短期間走行データを用いた高齢ドライバのリスク推定

抄録

高齢ドライバに関して，同じ年齢群ならば年間走行距離の短い方がリスクが高いLow Mileage Bias (LMB) が提唱され，その一因に認知機能低下による制限が挙げられた．近年では，質問紙による走行距離の正確性への疑問から，実際の走行距離でも実証されている．この実走行データは正確ではあるが，年間ともなれば高コストである．短期間データでもLMBが確認できれば，正確かつ早期に高齢ドライバのリスクを評価できる．本研究では，GPSによる距離データからドライバを年間3000 km未満，3000 km以上，月間250 km未満，250 km以上の低群，高群に分類すると共に，走行距離，年齢群，性別で高齢ドライバのcrash and near-crash (CNC) の発生を推定した．月間データでもLMBがみられれば，低群のCNCは多く，認知機能も低いはずである．その結果，月間走行距離でも低群のCNCが多いというLMBがみられ，Trail Making Test成績の低下も示唆されたことから，短期間データでの高齢ドライバのリスク推定への可能性が得られた．