鳥取環境大学紀要
第 3 号（2005.2）pp.103 −109

交通事故管理指標に関する一考察
A Consideration on Index for Reduction of Traffic Accidents

鷲野翔一

WASHINO Shoichi

本報告は交通事故を低減するための指標に関する考察をまとめたものである。はじめに交通事故の現状について述べ、現在とられている交通事故低減策の問題点を明らかにする。次に事故数を全走行距離で除したΚ値の性質を明確にし、最後にこのΚ値が事故率としての性格を有することと、交通事故を低減するための交通管理指標として適当であることを示す。あわせて走行距離ベースの事故率と台数ベースの事故率の関係に付いても示す。
交通管理指標、交通事故低減、事故率、走行距離と自動車台数、環境
Abstract ： This paper describes considerations on an index for reducing traffic accidents. At first, Japanese status ofboth traffic accidents and managements are mentioned. Then properties of K value defined by the ratio of the numberof traffic accidents to mileage of vehicles follow. Finally it is shown that this K value is suitable for the management
for reducing traffic accidents.
Keywords Index, Traffic accidents, K value, Rate of traffic accidents, Environment

きる数値ではない。なぜなら、二酸化炭素排出削減は、

１．緒論
平成 15 年の交通事故による死者数は 7700 人と一万人小さな数値の積み重ねによって達成されるからである。

より少なくなり好ましい傾向にある。しかしながら、傷さて、交通事故低減の対策として、警察庁は今なおド害事故を含めた全事故による負傷者数は 118 万人と増加

ライバ個人の注意を促す対策に重点を置いているようでの一途をたどり、第一次交通戦争と言われた時期よりも１）ある。もちろん ITS（高度道路交通システム）の研究も行い VICS（道路交通情報提供システム）などは実用化さ多い事態になっている 。
交通事故は個人の生活を突然奪うという非人間性を有れた ２）。しかし、現場での指導は交通事故多発警報などしており、決して許されないことであるのは言うまでも依然としてドライバ個人の注意力を高める指導に重きがない。一方、地球温暖化対策の視点からも交通事故を減置かれているように見える。

らすことは重要である。それは、いわゆる事故渋滞で、確かに、交通事故はドライバのミスが直接的な原因で不必要な二酸化炭素が排出されるからである。一件の事はあるが、ドライバにミスを誘発させる道路側の原因や、故渋滞によって平均 100 台の車に 10 分間の無用なアイ車側の原因も考えられる。ドライバにミスがあっても交ドルが生ずるとすると平均 23.2 キログラムの二酸化炭素通事故そのものが起こらないようにする予防安全システが排出される。したがって、年間 100 万件の交通事故でムや、事故が起こるのはやむなしとして、事故による身排出される二酸化炭素は約 2.3 万トンと試算される。京体的損傷を低減する衝突安全システムがある。予防安全

都議定書での約束を果たすためには年間 4600 万トンの二システムには、車間距離制御システムや車両安定化制御

酸化炭素排出削減を実行しなければならない我国にとっシステムなどがある。こういったシステムは事故そのもて年間 2.3 万トンという数値は小さいとはいえ、無視でのを減らす働きがある。一方、衝突安全システムは、シー− 103 −鳥取環境大学紀要

トベルト、エアバッグ、クラッシャブルボディ等が代表

第3号（３）負傷者数は事故総件数の増大とともに増大している。

的なシステムであるが、事故による身体的損傷を減らすことで死亡事故を傷害事故に変えることはできても事故そのものを減らすことはできない。
冒頭に事故死亡者数が減少しているにもかかわらず、事故総数は増えていることを述べたが、この事実を一見すると予防安全システムの普及が進まず、衝突安全システムが普及した結果のように見える。しかし、必ずしもそう簡単には判断できない。たとえば、自動車の走行距離が増えたから事故総数が増えているとの見方も可能である。しかし、後述するように単位走行距離当りの事故数が増えているので必ずしもこの見方はあたらないが、この見方は、言い換えれば、どんな指標をもって事故が多いといえるのか、また、どんな指標の元に交通管理や

図 1 交通事故総件数と負傷者数、死者数の推移
Fig.1 Trends of the numbers of traffic accidents, killed and injured

事故低減対策を行えばより効果的に事故を減らすことができるのかについて、再考する必要性を示している。言people

うまでもなく、従来の指標は交通事故総数である。交通

さて、負傷者総数や死者総数は次式のように分解でき事故総数で判断すると常に都市部で多く、地方では少なる。

い。結果的に、事故総数で判断する限り都市部での事故死亡者総数＝全走行距離×事故率×１件あたりの死者数対策が強調されるのに対して、地方ではさほど強調され（負傷者総数）（負傷者数）なくなる。しかし、人口 10 万人あたりの交通事故死者数で見れば、都市部と地方では約 3 倍の差があり、かつ、ここで全走行距離は、個々の自動車が走行する距離の地方の方が高くなっているのが現状である。このことを総和で、単位としては１億キロメートル（１億走行キロ考慮すると、都市部か地方かに関係なく交通事故を減らと呼ばれる。）がとられる。また、事故率は走行距離ベーす対策を採るための普遍的な指標があってしかるべきでスの事故率（以降、単に事故率と呼ぶ）で、１億走行キある。そのためには事故総数以外の新たな交通管理指標ロ当たりの事故件数をさす。このような分解によって、を設定することが必要である。しかしながら、このようたとえば、事故死者総数が減少したときその原因がどこな、新たな交通事故管理指標を明確にするという動きはにあるのか見当をつけることができる。図２は全国の自筆者の知る限りでは無い。

動車の全走行距離の推移を示している。

本論文ではこのような現状認識のもと、新たな交通管理指標を明確にすべく行った考察結果について述べる。
２．交通事故の現状１）
まず交通事故の現状について述べよう。

図 1 は、1960 年（昭和 35 年）から昨年 2003 年（平成 15 年）までの全交通事故件数と負傷者数の推移を示している。図中 1970 年頃のピークが第一次交通戦争と呼ばれた頃の件数と負傷者数を示している。図 1 から次の特徴が分る。
（１）2000 年以降は第一次交通戦争と呼ばれた頃よりも多くの事故と負傷者が発生しており、負傷者数は約120 万人、事故総数は 100 万件近い状態になっている。
（２）死者数は 1970 年の 16765 人をピークに減少し、途中 1992 年少し増えたものの 2003 年には 7702 人とピークに比べて半数以下に減少している。

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図 2 全国の走行キロの推移
Fig.2 Trends of mileage of vehicles

鷲野

交通事故管理指標に関する一考察

図３は死亡事故率と全事故率を示している。さらに図４は事故１件あたりの負傷者数と死者数を示している。

して衝突安全装置の普及や救急医療体制の整備が考えられる。次にこれについて述べる。

なお、図４でいう事故 1 件あたりとは、死者数の場合は緒論でも述べたように、シートベルトやエアバッグな死亡事故 1 件あたりの死者数、また負傷者数の場合は負どの衝突安全装置は事故の発生はやむなしとして事故に傷事故 1 件あたりの負傷者数を意味している。

よる身体的損傷を軽くするものである。たとえば、2 人乗りの乗用車が事故を起こしたとする。シートベルトを着用していなかったら 2 人とも死んでいたであろうがシートベルトの効果により 2 人とも重傷ですんだとする。
この場合、2 人とも死んでいた場合に比べて死者数と死亡事故件数が減少する。このことは、統計上は死亡事故率が下がるとともに負傷事故率が上がることを意味する。
しかし、死亡事故 1 件あたりの死者数についてはシートベルトの効果はどのように現れるかはわからない。次に先の 2 人乗りの乗用車の事故で、2 人のうち一人は死亡し一人は重傷であったとする。この場合、死者数は減少するが、死亡事故件数は変わらない。よってこの場合、統計上は、死亡事故率は変わらないが、死亡事故 1 件あたりの死者数は減少することになる。救急医療体制が整図３ 死亡事故率と全事故率
Fig.3 Trends of rates of traffic accidents

備された場合も同様の統計上の効果がある。このような衝突安全装置と救急医療体制の充実が統計上にもたらす効果は、図３と図４が示す近年の動きとよく符合している。言い換えれば、衝突安全装置の普及や救急医療体制の充実が図３、４の結果を生んでいると考えられる。
このような衝突安全装置の統計上への効果が 24 時間以内の死者と 30 日以内の死者およびその比の値にどのような効果を表すのかを次に考える。図５は近年における 24時間以内の死者と 30 日以内の死者およびその比の値の動きとシートベルト着用率の関係を示している。なお、図５中のシートベルト着用率とは、自動車乗車中のシートベルト着用死傷者数を自動車乗車中の死傷者数で除した数値を示している。図中太い実線は交通事故後 24 時間以内に死亡に至った死者数、太い破線は 30 日以内に死亡に至った死亡者数（欧米では 30 日以内の死者数が交通事故

図４ 事故１件あたりの死者数と負傷者数
Fig.4 Trends of the number of each accident

死者と定義されている）、細い破線は 24 時間以内の死者数の 30 日以内の死者数に対する割合（▲印）を％で表示

図２から全走行距離は毎年増大しているのがわかる。

した値を示している。図中ではシートベルト着用率（×

死者数は死亡事故率の減少（図３）と１件あたりの死者印）を参考に示している。いま、衝突安全装置がないと数の減少（図４）とともに死者総数が減少していること

きの 24 時間以内に死亡に至った死者数を y、30 日以内にが理解できる。特に 90 年以降この傾向が著しい。一方、死亡に至った死者数をとしたとき、y、x のそれぞれ k 倍

負傷者総数は、全走行距離の増大とともに、事故率と１の方が衝突安全装置により負傷者になっているとすると件あたりの負傷者数の増大により増大傾向にあることが比の値の y / x 値は変化しない。しかし、図５によればわかる。特に 95 〜 96 年以降この傾向が著しい。また、

y / x の値は増加している。つまり、衝突安全装置により

図３、４によれば、近年は、１件の負傷事故あたりの負30 日以内に死亡に至る死者が負傷者になる割合が、24 時傷者数が増えて、１件の死亡事故あたりの死者数が減少

間以内に死亡に至る死者が負傷者になる割合よりも小さするという特徴がはっきり見られる。この原因の一つといことを示していることがわかる。

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第3号

たとえば、離着陸に飛行機が墜落する確率は百万回の離着陸に対して一回とされている。したがって、二百万回の離着陸では墜落する回数は比例的に二回と考えられる。
確率的に考える場合、確率を比例係数として離着陸回数との積で墜落回数を定式化することは数学的には正しくはない。しかし、事故管理指標として用いることを前提に考えるのならば、数学的には必ずしも正しくはない定式化は許されるものと考えられる。そこで交通事故数を走行距離で除したΚ値を考えその性質を調べ、管理指標として適当かどうかを検討することにする。
３−１
図５ 24 時間以内の死者数と 30 日以内の死者数の比較
Fig.5 Comparison of both the numbers of killed people by 24 hours andΚ値の定義

単位走行キロ当たりの事故数（以降Κと書く）を次のように定義する。

30 days

事故数
自動車の全走行キロ数

Κ=

(1)

シートベルトやエアバッグなどの衝突安全装置の普及により死亡事故が減少するのは衝突安全システムが本来式(1)で定義されるΚ値が自動車の全走行キロ数とどんの機能を発揮していることを示すもので好ましいことでな関係があるのかを明らかにする。ここで全走行キロ数あるが、それだけでは不十分で、車間距離制御装置など、としては先の億走行キロをとる。ここで走行キロ数デー

いわゆる、予防安全システムの普及により事故数そのもタと事故数はそれぞれ国土交通省が発行する平成 14 年度のを減少させ、かつ、結果として死亡者数と負傷者数を地域別・局別データと交通事故総合分析センターから入減少させることも重要である。さらに、予防安全システ

手した３）４）。

ムの普及だけでなく、交通事故への道路要因及び車両要ある。昨今交通事故の低減にはドライバ要因による事故

Κ値の実際値Κ 値の走行距離依存性を全事故（▲印）と死亡事故を低減することに主力が置かれているように思われる。

（○印）を全国と北海道地区についてそれぞれ図６、７に確かに事故はドライバ要因が主たる要因で起こるもので示す。

因を減少させ交通事故を減少させることも極めて重要で３−２はあるが、道路要因や車側の要因も考えられる。
一般に、交通事故低減ではその指標として事故総数をとることが分りやすい。しかし、これは現実的にはドライバ要因の除去のみに走ることになる。なぜなら、事故総数の低減のために、実態として罰則や取り締まり強化に走りがちであるからである。これでは道路要因が原因でドライバがミスを起こすことで発生する事故や、車両要因によって発生する事故を低減することは困難である。
真の意味で事故を減らすには事故総数以外の新たな指標を明確にすることが必要である。次章では新たな交通管理指標として 1 億走行キロ当たりの事故数（つまり事故率）が持つ交通事故管理指標としてのポテンシャルを示
図６ 全事故と死亡事故のΚ値の走行距離依存性（全国）す。現実的には事故総数と事故率を併用することが望ま

Fig.6 Mileage dependencies of K values (all Japan)しいと考える。
３．Κ値とその性質

図中横軸について説明する。横軸の走行キロ数は各地

航空機の安全性の管理は確率的な指標を用いている。

域にある自動車の月ごとの全走行距離の積算値を１億キロ− 106 −鷲野

交通事故管理指標に関する一考察

メートル単位で表示している。これに対応して、縦軸は、次にΚ値の平均値の地区別分布を示す。図９は全事故月ごとの事故数を積算して対応する積算走行キロ数（億と死亡事故についての結果である。全事故では北海道がキロ単位）で割って求めたΚ値をプロットしている。な

意外に少なく、近畿は高い。中国、四国、九州地区ではお、横軸の０における縦軸の値はΚ値の年間平均値を示

全国より 10 ％ほど低くなっている。死亡事故では北海道している。たとえば、図６の横軸最初の○印は１月の事の値は全国なみで、九州地区のそれは全国よりも低いこ

故数を１月の総走行距離で除した Κ 値を図示している。とがわかる。これらの結果から、Κ値は次の性質を持つ

また、横軸２番目の○印は１月と 2 月の事故数の和を１ことがわかる。

月と２月の走行距離の和で除した Κ 値を図示している。

（１） 全国ではΚ値の走行キロに対するその平均値周り３番目の○印は１月から３月までの事故数の和を同走行にバラツキは比較的小さいが、地域によっては±距離の和で除した Κ 値を示している。以下同様である。

15 ％程度のバラツキがある。よって数学的には事この図の目的は月あるいは月の積算値の挙動を示すのが故数は、走行キロに、必ずしも、比例するとは言目的ではなく、走行距離に対応するΚ値の変動を示すのいがたい（図８）。

が目的である。もし、走行距離の大小に無関係にΚ値が（２） 一方、 Κ 値は走行キロに対して± 15 ％程度のバ一定（同じ値あるいはばらつきがない）であるならば、ラツキ程度であり、事故が多くなればΚ値の値自事故数は走行距離に完全に比例することを示すことがで身は大きくなる。したがって、Κ値は事故低減をきる。図６、７におけるΚ値のばらつきは、事故数が走目指した管理指標としてのポテンシャルを有して行距離に完璧に比例する場合からのずれを表している。

いると考えられる。

したがって、縦軸上の平均値はΚ値の平均値を示しており、事故数の走行距離に対する平均比例係数を表している。

地域ごとのΚ値の変動幅

図８

Fig.8 Variations of K value by districts

図 7 全事故と死亡事故の値の走行距離依存性（北海道地区）
Fig.7 Mileage dependencies of K values (Hokkaido)

図６、７によるとΚ値は一定ではなく、走行距離に応じて変動していることが分る。図示していないが、全国の各地域に対して計算したΚ値も図６、７と同様の傾向を示している。次に各地域のΚ値の変動幅（図６、７における最大値から最小値を差し引いた値をその平均値（図６、７の左縦軸上の値）で割った値を％で表示）を図８に示す。図８から北海道地域ではΚ値は平均値に対して± 15 ％程度ばらつくことがわかる。このことからも事故数は走行距離に完璧に比例するとはいいがたいことがわかる。

図９

地区別平均Κ値

Fig.9 Values of averaged K values by districts− 107 −

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第3号

図９で関東、東北、中部、北陸がないのは年度途中で要であるが、現在のところ地域別走行キロのデータしか走行距離のデータを集めている部局の割り振りが変わりない。今後各都道府県別の走行キロのデータが入手でき部局後ごとの走行距離のデータがないためである。これるよう国土交通省に働きかける必要がある。

以降、平均Κ値を（走行距離ベースの）事故率と呼ぶこ３−４とにする。

台数ベースの事故率とΚ値の関係

事故率には 100 台当りの事故台数で表す台数ベースの３−３

交通管理指標としてのΚ値事故率も定義できる。しかしながら、走行距離ベースで式(1)のように定義した事故率を管理指標として式(2)のように分解して表す。

Κ = Κ0(1＋ΚD )(1＋ΚR )(1＋ΚV )

定義した事故率であるΚ値と前記の台数ベースで定義した事故率との関係が明確にはされていないので、ここで(2)

それらの関係を明確にし、台数ベースの事故率が適用可能な範囲を明確にする。

ここに、 Κ0 は単位走行キロに対して確率的に発生す式(1)で定義した走行距離ベースの事故率は台数ベーる事故数を表す。これは地域に無関係な一定の数である。

スで計算する事故率とは走行キロの定義から次の関係

ΚD はドライバに起因して発生する交通事故を表す補正係数、は ΚR 事故を誘発させる道路状況の影響を表す（式(3)）が存在する。ここに yn は全事故や死亡事故など補正係数、は自動車の整備不良などによる事故増大要因数、 x i ：個々の自動車の走行キロ、 [ X ] AVE ：自動車一台の影響を示す補正係数である。これらの補正係数の導入あたりの平均走行キロ）を表す。

Mの発生件数、Σ(xi) は全走行キロ数（M ：自動車の総台i=1

によって、地域ごとにΚ値が異なる現実を説明できるばyn

かりでなく、Κ値を小さくすることが事故を減らす努力

M

Σ(xi)

目標が明らかになる。つまり、Κ値は事故低減のための=yn
M [X]AVE(3)i=1

管理指標としての性格を有する。ここで ΚD 、 ΚR 、 ΚVの絶対値が求まるにこしたことはないが、たとえ求まらなくても地域ごとのΚ値の大小関係が事故を減らす対策を考える上で重要な視点を与える。
たとえば、図９で全事故率では北海道地区が全国に比べて約 40 ％も少ない。各地域同じ自動車が走行していることと北海道地区のドライバが他の地区のドライバと特段の相違がないことを考慮すると、 Κ0 は一定であるから北海道地区では ΚR が小さいことが推測できる。したがって北海道地区の道路設備や道路標識などが他の各地域とどのように違うのかを検討すれば、他の地域での事故率低減に役立つものと考えられる。また、九州地区の死亡事故率が全国に比べて約 20 ％低い原因も道路要因に起因しているかもしれない。また図３によれば全事故は
1 億走行キロあたり約 100 件（百万キロ走行ごとに 1 件）、

図 10 走行距離と台数ベースの死者数の率
Fig.10 Rates of killed people based on both mileage and numbers of

死亡事故は同 1 件の割合で発生することがわかる。つまvehicles

り、交通事故は一種の「ドライバの注意の揺らぎ」によって発生する性格のものであることがわかる ５）。このこ式(3)によれば[X]AVE が等しいと考えられる現象の走行とから全体に一律に注意を促すことで減少する性格のも距離ベースと台数ベースで計算するそれぞれの事故率はのではないことも明らかである。また、図３によれば死等価であることが示される。

亡事故率は 90 年以降順調に減少しているが、逆に全事故

図 10 は 1 億走行キロおよび 1 万台あたりの全国での率は増加傾向にあることもわかる。このように事故率で死亡者数と負傷者数をそれぞれ示している。図 10 で 1解析することによって事故総数だけではわからなかった億走行キロあたりの全国での死亡者数を、車両 1 万台あ側面が浮かび上がってくる。なお、事故率を用いてよりたりの死亡者数で割った値（比の値１）と、対応する負詳細な検討をするには各都道府県別の走行キロの値が必傷者数で計算した比の値２を図示したのが図 11 である。

− 108 −

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交通事故管理指標に関する一考察

図 11 において死者数と負傷者数の率をそれぞれ計算し４．結論たにもかかわらず、両者の比の値は区別できないほど完以上、Κ値を事故率として定義し、この値が交通事故全に一致している。これは、これら比の [ X ] AVE 値がの逆低減のための管理指標としてのポテンシャルを有してい数で与えられることから理論的に一致するのは当然であることを示した。また、その結果として、走行距離ベーる。また、この図からここ 10 年間は[X]AVE 増大しつつあスの事故率と台数ベースの事故率との関係を明らかにしることも理解できる。

た。
今後の課題としては、三つの補正係数の具体的挙動を、たとえば、都道府県別の事故率の年毎の変化などを解析し、事故低減に役立てることが上げられる。あわせて交通流密度を表す「自動車走行台キロ」と事故率の関係なども調査しなければならない。そのためには都道府県別の走行距離データを組織的に取得する体制を構築することが是非必要である。
注・参考文献1)

交通事故総合分析センター「平成 15 年交通統計」

2)

警察庁「警察による ITS」(1998)

3)

交通事故総合分析センター「平成 14 年度都道府県別事故統計」

図 11 二つの比の値の比較
Fig.11 Comparison of both two ratios

4)

国土交通省平成 14 年度地区別走行キロデータ

5)松永勝也「自動車技術会マルチメディア部門委員会第４回講演会資料」(2004)（2005 年 2 月 15 日受理）− 109 −