道路交通事故は、年間100万人以上の死亡をもたらし、各国のGDPの最大3%に相当する経済的影響を与える深刻な問題です。従来の交通安全研究はリスク要因を個別に分析する傾向があり、環境の空間的複雑さや相互作用を見落としがちです。本研究では、衛星画像を利用した新しい地理空間ディープラーニングフレームワークを提案し、致命的な交通事故リスクを正確に評価するためにベータ分布を用いることで、モデルの不確実性を考慮に入れた予測を実現しました。この手法により、従来手法に比べて17%から23%のリコール率の向上が達成され、より安全な自律走行の実現や都市計画、政策立案者に対する信頼性の高いリスク評価を提供します。特に、衛星データのみに基づく名確な判断が、都市交通の安全性向上に資することが期待されます。