自動車は社会に重要な役割を果たしている一方で高齢ドライバーの交通事故は深刻な問題となっており，この問題に対処するために運転支援システムの開発が行われている．次の目標である異なる特性を持つドライバーに適した運転支援を提供するシステムを実現するためはドライバーの特性を正確に推定することが重要である．Controller Area Network（CAN）からの車載センサデータを利用する先行研究が存在するが，データ収集の際にデータロガーなど追加の装置が必要である．本論文では容易にアクセスできるGlobal Positioning System (GPS)のデータを用いた心理的な運転スタイルの推定モデルを提案する．実験の結果，F1-macroでは7項目で，AUCではすべての項目でランダムな推定スコアである0.5を超えて運転スタイルチェックシート（DSQ）を推定できることが示された．また，提案モデルとCANデータを用いたモデルの推定スコアを比較したとき，GPSデータはDSQ推定に有効であることが示唆された．提案モデルは個人適合した運転支援システムを開発に貢献する．
