2 1-3 研究内容 本研究の流れは図 1-1に示す。本研究は「現状整理及び文献調査」、「事故データを可視化するQGISプラグインの構築」、「機械学習等の分析手法をQGISの分析ツールとしての実装」の三本柱で研究を推進してきた。研究内容の概要を次のように整理する。 図 1-1 本研究の流れ （1）現状整理 各都道府県の県警のHP3から、交通事故マップの掲示有無を確認する。事故マップの掲示がある際、掲示内容（死亡・重傷・軽傷等）、交通事故の発生期間、及び公表形式(Web地理情報システム（以下、GISと称する）の地図、PDF地図等）を整理する。その結果を踏まえて、本研究で構築するWEB上で稼働する交通事故データを可視化するGISツールの形式及びそのツールを用いて可視化する事故データの内容を検討する。 各都道府県の県庁のオープンデータポータルサイト4から、交通事故データに関する事故原票及び統計データの掲示有無を確認する。事故原票データの掲示がある際、事故原票の属性、公開期間、事故内容（全事故か死亡事故のみ）を整理する。その結果を踏まえて、低コストでWeb GISツールの構築方法を習得し、独自で交通事故オープンデータを可視化するWeb GISツールを開発する。そのうち、汎用性が高いWeb GISツールを作成するため、既に公開されている交通事故オープンデータに適用するものを構築する。 3 例えば，愛知県警のHPに死亡・重傷事故のWeb GIS地図を掲示している．https://www.pref.aichi.jp/police/ 4 例えば，愛知県庁のHPに事故オープンデータを掲示していない．https://www.pref.aichi.jp/life/7/ 1.現状整理○都道府県の交通事故マップの公表等の最新動向を整理〇都道府県の県警が公開する事故原票データの内容確認及び活用方法を検討5.とりまとめ○研究成果をとりまとめ、報告書を作成3.事故データを可視化するQGISプラグインの構築○関係者を対象としたヒアリング調査を実施し、事故データに適用する可視化ツールを構築4.機械学習等の分析手法をQGISの分析ツールとしての実装○事故オープンデータに適用する機械学習等の分析ツールをPython言語で開発・実装2.文献調査○既に公開しているオープンデータに適用できる機械学習等の分析手法の整理
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