DEIM Forum 2016 H7-6

ドライブレコーダデータと道路特徴を併用した
潜在リスク箇所の判別に向けて
小矢島

諒†

豊田

正史††

横山

大作††

伊藤 正彦††† 東京大学大学院情報理工学系研究科 〒 113–0033 東京都文京区本郷 7-3-1 東京大学 情報理工学系研究科†† 東京大学生産技術研究所 〒 153–8505 東京都目黒区駒場 4-6-1 東京大学 生産技術研究所
E-mail: †{koyajima,toyoda,yokoyama,imash}@tkl.iis.u-tokyo.ac.jp
あらまし

本研究では，ドライブレコーダから得られた大量の車両の運転操作の情報と道路特徴データを用いること

で，道路のリスクを把握することを試みる．まず，運転操作の発生分布を地図上に可視化し，インタラクティブに探索するインターフェースを提案する．これにより，操作が集中している箇所を効率的に探索し，個々の操作集中箇所について詳細な分析を行うことを可能とした．このインターフェースを用いて事故の有無と運転操作の分布の関係を分析した．また，リスクとなり得る道路特徴のラベル付けを行い，事故の有無と道路特徴の有無の関係の分析も行った．これらの分析結果を基に，交通事故が発生した交差点を判別することでリスクを持つ交差点の抽出を試みた．この結果，運転操作に加えて道路特徴も特徴量として用いることで判別性能が向上することを確認した．最後にこの判別結果を基に，事故は未発生にも関わらず，発生したと判別された交差点についてリスクの分析を行った．
キーワード

ドライブレコーダ, 情報可視化, 可視化インターフェース, データマイニング

1. は じ め に
警視庁の統計43 万台に達した．国内の累計販売台数はおよそ 100 万台とみられ，これからも普及していくと考えられる．ドライブレコーによると，平成 26 年中の交通事故件数は

ダはもともと事故の瞬間を記録するものであったが，近年では

約 57 万件に上り，ここ数年は年々減少しているとはいえ，未高機能化が進んでおり，記録できる情報の量も種類も増えてきだ大きな社会問題として存在している．ハインリッヒの法則とている．そのため，事故の記録だけでなく，ブレーキやハンド

いう，労働災害における経験則では，「1 つの事故の背後には，

ル等の運転操作を常時記録できるようになってきており，大規

29 の軽微な事故と 300 のヒヤリハットが隠れている」とされ模な運転操作データが蓄積されている．こうした背景から，ドている [1]．これを交通事故に当てはめると，交通事故の背後

ライブレコーダから得られる情報を大量に集めて道路状況を分には多くのヒヤリハットが発生していると考えられる．この法

析し，活用しようという取り組みが増えてきている．

（注 1）

則には「ヒヤリハットを防ぐことで事故も防げる」ことも示さ

本研究では，ドライブレコーダデータを用いて道路上での運れており，ヒヤリハットが起きるようなリスクのある道路に対転操作を詳細に分析し，個々の道路特徴を併せて道路のリスク策を施すことができれば，事故防止に大いに役立つことが期待を把握することを目指す．まず，運転操作を地図上に可視化すできる．現在，多くの自治体では，住民にアンケートを取るなることで，道路上での運転操作分布をインタラクティブに分析

どして道路の危険箇所を示した「ヒヤリハット地図」を作成しするインターフェースを提案する．ブレーキ操作やハンドル操ている（注 2）．しかしながら，こうした地図は人手で作成されて作に関する速度・加速度等の詳細なデータを用いることで，運いるため範囲や正確性に問題がある．また警視庁では実際に事転に際して注意を要する道路の探索や，その道路でどのような故が発生した箇所を「交通事故発生マップ」として公開してい運転操作の傾向が存在するかを分析することができる．また，る（注 3）が，危険箇所の網羅性は非常に悪い．そこで，正確で網Google ストリートビュー（注 5） を基に，交通事故のリスクとな羅性のあるヒヤリハット地図が求められている．この問題に対りえる道路特徴のラベル付けをインターフェース上で行うこと

し，ドライブレコーダデータを利用する動きがある．事故を記もできる．このインターフェースを用いて，事故の有無と運転録することを目的としたドライブレコーダの普及が進んでおり，操作の分布，道路特徴の有無との関係を分析した．さらに，事GFK 社の調査によると，ドライブレコーダの国内販売台数

故の発生した交差点の判別実験を行った．この実験では，特徴は，2013 年度におよそ 30 万台，2014 年度には前年比 1.5 倍の量として，運転操作に加え，先にラベル付けを行った道路特徴（注 4）を用いることで判別性能がどのように変化するかを確認した．
（注 1）：http://www.npa.go.jp/toukei/koutuu48/before/hasseijokyo/PDF/

最後に，この事故判別結果を基に，事故は未発生だが事故が発

H26hasseijokyo.pdf

生したと判別された交差点について，どのようなリスクがある（注 2）：http://www2.wagamachi-guide.com/shinagawa/index.asp?dtp=1（注 3）：http://www3.wagamachi-guide.com/jikomap/

かを分析した．

（注 4）：http://www.gfkjpn.co.jp/jp/news-and-events/press-room/press-

releases/Documents/150227%20driving%20recorders.pdf（注 5）：https://www.google.com/intl/ja/maps/streetview/表 1 ドライブレコーダデータ
運転操作

レコード数 属性

ブレーキ操作1,242,783

最大速度，最大前後加速度，最大前後加速度変化

ハンドル操作1,583,476

最大速度，最大角加速度，最大角加速度変化，最大左右加速度

右左折操作

657,066

進入前最小前後加速度，進入速度，最大速度，最大合成Ｇ，方位角速度ゆらぎ，終了時速度，終了時合成Ｇ

ブレーキ操作1,526,510

最大速度，最大前後加速度，停止時間

本論文の構成は以下の通りである．2. 節では関連研究を述べそれらの詳細な情報を分析した研究としては，[16, 18, 19] なる．3. 節では研究に用いたデータセットを紹介する．4. 節ではどがあるが，いずれもドライバーの分類を目的としており，道ドライブレコーダデータと道路特徴データを用いた分析・可視路の分析は行っていない．交通事故の分析を行った研究として化システムについて述べ，実際にシステムを用いて運転操作とは，[20–22] などがあるが，交通事故が未だ起きていないがリ道路特徴を分析した結果を 5. 節で述べる．この分析結果を基スクがあると考えられる場所を把握しようとする試みはなされに事故の発生した交差点を判別する実験を行った結果と，判別ていない．車両の加速度や躍度といった詳細な情報や，ブレーの結果事故が発生していないが事故が発生したと判別された，

キ操作やハンドル操作などの運転操作を分析した研究としては，潜在リスクのある交差点についての考察を 6. 節で述べる．最Itoh らの研究がある [23]．彼らは車両の加速度や躍度といった後に 7. 節でまとめと今後の課題について述べる．

情報や，ハンドル操作やブレーキ操作などの運転操作から危険領域を探索する手法を提案した．しかし，道路特徴による運転

2. 関 連 研 究

操作の傾向の分析や，運転操作を用いて道路の潜在リスクを判

危険な運転が行われた場所を表示するサービスとして本田技研工業株式会社のインターナビ

（注 6）

（注 7）

G Map

や東京都トラック協会のがある．しかしながら，これらのサービスでは急ブ

レーキや急ハンドル等の単純な指標しか用いておらず，危険箇所の網羅性が不十分である．ドライブレコーダデータのうち，別しようとする試みは行われていない．

3. データセット
本稿では，ドライブレコーダデータ，数値地図データ，交通
事故データの 3 つのデータセットを用いている．

GPS データを用いて車両の軌跡を分析した研究は様々な国で数

3. 1 ドライブレコーダデータ

多く行われており，アメリカのタクシーのデータを分析したもドライブレコーダデータとしては，株式会社データテックののとして [2, 3, 14] などがあり，スウェーデンのタクシーデータ

協力の下で，運送会社のドライバーによる実データを用いた．

を分析したものとしては [13] が，ある．Ferreira らは街間の移収集期間は 2014 年 7 月から 2015 年 7 月までの約 1 年である．

動時間を可視化する手法を提案している．また中国のタクシー利用した区域は文京区を中心とした東京都近辺である．本稿でのデータを分析したものとしては，[4–12] などがある．Wang

は，このデータのうち，0.5 秒ごとに記録される車両の軌跡デー

らは，ドライブレコーダの GPS と速度の情報に加え，街の道

タと，ハンドルやブレーキといった運転操作の際に記録される

路マップを使用した．ドライブレコーダのデータから各車両の操作ログを用いている．ドライブレコーダデータの内容を表 1

軌跡を作成し，その軌跡の座標と道路マップの座標をマッチさにまとめた．運転操作には 4 つの種類がある．ハンドル操作とせ，実際の道路に各軌跡をマップした．そうして，道路ごとにブレーキ操作は，それぞれの操作が行われると記録される．右

マップされた軌跡データから車両の速度を計算し，ある閾値以

左折操作は，交差点で右左折を行った時に記録され，ハンドル

下の道路では渋滞が起こっていると定義した．こうして渋滞を操作とは独立している．停止操作は車両が停止する際に記録さ検出した後は，渋滞の伝播を調べるため，時系列ヒートマップ

れる．

を作成し，各道路上では何時に渋滞が起きているかを可視化し

3. 2 数値地図データ

た．さらに，先の渋滞図と比べることで，図の例では A 点で

数値地図データとしては，東京大学空間情報科学研究セン

起きた渋滞が，その先の道路である B，C 点に伝播しているの

ター研究用空間データ基盤より株式会社ゼンリンによる Zmapがわかる．ミラノの車両の流れや軌跡を分析したものとして

TOWN II（注 8） の提供を受けて利用している．データはノード

は [15] がある．Andrienko らは，車両の軌跡をまとめて可視化とリンクの形で分かれており，交差点等はノードとなり，これすることで車両の流れを視覚的に分析した ．これは，街の交通らを繋ぐ道路がリンクとして記録されている．本稿で用いた数

マネジメントを目的としたものであった．Chu らは，タクシー

値地図データを表にまとめた．

の軌跡を文書に変換し，LDA を使うことで軌跡のパターンを発見した [10]．Ferreira らはニューヨークのタクシーの GPS
データを用いて街間の移動時間を可視化する手法を提案している [3]．これらの研究は主に車両の GPS データを用いており，
加速度や躍度のような詳細な情報の分析は行われていない．
（注 6）：http://www.honda.co.jp/internavi/（注 7）：http://gmap.dgis.jp/dc/ngt.html

表2

数値地図データ

属性
ノード 交差点かどうか
信号の有無
リンク 道路の幅 (0~3m，3m~5.5m，5.5m~13m，13m~)
一方通行の有無

図 1 分析・可視化システム

3. 3 交通事故データ

れらの範囲で記録された運転操作の分布を比較し，傾向の違い

交通事故データとしては，警視庁のホームページで公開されを分析できる．加えて，道路状況を詳しく知りたい場合はインている，平成 25 年度から平成 27 年度の上半期までの 2 年半分

ターフェース上のボタンを押すことで素早くストリートビューの東京都での交通事故情報を用いた．内容としては，交通事故を見ることができ，実際の道路状況を把握可能である．

1 件に対してその位置と記録された年度が含まれている．

4. 分析・可視化システム
本稿ではドライブレコーダデータと道路特徴データを地図上に可視化し，運転操作を探索するためのインターフェースを提案する．本インターフェースでは，指定した条件を満たす運転操作が集中している箇所を見つけ，その箇所での運転操作の詳細な分析を行うことを目的としている．運転操作はブレーキ，
ハンドル，右左折，停止の 4 種類があり，それぞれを同時にも別々にも探索することができる．分析・可視化システムの全体
図を図 1 に示す．また，潜在リスク箇所を探索するワークフ
ローを図 2 に示す．探索の流れとしては，まず操作発生頻度を表すヒートマップを用いて，運転操作が集中している箇所を広域的に探す．この際，フィルタリングを行い，対象を絞って探索することも可能である．詳細に分析したい道路がある場合，操作発生地点のドットマップを用いることで，道路のどこで運転操作が行われたかを知ることができる．各運転操作には操作
前後 3 秒の車両の位置情報が紐付けてあるため，操作前後の車両の軌跡も合わせて表示することで，車両がどこからどこへ向かう時に操作が行われたかが分かる．さらに，ある道路で記録された運転操作全体の傾向を知りたい場合，その道路を地図上で選択することで，その範囲で記録された運転操作の分布をヒストグラムで表示する．また，道路を複数選択することで，そ（注 8）：http://www.zenrin.co.jp/product/gis/zmap/zmaptown.html

図 2 分析・可視化システムのワークフロー

まず．運転操作が集中している箇所を広域的に探索するためにヒートマップを用いる (図 3(a))．ヒートマップは 10m 四方の矩形の集合で構成されている．運転操作ごとの探索を可能にするため，種類ごとに異なる色を割り当て別々にヒートマップを作成した．また，各運転操作を同時に探索できるように，各ヒートマップの階級には透明度を割り当てる．透明度は矩形内の運転操作の数に応じて 5 段階で変わり，ログの数が多いほど透明度が低くなるように表示する．
潜在リスクの存在するような道路では，危険度の高い運転操作が多く記録されている可能性がある．そのため，本インターフェースでは表示する運転操作のフィルタリングが可能である．
図 1 のように，運転操作の閾値をスライダーのつまみを動かす較や，特定の道路特徴を持つ道路全ての運転操作とも比較することができるため，様々な角度から分布の傾向の違いを分析することができる．

図 3 操作発生頻度のヒートマップ

ことで，表示するログの数を対話的に変更することができる．
この際，各運転操作の各属性ごとに値のヒストグラムをスライ
ダー上部に表示しているため，現在の閾値がその属性の値全体のどの位置にいるかを知ることができる．
ヒートマップを表示中にフィルタリングが行われると．ヒー
トマップの透明度はフィルタリング後の運転操作のみを用いて再度 5 段階で計算される．これにより，図 3(b) のようになり，
フィルタリング後のヒートマップの透明度が偏ってしまうことを防いでいる．
各運転操作が記録された実際の場所はドットマップで表示できる (図 4(a))．これにより，道路のどの位置で運転操作が行われたのかを見ることができる．さらに，各運転操作が記録された前後 3 秒の車両の位置も表示が可能である (図 4(b))．この

7 秒分の車両の軌跡は，秒ごとに直線の濃度を段階的に変えている．操作 3 秒前から 2 秒前を結んだ線分の濃度を最も薄く，また操作 2 秒後から 3 秒後までの線分を最も濃く設定すること
で，操作がどの方向からどの方向へ移動している際に記録されたかが分かる．

図 5 選択した矩形における運転操作の分布を比較する様子

道路地図上では，実際の道路状況を把握することができない．
そこで，地図上で任意の座標を選択し，ストリートビューを見ることができるようにした．図 1 に設置されたボタンを押すだ
けですぐにストリートビューに飛ぶことができ，素早い分析作
業が期待できる．これにより，例えば道路のどこに電柱が立っているか，あるいは路側帯に車が止まっているかなど，地図では知り得ない道路特徴を把握することができる．さらに，これによって発見した道路特徴は，図 1 左側にある「output」 タブから，道路に対してラベル付けを行うこともできる．

5. 運転操作と道路特徴の分析
本稿では，4. 節で提案した分析・可視化システムを用いて様々な道路の運転操作と道路特徴の分析を行った．今回は，事故の多くは交差点で発生していることから，対象を交差点に絞った．また，運転操作の少ない交差点では十分な統計が取れないことから，周辺で各運転操作が 30 以上記録された，350
箇所の交差点を対象とした．これらの交差点における交通事故
件数を，交通事故データよりカウントした．この結果，350 箇
所中 146 箇所で事故が発生していることが分かった．
次節以降では，この 350 箇所の交差点について運転操作と道路特徴の分析を行った結果を述べる．

5. 1 運転操作分析
図 4 操作発生地点のドットマップとその前後 3 秒の車両の位置を表示した様子

5. 1. 1 事故の有無による運転操作の分布の比較
まず，交通事故の有無による運転操作の分布を比較した (図6)．赤色が事故があった交差点，青色が事故がなかった交差点
ある道路上で記録された運転操作全体を分析するために，本での運転操作の分布である．この図から，事故があった交差点

インターフェースでは運転操作の分布の傾向を見ることができ

では，ブレーキ操作の最大速度，ハンドル操作の最大速度，右る．図 5 のように地図上で分析したい範囲を矩形で選択するこ

左折操作の進入速度，最大速度，終了時速度が高い傾向にあるとで，その範囲で記録された全ての運転操作のヒストグラムを，ことが分かった．逆に，ハンドル操作の最大角加速度，最大角各操作の各属性ごとに表示する．これらヒストグラムはそれぞ

加速度変化は低い傾向にあることが分かった．ここから，事故れログの数で正規化しているため，どれくらいの割合で分布しの発生した交差点では，速い速度で大きくゆっくりと曲がる傾ているかを知ることができる．また，この矩形は 2 つまで選択

向にあると考えられる．

することができ，2 つの場所で記録された運転操作の分布を重5. 1. 2 事故と道幅の太さによる運転操作の分布の比較

ねて表示することで，分布の傾向を比較することができる．さ

前節では事故の有無によって運転操作の分布に違いが生じる

らに，この比較は矩形同士だけでなく，全ての運転操作との比ことが分かった．ところが，事故の発生した交差点を個々に分図 6 事故の有無による運転操作の分布の比較

図 7 事故と道幅の太さによる運転操作の分布の比較析していたところ，道幅が太い交差点で事故が多く起きている

13m 未満の道路が 4 本接続している交差点とした．この表かことが判明した．そこで，事故が発生した交差点と道幅が太い

ら，ほとんどの太い交差点で事故が発生していることが分かっ

交差点での運転操作の分布を比較することにした．なお道幅がた．太い交差点であること自体がリスクであることが判明した

太い交差点は，ゼンリンの道路地図データより，道幅が 13m 以

ため，細い交差点について，次節より詳細な道路特徴の分析を上の道路が 3 本以上接続している交差点と定義した．結果は図行うことにする．

7 である．各運転操作のどの属性の傾向もほぼ一致していることが分かった．このことから，前節で判明した事故の有無による運転操作の分布の違いは，太い交差点の分布の比較であった可能性が考えられる．

5. 1. 3 道幅の太さによる事故発生数
本節では，道幅の太さによって事故発生数がどう異なるかを調べた結果について述べる．表 3 に，道幅が太い交差点と細い交差点それぞれでの事故発生数をまとめた．なお，道幅が細い交差点は，太い交差点同様に道路地図データを基に，道幅が

表3

道幅の太さによる事故発生数の比較

0 件 1 件 2 件 3 件 4 件以上
太い交差点

3

6

12

9

55

細い交差点

201

52

6

2

2

5. 2 道路特徴分析
本節では，前節で定義した細い交差点について，詳細な道路特徴を分析した結果について述べる．まず対象としたのは，前節で対象としていた 350 箇所の交差点のうち，263 箇所の細い交差点とした．これらの交差点に対して，分析・可視化システ

表5

適合率 再現率

F1 値

ベースライン

0.24

1.0

0.38

道路特徴

0.40

0.74

0.52

運転操作

0.48

0.63

0.54

運転操作+ 道路特徴

0.50

0.70

0.58

ムを用いて道路特徴の有無を調べた．本稿では，システムを用いて道路を探索した結果，事故の要因となりうる道路特徴を選択し，各交差点のストリートビューを見て各特徴の有無を人手でラベル付けした．今回選択した道路特徴は，坂道，一時停止，
横断歩道，スクールゾーン，歩道，ガードレール，駐車場，見通しの良さの 8 つである．
表 4 に，各道路特徴の有無と事故発生率をまとめた．なお，
信号と一方通行については，ゼンリンの数値地図データを用いた．カッコ内は各道路特徴を分母としている．また，カイ 2 乗
検定において有意水準 1% で有意差があった項目は太字で表記
した．この表から，信号，坂道，横断歩道，歩道，ガードレー
ルの 5 つの道路特徴は，ある場合の方が事故が発生しやすいことが分かった．逆に一時停止は無い場合に事故が発生しやすいことが判明した．
表4

SVM による事故の有無の判別結果
素性

分類結果は表 5 の通りである．運転操作を特徴量としたときの判別性能は，ベースラインよりもおよそ 0.17 高い精度であった．また，道路特徴のみを使った場合でも 0.14 高くなり，両方を特徴量とした場合，ベースラインよりも 0.2 ほど高い精度で判別できた．このことから，運転操作だけでは判別が難しい場
合でも，人手によって道路特徴をラベル付けすることで，判別性能の向上が期待できることが分かった．

6. 2 潜在リスク箇所抽出
表 6 は，6. 1 節での判別実験のうち，運転操作と道路特徴を

各道路特徴の有無と事故発生率

道路特徴

ありの時の事故率 なしの時の事故率

信号45%(21/47)

19%(41/216)

一方通行

21%(38/179)

29%(24/84)

坂道

58%(50/86)

7%(12/177)

特徴量として用いた場合の詳細な結果である．
表 6 運転操作と道路特徴を特徴量とした場合の事故判別結果の詳細
事故あり 事故なし
事故ありと判別4343

事故なしと判別

19

158

一時停止

17%(34/201)

45%(38/62)

横断歩道

38%(49/129)

20%(31/152)

スクールゾーン

29%(22/76)

21%(40/187)

歩道

表のうち，事故が発生していないが，事故が発生したと判別

33%(46/139)

13%(16/124)

ガードレール33%(39/120)

16%(23/143)

された 43 箇所の交差点は，リスクが存在すると考えられる．そ駐車場

19%(21/110)

27%(41/153)

見通し良い

29%(39/136)

18%(23/127)

6. 潜在リスク箇所抽出
本節では，分析・可視化システムを用いて運転操作・道路特徴を分析した結果を基に，潜在リスクの存在する交差点の抽出を目指す．ここでの潜在リスクの存在する交差点とは，未だ事故が発生していないが，リスクが高い交差点を指す．まず 6. 1
節では，実際に事故が発生した交差点を判別する分類器の構築，評価を行い，その結果を基に 6. 2 節でリスクが存在する交差点が抽出できたかを考察する．

6. 1 交通事故判別実験
本節では，既にリスクが存在すると考えられる，事故が発生した交差点を判別することを試みる．特徴量は，運転操作と道路特徴を用いた．運転操作は各操作の各属性ごとの特徴量ヒス
トグラムをベクトルとして使用した．道路特徴は，前節での 10の道路特徴の有無を特徴量とした．判別対象は前節の 263 箇
所の細い交差点とし，このうち事故が発生した 62 箇所を正例，
事故が発生していない 201 箇所を負例とした．分類器としては

SVM（RBF カーネル），ライブラリとしては scikit-learn（注 9）を用いて 10 分割交差検定を行い，適合率，再現率，F1 値を求めた．また，ベースラインとして，全てを正例と判別した場合の結果との比較も行った．
（注 9）：http://scikit-learn.org/

こで本節では，これらの交差点のうちいくつかを分析した結果を述べる．分析にはストリートビューと運転操作の分布を用いた（図 8, 9, 10）．運転操作の分布は，各交差点での分布（図中の赤色のヒストグラム）と，事故が発生した交差点のうち事故有りと判別された交差点の分布（図中の青色のヒストグラム）を比較した．

1 つ目の交差点（図 8）は，信号があるが，交差点の角まで建物が建っており見通しが悪い．また，ストリートビューからは交差点の一角にある飲食店に行列ができていることが確認で
き，歩道もガードレールもないため運転には注意を要すると考えられる．さらに路側帯にはスクールゾーンが確認でき，通勤通学の時間帯は特に気をつけるべき場所であると思われる．

2 つ目の交差点（図 9）は，形が少し急で，かつ塀や電柱が交差点の角にあるため非常に見通しが悪く，直前まで道がある
ことすら気づきにくい．その状況を反映してかカーブミラーが設置されており，運転に注意が必要であることが分かる．

3 つ目の交差点（図 10）は，一見すると危険には見えない．
信号や歩道，ガードレールも設置されており，見通しも良い．
しかし運転操作の分布を見ると，事故の発生した交差点と似た傾向を示していることが分かった．具体的には，右左折操作の進入速度が速く，ハンドル操作の最大角加速度が低い傾向にあった．このことから，一見するとリスクがなさそうな交差点
も，運転操作によって抽出できていることが分かった．

図8

1 つ目の交差点の Google ストリートビューと運転操作分布

図9

2 つ目の交差点の Google ストリートビューと運転操作分布

図 10 3 つ目の交差点の Google ストリートビューと運転操作分布

7. まとめと今後の課題
本稿では，運送会社のドライブレコーダデータを分析し，潜在リスク箇所を抽出する手法を提案した．まず，運転操作の分
布と道路特徴を分析・可視化できるシステムを構築した．このシステムでは，運転操作が集中している箇所を地図上で効率的に探索し，個々の箇所について詳細な分析を行うことができる．
またストリートビューを基に，交通事故のリスクとなりえる道
路特徴のラベル付けをシステム上で行うこともできる．このシステムを用いて運転操作の分布を分析した結果，事故の発生した交差点と太い交差点では似た運転操作の分布であることが判明した．また道路特徴の分析を行った結果，信号，坂道，横断
歩道，歩道，ガードレールの 5 つは有る場合の方が，一時停止は無い場合の方が事故が発生しやすいことが分かった．次に，事故が発生した交差点を判別する実験を行った．この結果，運転操作と道路特徴を特徴量として用いた場合，ベースラインより F1 値が 0.2 向上することを確認した．最後に，事故判別実験において事故が未発生だが発生したと判別された交差点について，潜在リスクの分析を行った．分析の結果，歩道と車道が分かれておらず，スクールゾーンがあるため運転に注意を要す
る交差点や，塀によって道が見難い交差点など，リスクがあると考えられる道路を見つけることができた．また，一見安全そうに見えるが，運転操作の分布が事故の起きた交差点に類似した道路があることも確認した．今後の課題としては，道路特徴
を自動でラベル付けを行うこと，ラベル付けすべき交差点を分
析・可視化システムを利用して支援することが挙げられる．また，天候や時間帯，交通量といった情報を考慮することも課題
である．

謝

辞

本研究の一部は東京大学空間情報科学研究センターとの共同研究に基づき研究用空間データ基盤よりデータ提供を受けて実施している．
文

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