プローブデータを活用した
危険箇所抽出手法に関する研究矢田1正会員

淳一1・尾崎悠太2・藪雅行3

元国土交通省国土技術政策総合研究所 道路研究部（株式会社荒谷建設コンサルタント）（〒730-0831 広島県広島市中区江波西1丁目25番5号）E-mail:junichi.yata@aratani.co.jp
2正会員
3正会員

国土交通省国土技術政策総合研究所 道路交通研究部（〒305-0804 茨城県つくば市旭1番地）
E-mail:ozaki-y82ac@nilim.go.jp
国土交通省国土技術政策総合研究所 道路構造物研究部（〒305-0804 茨城県つくば市旭1番地）
E-mail:yabu-m92ta@nilim.go.jp

交通安全対策における危険箇所抽出等は，対策前後の事故データを比較する方法が一般的である．ただし，交通事故は稀な現象であり，安定した事故データの収集には長い期間を要する．そこで，危険個所抽出等を短期間の安定したデータで実施するための手法として，プローブデータを活用した手法の検討を行っている．
ここでは急減速データを用いて，危険箇所を抽出する手法を検討するため，急減速と事故の関係性を分析した．その結果，急減速データの位置の変更によって，急減速と事故の間に相関が見られることがわかった．また急減速の発生特性に影響を与える道路・沿道環境の要因には「右折専用レーン」などがあることがわかったが，その因果関係が十分に説明出来ないものも多かった．今後は道路・沿道環境の項目を追加し，さらに分析を行っていく必要がある．

Key Words : Probe Date, Hazardous Spot,

1. はじめに分に行われていないことから，このような事故データに基づく危険箇所の抽出を行うことが困難なケースもある．
これらの理由から，最近ではカーナビによるサービスの過程で収集しているプローブデータを危険箇所の抽出に活用しようとする検討が始められている（例えば，岡田ら(2011)1))．

各地域における交通安全対策は，地域における事故発
生状況等を考慮しながら，事故の危険性が高い箇所等，対策が必要な箇所を抽出し，抽出した箇所それぞれについて，交通事故発生状況及び現地の道路交通環境等から事故要因を分析し，分析結果に基づく対策の立案･実施といったサイクルで進められる．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，対策実施箇所の的確な抽出，正確な事故要因分析とそれに基づく的確な対策の立案･実施が必要である．
上記のサイクルのうち，対策が必要な箇所を抽出する手法については，事故データを基に事故件数や事故率の高い箇所を危険箇所として抽出する手法が最も代表的なものとして用いられる．ただし，この危険箇所の抽出に用いられる事故データは，交通事故が稀な現象であることから，安定した事故データとするためには，データ収集に長い期間が必要である．そのため，対策が必要な箇所の把握と対応に遅れが生じるケースがある．また，地域によっては，発生位置を含めた事故データの整備が十

ここでは，このようなプローブデータを活用した危険箇所の抽出をより的確に実施するための検討として，実際にプローブデータを活用した危険箇所抽出を試行し，事故データとの関係や急減速の発生特性に影響を与える
道路・沿道環境を検証した．

2. 研究の内容
本章では，使用したプローブデータの内容，プローブ
データを活用した危険箇所抽出の試行方法について説明する．

1

発生する区間を事故危険箇所として指定し，指定した事(1) 使用するプローブデータ
故危険箇所に対して集中的に対策を実施することで，効本研究で使用するプローブデータは，本田技研工業が率的な交通安全対策を目指している(事故危険箇所対策
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事業)．
成される急減速データである．急減速データは，カーナ
この事故危険箇所対策事業等における事故危険箇所のビサービスにより数秒間隔に収集する速度の差から算出
抽出は，全国の幹線道路を約70万の区間(以下では，区した減速度が，0.2G以上となった場合の，急減速開始位間の総称を「事故分析区間」という)に分割し，各事故
置(緯度経度)，減速度の大きさ，方向を整理したもので分析区間に割り付けた交通事故のデータを基に行っていある．また，尾崎ら2)は，急減速データを用いた危険箇る．
所の抽出を試行している．その中で，200m〜1,000mの短
ここで，全国の幹線道路を約70万の事故分析区間に分い区間で急減速発生回数と事故件数を比較した場合は，両者の相関が低いことを示すとともに，その原因として， 割する方法は以下の通りである．
･幹線道路同士，及び幹線道路と道路幅員5.5m以上の急減速データの位置として使用したデータが急減速開始
道路が交差する交差点を｢事故分析区間(交差点)｣と位置(緯度経度)であるのに対して事故の位置は衝突位置する．｢事故分析区間(交差点)｣は，延長を持たないを示しており，その位置関係が影響している可能性があ区間とする．
ることを指摘した．そこで本研究では上記の指摘を検証･上記で設定した交差点区間の間の単路部を，概ねするため，はじめに急減速データの位置を変更したもの
200mから1,000m毎に分割し，分割したそれぞれを｢事と変更する前のものそれぞれの事故との関係を比較した．
故分析区間(単路)｣とする．
上記で設定した各事故分析区間に，以下のルールに従い，交通事故のデータを割り付ける．
･始めに，事故分析区間(交差点)について各事故分析
区間(交差点)の交差点中心から35m以内の道路上で発生した交通事故のデータを割り付ける．
･次に，上記以外の交通事故のデータについては，各区間内で発生した交通事故のデータを事故分析区間(単路)のデータとして割り付ける．

640
560

0.3G以上急減速発生回数(処理前)

死傷事故件数

80
70

480

60

400

50

320

40

240

30

160

20

80

10

0

0
22-000611T
22-000612T
22-106275K
22-000610T
22-106263K
22-001129T
22-106260K
22-001435T
22-106245K
22-000794T
22-000795T
22-106259K
22-000793T
22-106244K
22-001155T
22-106252K
22-000671T
22-106243K
22-000669T
22-000670T
22-106242K
22-001475T
22-001476T
22-106251K
22-001232T
22-106241K
22-000354T
22-000355T
22-106258K
22-000352T
22-000353T
22-106257K
22-000866T
22-106240K
22-000688T
22-000689T
22-106250K
22-000690T
22-000691T
22-000692T
22-106239K
22-000272T
22-000273T
22-106238K
22-000274T
22-000275T
22-000276T
22-106249K
22-000748T
22-000749T
22-000750T

0.3G以上の急減速発生回数（回）(2) 危険箇所抽出の試行方法
国土交通省では，幹線道路における交通事故が特定の区間に集中して発生することに着目し，事故が集中して全死傷事故件数（件）

急減速データの位置の変更は，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)を算出することで変更した．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．

死傷事故件数

80
70

480

60

400

50

320

40

240

30

160

20

80

10

0

0

b) 変更後図‑1 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全死傷事故件数の関係
2

全死傷事故件数（件）0.3G以上急減速発生回数(処理後)560

22-000611T
22-000612T
22-106275K
22-000610T
22-106263K
22-001129T
22-106260K
22-001435T
22-106245K
22-000794T
22-000795T
22-106259K
22-000793T
22-106244K
22-001155T
22-106252K
22-000671T
22-106243K
22-000669T
22-000670T
22-106242K
22-001475T
22-001476T
22-106251K
22-001232T
22-106241K
22-000354T
22-000355T
22-106258K
22-000352T
22-000353T
22-106257K
22-000866T
22-106240K
22-000688T
22-000689T
22-106250K
22-000690T
22-000691T
22-000692T
22-106239K
22-000272T
22-000273T
22-106238K
22-000274T
22-000275T
22-000276T
22-106249K
22-000748T
22-000749T
22-000750T

0.3G以上の急減速発生回数（回）a) 変更前640

本研究におおけるプローブ
ブデータを活活用した危険箇箇所抽出の試行にああたっては，上
上記の事故危危険箇所対策事
事業における事故危危険箇所の抽出
出手法になららい，幹線道路路を対象として，全
全国の幹線道路路を約70万にに分割した事故
故分析
区間毎に急減減速のデータを
タを割り付けた
たデータやデジジタル
道路地図で表表現されるリリンク(以降，「DRMリンク
ク」とする)毎に事
事故のデータとと急減速のデーータを割り付
付けた
データを用いいて，急減速と事故との関関係を検証した
た．な
お，本研究ににおける検証は
は，静岡県内内の一部地域のの直轄国道のみを対対象とした．

3. 研究結果
果
図‑‑2 0.3G 以上のの急減速発生回数
回数と全死傷事故
故件数の関係(1) 事故分
分析区間におけ
ける
表‑1
表
道路・沿道
道環境の項目急減速
速発生回数とと事故件数の関
関係
道路・沿
沿道環境
データ
データ元
本項では，
，事故分析区間
間毎に整理しした急減速発生
生回数
1
現地調査
左折専用
用レーン
有=１,無=0
現地調査
右折専用
用レーン
有=１,無=0の多さと事故故件数の多さのさの関係についいて検証する．
．なお， 23
現地調査
センターライ
インの有無
有=１,無=0
4
現地調査
中央
央帯
有=１,無=0以降における
る検証は，尾尾崎ら2)が分析した，概ねデ
データ
5
現地調査
歩道設置
置の有無
有=１,無=0
6
現地調査
バスベイ無
無しのバス停有=１,無=0が安定するとと考えられるる収集期間，急急減速データで
で1年
7
現地調査
バスベイ有
有りのバス停有=１,無=0
間，事故デーータで5年間ののデータを使用用して実施した
した．
8
現地調査
ガードレール（（歩車道境界）
有=１,無=0
9
現地調査
中央分離帯
帯の切れ目
有=１,無=0
図‑1は，本
本研究で対象ととした地域ののうち一部の地
地域に
10
現地調査
カラー
ー舗装
有=１,無=0
11
現地調査
注意喚
喚起文字
有=１,無=0
おける連続すする事故分析区
区間毎の0.3G以以上の急減速
速発生
12
現地調査
ドットラ
ライン
有=１,無=013
現地調査
回数と全死傷傷事故件数の関関係について，急減速デー
ータの
カー
ーブ
有=１,無=0
14
現地調査
上り勾
勾配
有=１,無=0
位置の変更前
前後それぞれのの結果を示ししたものである
る．図
15
現地調査
下り勾
勾配
有=１,無=0
道
道路交通センサス
16
車道部
部幅員
数値
‑2は，本研究究で対象とした
したすべての地地域の事故分析析区間道
道路交通センサス
17
混雑
雑度
数値
道
18
アクセスコント
トロールダミー
有=１,無=0 道路交通センサス
毎の0.3G以上
上の急減速発生
生回数と全死傷死傷事故件数の
の関係
信号交差
差点密度
数値
道
道路交通センサス
19を整理した散散布図である．
る．また，急減
減速発生回数に
につい
一時停止
止交差点
有=１,無=0
現地調査
20
信号無
無交差点
有=１,無=0
現地調査
21
3)
RCで分析されては，畠中らら によりDSRれた結果を参考
考とし，
変形交
交差点
有=１,無=0
現地調査
22
（交差角が
が非直交）
0.3G以上とし
した．
見通しの悪
悪い交差点
有=１,無=0
現地調査
23
図‑1より，，ある狭い地域域の連続するる区間で見ると
と，急
（カーブ
ブミラー）
24 ロードサイド店舗
現地調査
舗が連続する箇所 有=１,無=0
減速データのの位置を変更すすることによよって，急減速
速発生
25
現地調査
駐車場出
出入り口
有=１,無=026
現地調査
細街路出入口の数
数値
回数と事故件件数の間に相関関が見られるることがわかっ
った．
現地調査
27
ランプ出入
入口の数
数値
しかし，図‑‑2のように広いい地域で見る
ると，急減速デデータ
きな
ないリンクや事事故件数に対しして急減速発生
発生回数が多いいの位置を修正正しても，急減
減速発生回数
数と事故件数のの相関（少ない）リンク（少クで，148リンンクを対象としした．
はほとんど見見られない．ここれは，地域
域毎に道路・沿沿道環
次に分析に使用次
用する道路・沿・沿道環境の項
項目についてはは，
境や交通状況
況の違いが影響響しているとと考えられる．
．この
2)
尾崎
崎ら
が急減速
速発生回数と事事故件数との関関係についててことから，以以降では急減速
速の発生特性性に影響を及ぼぼす道
は路路線の特徴や道
道路・沿道環境境の特徴が影響
影響することをを路・沿道環境境の要因についいて整理した．
示ししており，そのの試行で使用ししていた道路路・沿道環境のの項目目である「信号号交差点の有有無」，「沿道
道出入りの有有速の発生特性にに影響を及ぼす
ぼす(2) 急減速無」」，「ランプ出
出入り口の有無
無」を参考ににし，急減速のの
道路・・沿道環境の要要因
発生
生回数に影響をを与えるであろろう表‑1に示示す27項目の道道
本項では，，DRMリンク
ク毎に急減速発発生回数や事
事故件
路・・沿道環境の項
項目を選定した
した．選定した項た項目で道路交
交
数，急減速のの発生特性にに影響を及ぼす
すと考えられれる道
通セセンサスに記載
載されているもものはそのデデータを使用しし，路・沿道環境境について整理理し，重回帰帰分析を行い，，急減
使用用できるデータ
タがないもののについては，，DRMリンク
ク
速の発生特性性に影響を及ぼぼす道路・沿沿道環境の要因因を検毎にに選定した項目
目があるかどう
どうか（有=1，無，無=0）やそののRMリンクは，討した．またた使用するDR，急減速発生
生回数
数をを現地で調査しして整理した．
．
を基本的な道
道路構造情報（道路交通セセンサス）で説
説明で3

表‑2 重回帰分析結果（目的変数：急減速発生回数）
回帰統計
重相関 R
重決定 R2
補正 R2
標準誤差
観測数

0.874587
0.764902
0.733245
203.3634
100

分散分析表
回帰
残差
合計

自由度
9
91
100

変動
12244602.64
3763458.357
16008061

分散観測された分散比
1360511.405
32.89701282
41356.68524

事故件数
右折専用レーン
カラー舗装
ドットライン
混雑度
アクセスコントロールダミー
変形交差点（交差角が非直交）
ロードサイド店舗が連続する箇所
駐車場出入り口係数20.19654
242.1664
702.9842
341.3996-66.0545
125.3336
188.1316
238.3606
115.4858

標準誤差8.288478029
44.07825225
115.2452573
79.89011223
33.21857338
52.55929111
65.58427029
103.088335
54.95620022

t
2.436700942
5.49401017
6.099897064
4.273365396-1.988480717
2.384614426
2.868547038
2.312197125
2.10141502

P-値
0.01676803
0.00000035
0.00000003
0.00004731
0.04976294
0.01917240
0.00512529
0.02302297
0.03836853

有意 F
8.7472E-25

下限 95%
3.732498816
154.6103329
474.0636604
182.7077473-132.0391079
20.9310687
57.85646809
33.58823824
6.322043962

上限 95%
36.66058562
329.7223994
931.904753
500.0915349-0.069877334
229.7362189
318.4066605
443.1328653
224.6495252

下限 95.0%
3.732498816
154.6103329
474.0636604
182.7077473-132.0391079
20.9310687
57.85646809
33.58823824
6.322043962

上限 95.0%
36.66058562
329.7223994
931.904753
500.0915349-0.069877334
229.7362189
318.4066605
443.1328653
224.6495252

上限 95%
0.004019812
2.683603735
4.17451298-0.49034742
3.559143535
6.962548455
0.160103882
3.631533909
4.901445805-0.256346691

下限 95.0%
0.000294763
1.365125883
1.044955777-4.233696121
0.145807738
1.379103664-3.386075896
1.252511406
0.993335731-2.503491158

上限 95.0%0.004019812
2.683603735
4.17451298-0.49034742
3.559143535
6.962548455
0.160103882
3.631533909
4.901445805-0.256346691

表‑3 重回帰分析結果（目的変数：事故件数）
回帰統計
重相関 R
重決定 R2
補正 R2
標準誤差
観測数

0.852626
0.726971
0.688557
2.175433
100

分散分析表
回帰
残差
合計

自由度
変動
分散
観測された分散比
10 1134.074 113.4074
23.963502
90 425.9256 4.732507
100
1560

急減速発生回数
歩道設置
バスベイ無しのバス停
ガードレール（歩車道境界）
中央分離帯の切れ目
カラー舗装
ドットライン
アクセスコントロールダミー
見通しの悪い交差点（カーブミラー）
駐車場出入り口係数 標準誤差0.002157 0.000938
2.024365 0.33183
2.609734 0.787637-2.36202 0.942114
1.852476 0.859058
4.170826 1.405224-1.61299 0.892491
2.442023 0.598745
2.947391 0.983581-1.37992 0.565554

t2.301085
6.100602
3.313372-2.50715
2.156404
2.968087-1.80728
4.078569
2.996592-2.43994

P-値
0.023696417
0.000000026
0.001328920
0.013965206
0.033718480
0.003839076
0.074059086
0.000097702
0.003527549
0.016649776

有意 F
3.3683E-21

下限 95%
0.000294763
1.365125883
1.044955777-4.233696121
0.145807738
1.379103664-3.386075896
1.252511406
0.993335731-2.503491158a)目的変数を急減速発生回数とした場合の重回帰分析
重回帰分析により，表‑2の結果が得られた．表‑2より，急減速発生回数を目的変数，事故件数及び道路・沿道
重決定係数R2は0.76となり，概ね表に示すパラメータで環境を説明変数とする重回帰のモデル式(la)で分析した． 目的変数を説明できることがわかった．また5%有意とまた現地調査を行った148リンクのうち，5年間で事故がなった説明変数は「事故件数」，「右折専用レーン」，
発生している100リンクで重回帰分析を実施した．また「カラー舗装」，「ドットライン」，「混雑度」，「ア選定した道路・沿道環境の項目から最適な説明変数を選
クセスコントロールダミー」，「変形交差点（交差角がぶため，変数減少法を利用し，P-値が高い道路・沿道環非直交）」，「ロードサイド店舗が連続する箇所」，
境の項目を説明変数から削除しながら，すべての説明変「駐車場出入り口」である．
数が10%有意となるまで，分析を繰り返した．
b)目的変数を事故件数とした場合の重回帰分析
次に事故件数を目的変数，急減速発生回数及び道路・Y=ax+b1 z1 +b2 z2 +,,沿道環境を説明変数とする重回帰のモデル式(lb)で分析(la)を行った．ここでもa)と同様，5年間で事故が発生して
Y:急減速発生回数
いる100リンクで重回帰分析を実施した．また選定した
x:事故件数
道路・沿道環境の項目から最適な説明変数を選ぶため，
a,b:係数変数減少法を利用し，P-値が高い道路・沿道環境の項目
z: 急減速の発生に影響を与える道路・沿道環境のパラメ
を説明変数から削除しながら，すべての説明変数が10%有意となるまで，分析を繰り返した．
ータ4り，a)のみの重回帰式に出てくる説明変数でも間接的に事故と関係がある可能性があり，同様にb)のみの重回帰(lb)
式に出てくる説明変数でも間接的に急減速と関係がある
Y:事故件数可能性がある．
x:急減速発生回数
以上より，道路・沿道環境の要因として説明できるも
c,d:係数のがあることがわかったが，一方で「アクセスコントロ
z: 急減速の発生に影響を与える道路・沿道環境のパラメ
ールダミー」では沿道から車両を制限しているのにも関わらず，急減速が増加したり，「駐車場出入り口」では，ータ
特に事故を抑制するものではないにも関わらず，事故を重回帰分析により，表‑3の結果が得られた．表‑3より， 減少させるなどの道路・沿道環境の要因として説明できないものがいくつか見られた．
重決定係数R2は0.72となり，概ね表に示すパラメータで目的変数を説明できることがわかった．また5%有意となった説明変数は「急減速発生回数」，「歩道設置」，
4. まとめ「バスベイ無しのバス停」，「ガードレール（歩車道境界）」，「中央分離帯の切れ目」，「カラー舗装」，
ここでは，プローブデータを活用した危険箇所の抽出「アクセスコントロールダミー」，「見通しの悪い交差をより的確に実施するための検討として，実際にプロー点（カーブミラー）」，「駐車場出入口」で，10%有意ブデータを活用した危険箇所抽出を試行し，事故データとなった説明変数は「ドットライン」である．
との関係や急減速の発生特性に影響を与える道路・沿道
C)重回帰分析結果のまとめ
環境を検証した．
a)，b)の重回帰分析から，急減速発生回数を目的変数
急減速発生回数と事故件数の関係性については，あるにした場合に事故件数が，また事故件数を目的変数にし狭い地域の連続する区間で見ると，急減速データの位置た場合に急減速発生回数が説明変数として5%有意であを変更することによって，急減速発生回数と事故件数のることから，事故と急減速には因果関係があると考えら間に相関が見られることがわかった．
れる．
急減速の発生特性に影響を与える道路・沿道環境の要
また，両方の重回帰式の説明変数として出てくる「カ因については，「右折専用レーン」や「カラー舗装」，
ラー舗装」「ドットライン」「アクセスコントロールダ「変形交差点（交差角が非直交）」などがあることがわ
ミー」「駐車場出入り口」については事故・急減速の両かったが，その因果関係が十分に説明出来ないものも多方に影響を与えると考えられる．特徴的なものを見てみかった．これは，説明変数として選定した27項目に不足
ると，事故は減少させるが急減速は増加させる「ドットがあった，又は使用した事故データが5年分であり，5年ライン」は，事故の抑止効果が発揮されている一方で，間で，カラー舗装が実施される等，説明変数とした道その事故の抑止効果は，前方への注意が促され，早めの路・沿道環境が変化した可能性があることが要因と考えブレーキ等を促したことにより急減速が増加したとも推られる．今後は道路・沿道環境の項目を追加し，さらに定できる．一方，同様の効果を期待する「カラー舗装」
分析を行っていく必要がある．
では，事故，急減速とも増加させる要因となっており，「ドットライン」のような期待される結果は得られなか
参考文献
1) 岡田朝男，水野裕彰，中村俊之，絹田裕一：道路交
った．
通における交通事故とヒヤリハットの関係性に関すa)のみの重回帰式の説明変数として出てくる「右折専Y=cx+d1 z1 +d2 z2 +,,る基礎的研究，第 31 回交通工学研究発表会論文報告集，一般社団法人交通工学研究会，2011.9

用レーン」，「混雑度」，「変形交差点（交差角が非直交）」，「ロードサイド店舗が連続する箇所」については急減速に関連しており，事故への関連性は小さいと考えられる．
b)のみの重回帰式の説明変数として出てくる「歩道設置」，「バスベイ無しのバス停」，「ガードレール（歩車道境界）」，「中央分離帯の切れ目」，「見通しの悪い交差点（カーブミラー）」については事故に関連して
おり，急減速への関連性は小さいと考えられる．
ただし，事故件数と急減速発生回数には因果関係があ2)

尾崎悠介，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，第 47 回土木計画学研究発表会，公益社団法人土木学会，2013.6

3)

畠中秀人，平沢隆之，真部泰幸，渡邊寧，井上洋，
竹中憲郎，川﨑弘太：プローブデータを活用した安全走行支援サービスに関する検討，第 6 回 ITS シン
ポジウム，2007(2014.4.24 受付)

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