近年、電動自転車や電動キックボードの普及に伴い、自転車関連事故を含む交通事故の予測精度向上が求められている。交通事故の事前把握は都市計画や交通安全対策の立案に不可欠である。警察庁や地方自治体が公開する交通事故統計情報や気象データの活用により、データ駆動型の安全対策が可能となる。本研究では、予測精度の地域差に着目し、MAE（平均絶対誤差）に基づきデータ補完が必要な地域を特定する手法を提案する。さらに、季節性や類似地点情報を組み合わせ、地域特性を反映した柔軟なモデル構築を可能とする。実データ評価により、提案手法の交通事故予測精度向上の有効性が確認され、今後の交通安全対策への応用が期待される。