近年，認知機能の低下による高齢ドライバーの交通事故は深刻な問題となっている．個人の認知機能に合わせてドライバーをサポートする運転支援システムはこの問題に対する一つの解決策であり，適切なフィードバックを提供することで，交通事故を未然に防ぐことが期待できる．このようなシステムを実現するために，本論文では運転データからドライバーの認知機能を推定する回帰モデルを提案する．予測モデルの中で，運転している道路の種類を考慮し，様々な長さの運転行動を捉えることによって，ドライバーの認知機能を高い精度で予測することができた．実験の結果，提案手法ではTrail Making Test BとUseful Field of Viewテストのスコアを，それぞれ0.747と0.634の相関係数で予測できた．さらに，本論文では認知機能の予測に重要なセンサや運転行動の分析を行い，道路の種類を考慮した特徴量が予測精度を向上させたことを明らかにした．
