本研究では，機械学習を用いた道路標識の検出において高精度を得るために必要な多量の画像とアノテーションの付与されたデータを自動的に作成する手法を提案する．実世界において手作業で，標識が映っている様々な環境下の画像を集め，アノテーションの付与されたデータを多量に作成することは難しい．本研究では，Unityを利用することで標識が映っている画像とアノテーションの付与されたデータの自動作成を目指す．具体的には，Unity内で仮想都市に配置した標識の情報を利用し，標識が映っている画像とアノテーションの付与されたデータの作成を行う．また，Unityで作成したデータと実世界で集め，手作業で作成したデータをそれぞれ物体検出手法のSSDに学習させ，その精度を比較する．