自動車の運転の内容を元に運転技能を評価し、ドライバにフィードバックをするシステムは、安全運転が行われる社会を実現する上で重要である。しかし、熟達した運転の中にも多様な傾向があり、単一の正解から逸脱した運転を問題であると評価するのはその多様性に対応できていないという問題がある。本研究では、上手な運転とは「自分の意図通りに車を操縦できており、運転操作の変更・修正が少ない運転」であると定義づけた上で、運転の時系列データに対して、ステアリング角度と前後加速度を元に「運転操作の変更・修正」を検出するアルゴリズムを考案した。さらに、変更・修正の要因を特定し運転者にフィードバックをするため、検出した点に対して、変更・修正の原因を予測する分類器を作成した。学習と推論を実施した結果、学習時と同一のコースにおいてF値0.199で正しい原因を予測できることが確認できた。
