．活動報告

研究報告

ヒヤリハットデータを用いた道路、都市交通行政への活用
Applications for Road and Urban Transport planning administration using data on driver reaction in
unforeseen circumstances by probe vehicle
中嶋康博＊

牧村和彦＊

益子輝男＊＊

By Yasuhiro NAKAJIMA, Kazuhiko MAKIMURA and Teruo MASHIKO

１．はじめに
道路行政マネジメントの取り組みは２年が経過し、PDCA サイクルによるマネジメントサイクルが浸は、常時１秒間隔にて時刻、位置情報（緯度・経度）等を収集し、同時に、イベント（加速度±０．
３G 以１上、または角速度±１５度／秒以上）発生時に、０．
秒間隔にて加速度データを収集した（表−１、図−１）。

透しつつある。国土交通省では、本マネジメントに
表−１ 収集データの概要て１７個のアウトカム指標を用いて将来の目標値を設定しており、その中で安全に関するアウトカム指

車両

収集間隔収集データ

１秒毎

日付、時刻、緯度、経度、 常時収集
GPS 地点速度

標は、交通事故死者数及び死傷事故率が用いられている。
しかし、道路交通安全対策は、事故多発地点や事故危険箇所といった事故が過去に発生した場所だけではなく、将来的に事故が発生するかもしれない潜在的な危険箇所を事前に予測し、未然に防いでいく

タクシー
５台

備考

前後加速度、イベント発生時に０．
１秒毎 横加速度
前後１５秒間収集
方位角速度

ことで、より高い効果が期待できるものと考えられる。
プローブカーは、詳細な車両挙動の情報が取得でき、加速度や角速度情報を収集することにより、ドライバーの危険な走行挙動のデータ（以後、ヒヤリハットデータ）が取得可能となる。既にわが国では数多くの商用車にドライバーの安全運転管理を目的とした車載器が取り付けられており、数多くの車両挙動や危険挙動のデータが収集される環境が整いつ

図−１ 利用機器と設置の様子つある。つまり、これらデータは、安全の側面から交通計画や事業評価等の活用が期待できるデータと考えられる。

（２）ヒヤリハットデータの作成
ヒヤリハットデータは、図−２のフローに従い作

そこで本論では、ヒヤリハットデータを用いたアウトカム指標、その活用方法を提案するものである。

２．データ収集と作成（１）ヒヤリハットデータの収集方法
ヒヤリハットデータは、平成１５年１月から福岡市内を走行するタクシー車両５台を対象に、市販の加速度計を搭載したプローブ機器のセフティレコー
１）を設置して収集を行った。データ
ダ（以下：SR）

図−２ ヒヤリハットデータ作成フロー＊交通研究室 ＊＊株式会社 シー・アイ・エス

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００５81

成した（詳細は樋口ら２）を参照）。ここで得られるヒヤリハット DB は、ヒヤリハットを交差点内外別に判定できること、また、その際の旅行速度の変動を把握できるところに特徴がある。

３．安全に関するアウトカム指標の提案
ヒヤリハットデータを用いた安全に関するアウトカム指標では「走行台キロあたりのヒヤリハット発生回数」を提案する。本指標は、特定区間で計測されるヒヤリハット発生回数が、調査車両の台数・頻度などに影響されること、都市圏内の各地点のヒヤリハット発生の比較を行うことを考慮し、式１のように算定を行う。

図−３ タクシーの走行状況３）（単位：回／走行台キロ）Hi＝hi／di …（式１）
Hi：区間 i での走行台キロあたりのヒヤリハット発生回数
hi：区間 i でのヒヤリハット発生回数
di：区間 i での総走行台キロ

４．ヒヤリハットデータによる安全特性の把握
ヒヤリハット DB を用いてタクシーの走行特性と福岡市内を対象としたヒヤリハットデータからみた図−４ 道路種類別時間帯別走行距離の変化特徴を把握する。尚、分析は平成１５年１〜６月のタクシー５台のデータにて行った。

月別では５月が最も多く、次いで４月、１月であり、２月が最も少ない（図−５）。曜日別では金曜日（１）タクシー走行データの特性に最も多く発生し、火曜日、土・休日は少ない（図福岡市を走行するタクシーは、１台１日当たり約−６）。時間帯別では、８時台が最も多く、２３時以降２３０km 走行しており、これまでタクシー車両を利の深夜から早朝の６時台が少ない（図−７）。道路種

用したプローブ調査の結果（東京：約２８０km、横類別では、総量は県道、その他道路で多いが、走行３）と同程度である。
浜：２１２km、名古屋２３３km 等）

台キロあたりでは、その他道路が最も少ない（図−空間的な走行範囲は、市の中心部である天神・博８）。天候別では、総量は日数の影響で雨以外が多い

多駅を中心に、市内のほぼ全域を網羅し（図−３）、が、走行台キロあたりでは、雨の方が多い（図−９）。

道路種別でみると、その他道路、県道、国道、主要これらより、転勤等などにより土地勘がないドラ地方道、高速の順で多く走行している。時間帯では、イバーが多い春先、業務での疲れがたまりやすい金

深夜３−６時台は走行距離が短いものの、概ね２４時

曜日、通勤・通学・帰宅にて人や自動車が多くなる

間のデータが取得できている（図−４）。

朝・夕刻、旅行速度が比較的速く、かつ国道や主要地方道より幅員が狭く歩行者と自動車が混在しやす（２）ヒヤリハットデータによる道路の特性
福岡市内のヒヤリハットは、半年間で計２１３回（うち、急ブレーキが９６％）であった。

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IBS Annual Report 研究活動報告 ２００５

い県道、視界が悪くなる雨等にてヒヤリハットが発生しやすいことが把握出来た。

．活動報告図−５ 月別の発生回数

図−９ 天候別の発生回数

５．ヒヤリハットデータの活用方法の提案（１）活用方法の提案
ヒヤリハットデータは、道路行政や都市交通計画行政において、計画、施策、評価等の観点からの活用方法が考えられる。その活用方法の案をまとめると表−２のようになる。また、活用方法の例として、（３）、（５）、（７）について紹介を行う。
図−６ 曜日別の発生回数

表−２ ヒヤリハットデータの活用方法（案）
分類項目概要・一般交通量調査結果による（１）道路交通事故の箇所にヒヤリハット回
センサス数を新規記載

図−７ 時間帯別の発生回数

・加速度計にて横加速度等を（２）走りやす計測、道路線形から危険な箇
現況 さマップ
所の把握
把握／計画
・カルテ形式にて、事業箇所、（３）ヒヤリカ
渋滞箇所、危険箇所を一目でルテ
把握（４）ヒ ヤ リ ・道路上の危険箇所を把握し、マップ
計画や施策、評価にて活用
・危険箇所をプロドライバー（５）モ ビ リ や住民に情報提供することに施策 ティマネジメ より、危険箇所での走行挙動
ントが安全側に変化、事故軽減に役立つ

評価

図−８ 道路種類別の発生回数

・安全の箇所で、従来の事故（６）達成度報
発生数のみならず、事業による告書
危険性の削減も定量的に評価（７）事業の効 ・安全の視点から、事業の事
果把握
前、事後の効果計測を把握

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００５83

図−１
１ 福岡市におけるヒヤリマップ

図−１０ 国道２０
２号でのヒヤリカルテ（２）活用方法例a）活用例１：ヒヤリカルテ
ヒヤリカルテは、 事故件数、ヒヤリハット発生回数、ピーク時旅行速度を用いて作成することがけではなく、ヒヤリハット発生回数の増減をもって、・備考：・ヒヤリ１回、２回発生地点は、ヒヤリハットデー
タが発生したポイントを示している。
・１
３日、８ 日は、タクシードライバーを対象としたヒヤリマップ作成日である。

安全性の向上が図られたか否かの判断可能となる。

図−１２ ヒヤリマップ作成前後での旅行速度変化できる（図−１０）。これにより、安全対策道路事業の事前事後の評価が、事故件数や旅行速度の変化だb）活用例２：安全の視点からのモビリティマネジ
メント
ドライバーの安全運転を啓蒙する一つの方法には、ドライバーにヒヤリハット多発地点を事前に認識させ、 意識的に安全運転を促す方法が考えられる。
では、図−１１のようなヒヤリマップをドライバー自らが記入することが必要である。
それにより運転手が以後、当該箇所を走行する際には、旅行速度が低下の傾向が伺える（図−１２）こと、また、当該箇所を通過せずに、迂回するような



図−１３ ヒヤリハット箇所の迂回状況

行動もみられ（図−１３）、 に示すような意識的な安全運転を心がけていることがわかる。

点等、安全に関する事業では、事故軽減の視点からでもヒヤリハットを活用することにより効果を計測（３）活用例３：安全からの道路の事業効果の把握
道路事業の効果計測は、渋滞長、旅行速度、交通量の変化が主として行われるが、見通しの悪い交差

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IBS Annual Report 研究活動報告 ２００５

することが可能となる。その方法は図−１４のように事前、事後にてカルテを作成することにより評価することができる。

．活動報告図−１４ 安全の視点からの道路事業の評価方法（案）・データ：事前「H１５．
１〜H１６．
６」，事後「H１７．
２〜３」．

図−１６ ヒヤリハット発生の事前、事後の状況

６．おわりに本論は、プローブカーにより取得できる加速度データを活用した安全の視点に関するアウトカム指標の提案と、その活用方法について考察を行ったものである。
ヒヤリハットデータは、加速度データの取得が必要であり、交通計画などに利用していく場合には、数多くのデータが必要となる。従来は計測費用などの面から多くのデータの取得が困難であり、数サンプルによる試験的な検証に留まっていた。しかし、現在は、トラック事業者、タクシー事業者における運行管理、安全運転管理を目的として、加速度データを取得している民間事業所が多くなってきている。
交通事故原因の解明、交通事故対策の効率化や高度化に向けては、民間事業者と行政が連携し、効率よくデータを収集し、交通管理者と道路管理者、民間事業者が同じ情報や知見を共有していくことが望まれる。当財団においても、そのようなビジネスモデルに一役、担うことができるよう日々、努力する
図−１
５ 渡辺通り４丁目交差点改良事業の概念図次第である。
尚、本論文は、国土交通省九州地方整備局福岡国パイロットスタディとして、福岡市天神の渡辺通道事務所より受託した「平成１５年度

道路事業計

り４丁目交差点改良事業を取り上げる。本事業は渋画・評価のための道路行政プロセスに関する調査業

滞改善、安全性確保の視点から道路線形の改良、右務」「平成１６年度折車線追加を平成１６年６〜平成１７年２月まで行っ検討業務」の調査成果の一部をとりまとめたものでた（図−１５）。交差点改良前は、国道２０２号沿いである。

道路利用者の行動特性に関するヒヤリハットが多く発生しているが、供用後、１ヶ参考文献

月間のデータではヒヤリハットが発生していない状

１）http : //www.datatec.co.jp/

況となっている（図−１６）。

２）樋口，益子，中嶋，牧村，ヒヤリハットデータをIBS Annual Report 研究活動報告 ２００５85

用いたアウトカム指標の一考察，土木計画学研究・講演集 vol．
３０，２００４．
１１

１回 ITS シンポ，２００２５）古屋，牧村ら，車載型車両挙動センサーを用いた

３）中嶋，牧村，タクシープローブデータを用いた道

交通安全性の評価，交通工学，Vol３６，No．
６，２００１路時刻表の高度化に関する検討，土木計画学研究・

６）牧村，中嶋ら，PHS を用いた交通データ収集に関

講演集 vol．
２９，２００４．
６４）矢部ら，高度情報機器を活用した交通危険箇所把握手法および交通計画への適用に関する研究，第86

IBS Annual Report 研究活動報告 ２００５する基礎的研究，第１９回交通工学研究発表会論文
報告集 pp．
１０５−１０８，平成１１年（１９９９）１２月