安全・安心な社会構築において，交通事故の予測は極めて重要な課題である．現在では，事故多発地点を検出するAIなどが存在しており，交通事故を高精度で予測でき，交通事故の減少が期待される．また，自治体が提供する観光統計データを含む多岐にわたる構造化データ（道路，交通量，人口，土地，施設，天気，イベント情報）が充実しており，これらを利用することが可能となっている．本研究では，多様なデータを活用して，月単位での交通事故発生確率を予測するための機械学習モデルを構築した．我々のモデルは， 天気，イベント，観光統計データといった動的データを利用しているため，状況に応じた交通事故の予測が可能である．