大規模事故データからの事故要因知識発見不確定データ空間の多次元探索による仮説生成

摘要

これまで行われてきた事故要因解析は、交通工学者－の知見に基づき仮説を提ホし、検紬こよってその妥当性を評価するという手法が－一般的であった。しかしこのノノ法では前程知識と独立な新規の傾向を発見することが難しい。 これに対し、データマイニングによる手法は従来手法と比べ前提知識を要さず、先入観に影響されないという利点がある。 解析には過去約3万件の事故調書データを用いた。 詳細な解析を行うに当たっては事故調書内の事故発生地点データに見込まれる誤差が問題となった。 これに対処するため、探索問題に帰着することで地点情報をJ?測し、その結果に基づき事故要関の候補を複数発見するという方法を採用した。これらの候補は仮説として提ホされ、今後の検詩＝こよって妥当性を評価することができる。