安心・安全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．近年，電動自転車や電動キックボードの普及に伴い，自転車事故が増加しその対策が求められている．現在，事故多発地点を検出するAI技術が進化し，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，警察庁が提供する交通事故統計情報など、オープンデータの活用が可能である．本研究では、これらのデータを活用し，月単位での交通事故発生件数を予測する勾配ブースティングモデルを構築した．本モデルは自転車違反の取締りを目的とし，特定月の天候特性などを特徴量にすることで季節性を考慮した高精度な予測ができ，交通事故防止策の向上が見込まれる．