機械学習による交通事故予測の可能性と課題

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC11-2-6

グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2024/08/28

タイトル(英語): The Potential and Challenges of Predicting Traffic Accidents Using Machine Learning Techniques

著者名: 榊原 一紀（富山県立大学）,高野 諒（富山県立大学）,松本 卓也（富山県立大学）,中村 正樹（富山県立大学）,本吉 達郎（富山県立大学）

著者名(英語): Kazutoshi Sakakibara (Toyama Prefectural University),Ryo Takano (Toyama Prefectural University),Takuya Matsumoto (Toyama Prefectural University),Masaki Nakamura (Toyama Prefectural University),Tatuo Motoyoshi (Toyama Prefectural University)

キーワード: 機械学習|説明可能性|予測可能性|交通事故|machine learning|explainability|predictability|traffic accident

要約(日本語): 交通事故の分析や予測を，過去の事故履歴に気象などの環境属性を組み合わせたデータ駆動アプローチにより実現する機運が高まっている．一方データ駆動の方法として機械学習に基づく手法では，予測結果の説明可能性の問題や，どこまでの予測精度が警察活動に求められるのかがはっきりしないなどの問題を有する．本研究では，富山県警察本部との交通事故予測に関する共同研究開発について，その課題や可能性について論じる．