間が渋滞しているものと考えられる（図-13）．
東行きでは，ドットデータ数が極めて多い「摩湾岸線→大阪港線ルート

耶出口」のほか，「高羽大橋南詰交差点」，「灘浜東橋交差点」が主要な隘路箇所と考えられる．
西行きでは，ドットデータ数が極めて多い「摩耶ランプ南交差点」のほか，「高羽大橋南詰交差点」，「灘浜東橋交差点」が主要な隘路箇所と考えられる．
湾岸線→堺線ルート

４．交通管制への活用可能性の検討
情報板（7.9kp）

4-1 概要4 号湾岸線大浜以南から 1 号環状線以遠への北図-14 分析対象ルート

行き利用交通を対象に，堺線乗継利用の状況と情報提供による利用ルートの変更の関係性を整理し4-2 対象ルートの利用状況た．平成 25 年 9～12 月に，図-14 に示す 2 ルー

4 ヶ月中に 1 回もルート変更を行わなかった

トのどちらかを最低 1 回以上利用した車両のみ「湾岸線→大阪港線のみ」，「湾岸線→堺線のみ」－78－

の固定層は 83%を占め，そのうち「湾岸線→大阪港線のみ」が 71%と大半を占めている．さらに「ルート変更あり」の 179 台の利用状況をみると，こちらも「湾岸線→大阪港線の方が多い」利用車が 58%と多数を占めている（図-15）．
大浜→環状線までの利用ルート
湾岸線→堺線のみ
125(12%)湾岸線→大阪港線のみ
745(71%)

ルート変更あり179(17%)

同率
27(15%)

湾岸線→大阪港線の方が多い
104(58%)湾岸線→堺線の方が多い
48(27%)

凡例（台）n=1049台

n=179台

0 ～ 100
100 ～ 500
500 ～ 1000
1000 ～ 2000
2000 ～

図-15 大浜以南→環状線以遠の利用ルート

図-17 堺線ルート利用車両の経路利用状況
4-4 所要時間情報と経路選択の関係性
4 ヶ月中に 1 回以上ルート変更した 179 台を対象に，それらが大浜から環状線まで移動した
2,856 トリップの 4 号湾岸線 7.9kp にある情報板を通過した日時を特定し，その際に提供していた所要時間を把握した．所要時間の消灯時を除いた
1,480 トリップを対象に，対象ルートによる所要時間差と利用トリップ数を整理したところ，所要時間差が 0 分の時は，大阪港線ルートの利用が約6 割を占めている（図-18）．堺線ルートの利用が凡例（台）過半数となるのは，堺線ルートの方が 10 分以上

0 ～ 100
100 ～ 500
500 ～ 1000
1000 ～ 2000
2000 ～早い場合となっており，所要時間以外の要因で大図-16 大阪港線ルート利用車両の経路利用状況

阪港線の方が選択されやすくなっているものと考えられる．

4-3 利用ルートによる経路利用状況

541622310%

2111020%2205730%

9347

150%

n=1480トリップ

123044270%817）．これは，大阪港線経由で守口線・池田線を

3740%

97

線と池田線の利用がほとんどを占めている（図-321

60%

261→堺線」ルート利用車両は，環状線通過後，守口堺線ルート利用トリップ

498

80%

90%

13の順に利用台数が多い（図-16）．一方，「湾岸線1両は，環状線通過後，東大阪線，守口線，池田線

44

大阪港線ルート利用トリップ
100%

8

4 ヶ月中の「湾岸線→大阪港線」ルート利用車

0%

利用する場合は環状線を半周する必要があり，堺線経由の場合は一般道路を乗り継ぐ必要がある中で，一般道路を乗り継ぐ方を選択しているドライ
バーが一定程度存在していることを示している．

－79－

所要時間差（大阪港線ルート－堺線ルート）

大阪港線ルートの方が早い※消灯を除く堺線ルートの方が早い

図-18 所要時間差と経路利用状況の関係

おわりに策の検討に資する基礎資料を得ることも考えられる．

今回の検討により，交通安全対策や渋滞対策，今後，さらにプローブデータを活用した検討を交通管制の検討へのプローブデータの活用可能性進めることで，今後のより効率的かつ効果的な交があることが分かった．今回用いたプローブデー

通安全対策・渋滞対策・交通管制の実現に寄与す

タは車両 1 台ずつの挙動を把握できることから，ることで，より安全で快適な高速道路サービスが各種施策や路線整備等の効果・影響を従来のマク提供できるようになれば幸いである．

ロな交通データを用いる場合に比べ，より的確かつ明示的に捉えることができる可能性がある．例
えば，大規模補修工事前・工事中で同一車両の経路を比較することで，迂回経路や影響範囲をより的確に把握することが考えられる．また，広域的な経路選択状況を分析することで，阪神高速道路

参考文献
1) 平成 23 年度料金割引などによる交通流動変化分析等
業務報告書，阪神高速道路（株），2012．
2) 畠中秀人，平沢隆之，渡邊 寧，井上 洋：プローブ
データを活用したヒヤリハット検出に関する検討，
第 27 回交通工学研究発表会論文報告集，pp.137140，2007．と他機関道路との分担状況を分析し，利用促進施

USABILITY OF HIGH-RESOLUTION PROBE DATA IN TRAFFIC SAFETY MEASURESAND TRAFFIC MANAGEMENT
Toru INOUE, Takashi KODAMA and Toshiaki SEGAWA
Planning and validation of traffic safety measures for accident-prone areas have been based on causal
factor analysis and effect evaluation using characteristics data of previous traffic accidents. These
conventional data aggregated every five minutes are insufficient for precise analysis which requires
higher time and spatial resolution. GPS based probe data which recently became available provide
microscopic information about individual vehicles at high resolution in small sample sizes. This article
examines in-depth validation of traffic safety measures using probe data and determines applicability ofsuch data to congestion countermeasures and traffic control operation on the Hanshin Expressway.

井上徹

阪神高速技研株式会社
技術部 技術課
Toru Inoue兒玉 崇

阪神高速道路株式会社
保全交通部 交通企画課
Takashi Kodama－80－

瀬川 利明

阪神高速技研株式会社
技術部 技術課
Toshiaki Segawa