機械学習モデルと可視化を用いた「運転技能検査」における合否判定の要因分析

抄録

2022 年改正で導入された運転免許更新の可否を判断する「運転技能検査」制度について、合否に関連する要因を検討するため、75 歳以上の運転違反者 1,215 名を対象に CatBoost で分類モデルを構築し、SHAP 値を用いて判定要因を可視化した。結果、合否は年齢や単一の身体機能ではなく、事故・運転に対する認知の歪み、歩行・外出頻度低下が示す日常の低活動性、146～150 度の水平視野角度、運転頻度の低下に伴う運転技能の廃用性低下が重層して関連する構造が示され、加齢に伴う運転遂行能力の多様な変化を反映している可能性を示す。一方、不合格群は重大事故を引き起こす危険運転者というよりも虚弱な高齢者が推測され、制度が重傷化しやすい層を選別している可能性も示唆された。