自動車の走行状況や道路状況などを知るため．スマートフォンセンサーをはじめ，GPS を利用したAutomatic Vehicle Location (AVL) など，様々な装置を利用し，プローブデータ（自動車の走行データ）の獲得が行われて，機械学習手法を利用した走行挙動の分析が行われてきている．本研究では，機械学習手法と特徴選択手法を組み合わせた，通常とは異なる走行挙動（異常走行挙動）の識別手法を提案する．具体的には会津若松市オープンデータ活用実証事業により提供されている公用車・公共交通車両走行情報履歴データにSVM (Support Vector Machine) と特徴選出の手法を用いた異常走行挙動の識別手法を提案する．本手法を適用した際の，異常走行挙動の識別結果と識別精度，識別に寄与した特徴についても考察する．