交通安全を目指す研究におけるマルチエージェントシミュレーション利用の検討

交通安全を目指す研究における マルチエージェント シミュレーション利用の検討 ○安藤 圭祐1 内種 岳詞1 向 直人2 岩田 員典3 伊藤 暢浩1 1愛知工業大学 2椙山女学園大学 3愛知大学 令和七年度 電気・電子・情報関係学会 東海支部連合大会

本研究が取り組む課題 交通安全研究 マルチエージェントシミュレーション 交通事故のデータを分析 複雑な事象（災害救助）を再現 マルチエージェントシミュレーションは どのように利用できるか？ 2

マルチエージェントシミュレーション 社会問題の解決策を検討するツール 感染拡大 シミュレーション[1] COVID-19 配車業務 シミュレーション[2] タクシー 既存の交通シミュレータを 拡張して再現 交通分野でも有用な結果が得られている [1] Brenno et al, 2022 [2] 金月・服部, 2019 3

課題：現実が適切に反映されているか？ 現実のタクシー モデル化 調査 収集したデータ シミュレーション内の環境 モデル化の粒度：どこまでの範囲を対象するか？ 入力データの偏り：取得できる情報の限界 4

交通安全研究とその課題 現実の事故 モデル化 f(x) 統計モデル 調査 交通事故や 道路などのデータ 事故リスク 事故要因 1. 当事者の状態などの潜在的な要素を多く含むこと 2. 分析可能なデータが限定的であること 5

分析事例 hour 24 18 12 6 0 事故リスクの高い 場所・時間帯の特定[3] 特定の事故（脇見）が 発生しやすい地域の検出[4] 正面衝突事故リスクが 高まる道路曲率の特定[5] [3] K. Ando et al, KES, 2024 [4] 安藤 他, WSSIT, 2024 [5] K. Ando et al, IIAI&AAI, 2025 6

具体的な課題 hour 24 18 12 6 0 事故リスクの特定 事故が稀有な事象であるために 空間に対する密度が低く モデルの信頼性に限界 事故要因の特定 事故要因との関係は統計的に 確認できるがなぜ発生したか？ という過程までは不明 7

シミュレーションによる交通事故の再現 現実の事故 事故データ・ 分析結果・ ドメイン知識 事故シミュレーション 安全施策へ向けた 気づきを獲得 車両や運転者の状態の追跡 事故の未発生箇所で発生する事故の検討 潜在的な要素が多い問題の一部を解決する可能性 8

再現に対する技術的妥当性 現実の事故 事故データ・ 分析結果・ ドメイン知識 事故シミュレーション 現実を反映できているか？ 分析可能なデータの粒度に依存 どのように実現し、どのように評価すれば 現実を反映できているといえるか？が課題 9

まとめ 交通安全研究におけるマルチエージェント シミュレーションの利用について検討 交通事故の再現はデータとして取得することが難しい 潜在的な要素を調べられる可能性がある 交通事故の再現ではその妥当性の説明が難しい （他のマルチエージェントシミュレーションと同様） 今後の課題 妥当性を評価可能な適切な仮説の設定方法 （どのように説得するか？）について検討 10