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≪行政・団体連携≫人工知能を用いた効率的な事故抑止対策に関する研究

背景と目的

第11次交通安全基本計画では、地理的情報等に基づき交通事故分析の高度化を図り、交通事故抑止に資する交通指導取締りを推進することを重点施策としている。また、2021年にデジタル庁が創設され、行政のデジタル化の積極的な推進が急務となっており、交通安全分野においても標準化などの対応が必要となっている。これまで、国際交通安全学会では平成２６年から「交通取締りハンドブック」を発行し、交通取締りに関わる関係者への継続的な情報提供を実施してきた。交通行政の現場からもビックデータを活用した効率化が求められている。このような背景を受け、急速に活用が進む人工知能AIを活用し、効率的な交通取締りの実施個所を提案するモデルを開発することを目的とする。

期待される成果

これまで交通取締りは長年の経験をもとに、現場で効率的な取り締まり計画をたてていた。2011年からは交通取締り計画がPDCAに組み込まれ、事故実態や分析結果を反映した計画立案がなれているが、都道府県単位でシステムが異なり、担当者の技術力に依存することが大きい。本研究で提案するデータを用いた取締り活動の最適な実施場所の予測ができれば、現場の経験とあわせてより効率的な交通事故抑止が可能となる。人工知能を用いた交通事故リスクの予測については国内外で研究事例はあるが、それを用いて実際に取締り計画を立案している地域は見られない。特に実施した取締りの効果を明示的にモデルに組み込み、汎用的なモデルを開発した事例はない。ここでは、効果的な取締り計画の作成の一助となるように汎用的なアプリケーションを開発することで、多様な地域での展開が可能となる。また、対策効果をビックデータとして経年的に蓄積することで、地域に根差した対策案の検討ができる。

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