[5J]モビリティ

14:20 〜 14:40

[5J-03] 自動車事故データのクラスタリング精度におけるデータ量と情報の多様性の影響について

*桑元 凌¹、桑田 修平¹ (1. 三井住友海上火災保険株式会社)

発表者区分：一般
論文種別：ショートペーパー
インタラクティブ発表：あり

キーワード：

クラスタリング、事故分析、情報量基準、データ利活用

交通事故の防止および交通事故発生に伴う被害の低減を目指した取り組みの一つとして、当社事故データを活用し、事故パターンの類型化を行う。類型化した結果の解釈性を高めることで、事故の削減や適切な保険関連商品を開発するなど、社会的意義の大きい取り組みにつなげる。上記の取り組みを一定行った上で、事故に関する情報の追加が課題となった。そのため、ドライブレコーダーのデータを追加で活用することを検討した。ただ、紐づくデータが少なく、分析に用いることができるデータ量が少なくなってしまう。そこで、本稿ではデータ量とカラム数によるクラスタリング精度の関係性を定量面、定性面で比較を行う。