@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00229033,
 author = {斉藤, 虎太郎 and 荒川, 豊 and 峯, 恒憲},
 issue = {32},
 month = {Nov},
 note = {近年，カーシェアリングサービスが自動車の所有に代わる移動手段として注目されている．カーシェアリングサービスは車を所有せずにアプリを用いて借りることができるため，手軽に車を利用することができる．九州大学伊都キャンパスの敷地内には，九大生や九大職員が利用可能なトヨタシェアカーが 6 台設置されており，日本で最も稼働率の高いステーションとなっている．本研究では，このシェアカーに，OBD II センサやクラウド接続のドラレコを設置し，複数のセンサで運転挙動データを取得できるようにした．その上で，事業者からは匿名化されたシェアカー貸借履歴も提供してもらい，これらのデータを用い，カーシェアリングサービス利用者の運転特性について調査した．従来研究では，利用者の特性に着目しない運転特性の分類を行う研究はなされている一方で，若年ドライバに着目した運転特性に関する研究は十分に行われていない．そこで，九大生のみが利用するデータを用いて，28 種類の特徴量を抽出し，若年ドライバの運転特性を分類する実験を行った．その結果，カーシェアサービス利用者の運転特性は 5 つのクラスタに分類できることが示された．また，未知のデータに対しても予測可能な分類モデルの構築と性能評価を行い，その精度と有効性について評価をした．構築された分類モデルは全体で約 94.0% の予測精度を示したものの，特定のクラスタの分類においては課題が残る結果となった．},
 title = {大学キャンパス内カーシェアリングサービス利用者の運転特性の調査},
 year = {2023}
}