研究調査
research study
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人工知能を用いた効率的な事故防止対策に関する研究
プロジェクトリーダー：森本 章倫
年度：2023年, プロジェクトナンバー：2306B
背景と目的
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。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。 このような背景を受け、2022 年度に人工知能 AI を活用した効率的な事故抑止対 策箇所を提案するモデルに関する基礎的研究を行った。2023 年度は基礎的なモデ ルの実地検証を行い、モデルを改良するともに実用化にむけた課題を整理することを 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されているが、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。本研究で提案する基礎的なモデルを実用的な事故 防止対策の更なる進展において役立てることができれば、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。 2022 年度に構築した人工知能を用いた基礎的なモデルにより、交通取締りなど の事故防止対策の効果を GIS 上で可視化することできるようになった。2 年度目と なる 2023 年度では、昨年度に提案した基礎的なモデルの妥当性や有効性について、 実地での検証を踏まえつつ再検証する。これによって今後の汎用的なシステムの開発 につながる基礎的な研究に寄与することができ、多様な地域での展開が可能となる。