「事故を起こしやすいドライバー」をAIが道路に出る前に検出

AIが高精度で「事故リスクの高いドライバー」を事前に見極める

タクシー会社や運送会社がドライバーを採用するとき、重視されやすいのは運転経験や過去の経歴です。

もちろんそれらは大切ですが、それだけで安全運転ができる人を見分けられるとは限りません。

論文でも引用されている先行研究では、交通事故の約94％に人間要因が関わっているとされています。

つまり事故の背景には、道路の状態や車の性能だけでなく、その人の性格や注意の向け方が深く関わっている可能性があるのです。

たとえば、同じような道路を走っていても、規律を守る傾向が強い人は慎重な運転をしやすく、刺激やスリルを求める傾向が強い人は危険な行動に傾きやすいと考えられます。

しかし、こうした違いは履歴書や面接だけではなかなか見抜けません。

そこで研究チームは、運転のうまさだけではなく、ドライバー本人の内面や身体反応まで含めて評価する方法を試しました。

実験には80人が参加し、全員が10分間ずつ運転シミュレーターを体験。

使われたのはLogitech G29という運転シミュレーターで、舞台はドバイの道路環境を意識した設定です。

交通の複雑さや混雑の多い都市環境を模した条件をそろえ、全員ができるだけ同じ状況で走るようにしました。

研究者たちはこの実験で、3種類の情報を集めています。

1つ目は心理特性です。

参加者には質問票に答えてもらい、スリル志向、誠実性、社会不安、衝動性、攻撃性、利己性、人生満足度など、全部で9つの特性を調べました。

2つ目は生理データです。

心拍数はApple Watchで測定し、まばたきの頻度、瞳孔の大きさ、視線の位置はアイトラッカーで記録しました。

3つ目は実際の運転結果です。

シミュレーター中に起きた事故や、不注意に基づく違反を記録し、あらかじめ決めた基準によって各参加者を高リスク群と低リスク群に分類しています。

その上で研究チームは、こうした情報をまとめて、複数の機械学習モデルに学習させました。

その結果、あるモデルでは精度が93.75％に達し、高リスク群を見逃す割合を示す偽陰性率は0でした。

つまり少なくとも今回のシミュレーター環境では、危険な運転傾向を持つ参加者をかなり高い精度で見分けられたことになります。

では、AIはどのように高リスク群を見分けていたのでしょうか。より詳しい結果を見ていきましょう。