特長・仕様

交通事故対策には、
どのようなデータを参照されていますか？

警察署で把握されている事故情報や公益財団法人交通事故総合分析センター（ITARDA）で集約された交通事故データを入手・分析されるのが一般的ではないでしょうか？
事故のデータは発生頻度が多くないため因果関係を読み解くのは難しいと言われます。そこで件数を増やすために複数年のデータを地図上で見てみますと、毎年移動しているように見えてきます。対策の効果で事故が減ることが期待されますが、別の場所では増えているということは、効果測定が難しいということになりますよね？
一方、急減速多発地点は事故に比べて発生頻度が高く、事故との相関も強いと言われています。

参考：プローブデータによる交通事故多発危険交差点の抽出可能性に関する分析

そして複数年の急減速多発地点データを地図上で見ると事故データのように移動しない傾向が見られます。つまり潜在的に事故の前兆となる地点を捉えることができそうです。この特性を活用することで道路環境に対する有効な事故対策、更に効果測定が可能になると考えられます。効果的な道路環境の改良が提案できるのではないでしょうか？

ハインリッヒの法則を
ご存知の方は多いと思います。

事故統計データの分析結果から、1件の重大事故の背景には29件の軽微な事故が存在し、300件の事故には至らなかった危険な状態＝ヒヤリハットな事象があったとされるものです。
この29は何故キリの良い30ではないのでしょうか？30件の事故のどれもが重大な事故になってもおかしくない、たまたま1件が重大事故になっただけという意味が込められているという説があります。つまり、潜在的な危険（リスク）に偶然に何らかの要因が加わった時に大きな事故になるということです。偶然を追いかけて対策することは極めて難しいことは誰が考えても明らかです。もちろん対策した効果を測ることも難しいわけです。